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Task #107

완료됨

마일스톤 #56: [비전+음파] 감지 확장 기술

개인정보 침해 방지 처리 개발

중은 정이(가) 일년 이상 전에 추가함. 일년 이상 전에 수정됨.

상태:
완료
담당자:
시작일:
2024/04/29
완료기한:
진척도:

100%


설명

목적

  • 음파+비전 센서 퓨전 알고리즘 구현에서, 이미지로부터 개인정보 침해가 될 수 있는 요소의 검지 및 삭제 조치가 필요함

목표

  • 개인정보 침해 요소를 감지할 수 있는 Detection 모델 개발

    • 2종 : 차량 번호판(차량), 사람
  • 개인정보 침해 요소의 처리

    • 차량 번호판 => 차량을 감지 후 차량 부분의 해상도를 떨어뜨리는 방식으로 구현하기로 함
    • 사람 => 차량 번호판 제거와 마찬가지로 구현 가능 (= 사람 영역의 해상도를 떨어뜨림)
    • 해상도를 떨어뜨리는 방식: 이미지에서 해당 영역을 축소 후 다시 확장
  • 일반적인 사진에서 모델 검증

    • 각 객체(2종) 검지 정확도 : 90% 이상
    • 검증 데이터 : 차량, 사람이 들어있는 도로 사진 1,000장 이상
  • 현장 설치된 인프라 센서 사진으로 모델 검증

    • 각 객체(2종) 검지 정확도 : 90% 이상
    • 검증 데이터 : 차량, 사람이 들어있는 도로 사진 1,000장 이상

예상 개발 기간

  • 4주 (~16주)
    • 연간 개발 계획상 8월에 시작되는 업무이나 1개월 빨리 시작
    • 목표 완수 기한 : 8월말

참여 인력

  • 박상현

하위 Task

  • 연구 개발 계획서 (박상현)
    • 목표 요구 기능/성능 정리: 센서 퓨전 주제의 정부 과제 신청서 참고
    • AI 모델 스펙 (구현 상)
  • 노면 이미지 가공/확보 (박상현)
    • 이미지 가공 가이드라인
    • 이미지 가공 : 최소 2,000건 이상 (훈련:검증=1:1 기준)
  • 이미지 AI 모델 개발 환경 구축 (박상현)
  • 이미지 AI 모델 개발 (박상현)
Actions #1

상현 박이(가) 일년 이상 전에 변경

  • 상태을(를) 신규에서 진행(으)로 변경되었습니다.
Actions #2

상현 박이(가) 일년 이상 전에 변경

  • 상태을(를) 진행에서 검토 대기(으)로 변경되었습니다.
  1. 모바휠 자체 CCTV 데이터 중 500개의 사진을 추려 YOLOv8n 모델을 실험
  2. YOLOv8n은 가장 가볍고 빠른 모델로써 온디바이스 장비에 적합
  3. 실험에 사용된 500장의 사진 중 총 49장의 사진에서 차량 혹은 인물의 탐지를 실패

중간 결론

  1. 목표한 90% 탐지율 달성하였으므로 YOLO 모델에 대한 추가적 파인튜닝은 수행하지 않음
Actions #3

상현 박이(가) 일년 이상 전에 변경 · Edited

개인정보 침해 방지 처리 개발 YOLOv8n 모델에 대한 검증 및 결론 입니다.

https://note.mv-w.com/doc/6rcc7j247kcv67o0ioy5qo2vtcdrsknsp4ag7lky66asioqwnouwna-Xcnadngy9f

Actions #4

중은 정이(가) 일년 이상 전에 변경

  • 상태을(를) 검토 대기에서 검토(으)로 변경되었습니다.

수고하셨습니다.

Actions #5

중은 정이(가) 일년 이상 전에 변경

  • 상태을(를) 검토에서 완료(으)로 변경되었습니다.
  • 진척도을(를) 0에서 100(으)로 변경되었습니다.
Actions

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