1.조원 소개 이현제(팀장), 이용우, 임형준, 유승현
-
배경 및 목적 대중교통을 타면서 종종 가드레일이나 도로(아스팔트)가 파여져 있는 것을 종종 본 적이 있다. 이 때문에 큰 사고로 이어질 수 있고 위험하다는 생각을 하게 됐다. 이 생각을 계기로 해결방안에 대한 고민을 하게 됐고 “노후 시설물 이미지 데이터셋을 이용해서 로드맵에 나와 있는 시설물 관리를 할 수 있겠다.”라는 생각을 했다. 평소 사람들에게 도움이 될 수 있는 기술을 만들어내겠다는 생각을 가지고 있었는데 이번 KT AI 경진대회를 계기로 실현 시키고자 한다.
-
AI 기술을 통해 해결하고 싶은 문제 정의 사진을 통해 물리적인 파괴(부서짐, 삐뚤어짐 등)와 화학적인 파괴(부식)와 같이 공공시설물의 노후화 상태를 파악하여 손상정도, 손상부위 등을 입력하고 정상/교체/폐기/수리, 즉 4가지 분류를 통한 데이터를 AI학습을 통해 자동화하는 시스템을 만들고자 한다. 이렇게 만든 시스템은 상태를 알려주어 노후화 상태를 정확하고 빠르게 파악할 수 있게 해줄 것이다. 즉 수작업을 줄이고 사진을 통해 정보를 알려주고 자동화를 통해 유지보수를 좀 더 편리하게 할 수 있는 환경을 만들 수 있을 것이다.
-
실행 방법
-
파이썬 설치(V3.x)
-
파이썬 가상환경 생성 및 실행
-
==> yolov5 모델 설치 !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ==> pip install -r requirements.txt 실행
-
원하는 데이터셋 다운 받기 ==> (https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=166)
-
json_to_txt.py주소를 원하는위치로 바꿔주기
-1).training, validation 이미지경로를 나누기 -2).yaml파일 수정하기 'train'에다가 train.txt 넣고 'val'에다가 val.txt넣기
-
모델실행
-
결과확인
-
weight저장--> 반복학습진행