ABDetector

웹캠을 이용한 실시간 비정상 행동 감지 서비스 비정상 행동이 포착될 경우 등록된 번호로 텔레그램 알림을 받을 수 있음

프로젝트 구동 환경

• windows 10
• cuda v11.0
• cuDnn v8.0.5
• GeForce GTX 1660 SUPER
• vscode
• python 3.7.9
• opencv-4.5.0

프로젝트 구성

• image_data: 학습 이미지 데이터 samples(stand, punch, kick, push)
• models: 학습된 yolo 가중치와 설정파일
• video_data: 테스트 비디오 파일
• extract_video: extract_frame.py를 통해 동영상에서 추출한 이미지 frame이 저장되는 폴더
• augmentation: extract_video에 있는 이미지 frame들에 대해서 agumetation을 진행한 결과가 저장되는 폴더
• static: css 및 디자인 파일 폴더
• templates: flask rendering html 폴더
• requirements.txt: 프로젝트 실행에 필요한 모듈 리스트
• opencv_module: 생성한 가상환경에 넣을 opencv dll 파일이 있는 폴더

가상환경 설치(폴더에 기 생성된 .venv 가상환경 사용을 권장)

python -m venv [가상환경이름]

가상환경 실행

source [가상환경이름]/Scripts/activate

가상환경 모듈 설치

pip install -r requirements.txt

opencv 모듈 copy

opencv_module 폴더의 파일들을 가상환경/lib/site-packages에 삽입

동영상에서 이미지 frame 추출

python extract_frame.py

이미지 agumentation

python agumentation.py

이상행동 감지 서비스 실행

비디오 파일

python run.py --type 0

웹캠

python run.py --type 1