[실전 프로젝트] 머신러닝 기술을 활용한 지하철 마스크 착용 유도 안내 방송 송출 프로그램

⭐️ 2022년 7월 7일 ELLIE TOUR WORLD에 작성되었습니다 ⭐️

2023년 11월 16일 ELLIE PROGRAMMING WORLD 로 옮김

첫 프로젝트 두근두근!!

[실전 프로젝트] 머신러닝 기술을 활용한 지하철 마스크 착용 유도 안내 방송 송출 프로그램 

2021년 08월 27일 - 2021년 08월 30일 

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기획 의도

효율적으로 지하철 마스크 착용 관리를 도와주는 자동화 처리가 필요

머신러닝 기술을 활용하여 지하철 역사 또는 객차의 마스크 미착용자 인식 후 마스크 착용 유도 자동 안내 방송 송출 프로그램

Use Stack

프로그램 설계 과정

데이터수집 - 데이터 정제 - 데이터 모델 기획 - 데이터 분석(tensorflow, opencv 활용) - 결과 도출 - 해석 및 결론

분석

카메라 설정 및 얼굴 검출 확인

openCV에서 기본적으로 제공하는 캐스캐이드 얼굴 인식 가중치 파일을 이용하여 얼굴 검출

 

이미지 전처리 및 데이터 학습 모델링

정확도 대략 97%

(데이터 셋의 사진(이미지) 자료가 많으면 많을수록 더 괜찮은 모델이 나왔다.)

모델 구성 완료

정확도와 로스함수 그래프

처음에는 에포크 수를 높이면 정확도가 높게 나오지 않을까 싶어서 20까지 잡아서 돌려보았지만 그렇지 않았다.

위 그래프를 보면 대략 2정도가 지나면 정확도가 일정해지고, 6회 이상 돌리면 과적합이 발생하는 것을 확인할 수 있다.

카메라 호출 및 마스크 착용 이미지 판별 & 결과 호출

마스크 착용 시

마스크 미 착용 시

마스크 착용 유도 안내 방송 송출

sign.mp3

0.07MB

 

문제점 및 개선

턱스크, 손마스크 인식 안정화
더 많은 데이터 추가

 

음성 알림 코드 안정화
두 가지 방법으로 시도해보았지만,

첫번째 코드는 소리가 나오는 순간 화면이 멈추는 현상이 발생하였고,

두번째 코드는 화면은 정상적으로 작동하지만 소리가 울리는 현상이 발생하였다. 

회고

5주간의 짧은 시간이었지만, 학습하고 응용하며 프로젝트까지 마무리할 수 있어 한 걸음 더 성장했다는 느낌이 들었다.

이번 경험을 통해 앞으로 더욱 성장하고 싶다.

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