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인터마인즈 (2022. 05 ~ 2024. 03, 1년 11개월)
상품 진열 비율 체크
- 매대에 고객사 상품이 얼마나 진열 되어있는지 딥러닝 모델을 통한 비율 선정
- Detection, Classification
프로젝트 기간: 2023. 12 ~ 2024. 03 (4개월)
사용툴
- Python
- OpenCV
- Flask
- Redis, SQL Server
- Docker
- Linux
상세 내용
- SQL Server 를 이용한 DB 설계 및 구축
- 각 기능 별 서버를 docker 로 모듈화 후 배포 및 운영
- Detection Inference
- Classification Inference
- Web - Backend
- 고객사 제공 기 모델 성능 개선
- 데이터 클래스 카테고리 별 재지정 및 라벨링
- 기 모델 대비 정확도 향상 (87% -> 95%)
- Rdeis Queue 를 이용한 모델 자동 학습 관련 스케쥴링 기능 구현
- 특정 시간에 전체 상품 confidence 확인 후 재학습
- 일정 시간동안 재학습 되지 않은 상품들 확인 후 재학습
- 고객사 상품 진열 관련 관리자 및 사용자 페이지 서버 개발
무인 냉장고 Door - Pop 개발
- 냉장고 내의 카메라를 통한 상품 인식
- Detection, Classification
프로젝트 기간: 2023. 06 ~ 2024. 03 (1년 10개월)
사용툴
- Python
- OpenCV, NumPy
- StreamLit, FastAPI
- AWS S3, EC2, Docker
- Linux
상세 내용
- Vision 알고리즘 개발을 통한 성능 개선 시도
- 카메라 틀어짐 확인 기능 구현
- 냉장고 내 상품 쓰러짐 확인 기능 구현
- 캔 음료 상품 관련 용량 확인 기능 구현
- 광량 차이에 의한 이미지 틀어짐 수정 기능 구현
- 기존 상품 인식 모델 성능 고도화
- Activation Function 교체
- Softmax -> Binary
- Feature Matching 모델 선정 및 성능 고도화
- SuperGlue
- 객체 탐지 성능 향상 (85% -> 99%)
- 상품 탐지 성능 향상 (83% -> 99%)
- 상품 분류 성능 향상 (90% -> 98%)
- Activation Function 교체
- 각 모델 docker 로 빌드 후 서버에 배포
- StreamLit 과 FastAPI 를 기반으로 한 사내 관리자 페이지 개발
무인매장 Store - Pop 개발
- 실시간 매장 모니터링 시스템 개발
- Tracking
프로젝트 기간: 2022. 07 ~ 2024. 03 (1년 9개월)
사용툴
- Python
- OpenCV, NumPy
- PyQt5
- FastAPI
- PostgreSQL
- Docker
- Linux
상세 내용
- 사람 입퇴장 감지 알고리즘 개발
- 포즈 추정 모델 선정 및 성능 개선
- RTMPose
- Tracking 알고리즘 개발
- ByteTrack기반의 자체 알고리즘 개발
- 사내 사용을 위한 자체 데이터 라벨링 툴 개발
- 물품 구매 알고리즘 구현
- 추가 성능 고도화 진행
- OKS 기반의 포즈 추정 정확도 98% 달성
- ID Switching 발생률 2% 미만
상품 유통기한 인식
- 매장 내 상품 이미지를 통해 유통기한 인식
- Detection, OCR
프로젝트 기간: 2023. 07 ~ 2023. 08 (1개월)
사용툴
- Python
- OpenCV, NumPy
- PyQt5
- Linux
상세 내용
- 유통기한 ROI 탐지 모델 선정 및 성능 개선
- Oriented R-CNN
- 800여종의 상품 데이터 기준 정확도 93% 달성
- 유통기한 텍스트 인식
- PORORO 모델 선정
- 사내 사용을 위해 PyQt5 를 이용한 자체 rotated bounding box 데이터 어노테이션 툴 개발
무인 매장 통합 관리 시스템
- 매장 내 인원 및 이상상황 탐지
- Detection, Tracking, Camera calibration
사용툴
- Python
- OpenCV, NumPy
- Docker
- Linux
상세 내용
- 입퇴장 감지 알고리즘 개발
- 입퇴장 감지 정확도 98% 달성
- Multi - View 카메라 캘리브레이션 및 월드맵 작성
- 동일 객체 간 글로벌 좌표 동기화
- 트래킹 모델 선정 및 성능 개선
- ByteTrack기반의 자체 알고리즘 개발
- 매장 내 이상상황 탐지 모델 선정
- PaDiM
- 이상상황 탐지율 93% 달성
데이터 익명화
- 얼굴 식별 후 익명화 처리
- Detection
프로젝트 기간: 2022. 12 ~ 2023. 01 (2개월)
사용툴
- Python
- OpenCV
- FastAPI
- AWS EC2
- Linux
상세 내용
- 얼굴 탐지 모델 선정 및 성능 개선
- TinaFace
- 얼굴 인식률 95% 달성 (Bird - View 에서는 100% 달성)
- OpenCV 를 이용한 익명화 처리
- 사내 사용을 위한 자체 익명화 툴 개발
- 익명화 모델 API 서버 형태로 배포
연구 장비 사용 로그 자동화
- 약 20평인 연구실 내 인원의 입퇴장 여부 및 연구장비 사용 감지
- Detection, Tracking, Pose estimation, Camera calibration
프로젝트 기간: 2022. 06 ~ 2022. 11 (6개월)
사용툴
- Python
- OpenCV, NumPy
- PyQt5
- PostgreSQL
- AWS EC2, Docker
- Linux
상세 내용
- PyQt5 를 이용하여 60개의 카메라와 40여개의 자체 제작 보드를 조작하는 툴 개발
- StreamLit 으로 상태 확인 웹페이지 제작
- Multi - View 카메라 캘리브레이션 및 월드맵 작성
- 연구원 입퇴장 감지 알고리즘 개발
- 입퇴장 판단 정확도 98% 달성
- 장비 사용 알고리즘 개발
- 장비 사용 정확도 98% 달성
- 트래킹 모델 선정 및 성능 개선
- ByteTrack기반의 자체 알고리즘 개발
- ID Switching 발생률 3% 미만 달성
- 장비 종류 인식 및 장비 사용 유무 관련 모델 선정 및 성능 개선
- Yolov5s
- ViTPose-L
포랩 (2021. 11 ~ 2022. 05, 6개월)
골프공 궤적 판별 application 개발 (SuperShot)
- 핸드폰 영상을 기반으로 골프공의 궤적, 구질, 순간속도, 최대 높이 예측
- Detection, Tracking, Classification, Prediction
프로젝트 기간: 2021. 11 ~ 2022. 05 (6개월)
사용툴
- Python
- OpenCV, NumPy, Turtle
- AWS S3, Redis
- Windows, Linux
상세 내용
- 골프공 객체 탐지 모델 선정 및 성능 개선
- Yolo5m
- 골프공의 기타 정보를 계산하기 위한 자체 알고리즘 개발
- 영성 내 골프공 축적 계산
- 순간 속도, 최대 높이, 출발 각도 계산식 정의
- 초기 버젼 iOS / Google PlayMarket 출시 (SuperShot)
소이넷 (2021. 06 ~ 2021. 10, 5개월)
실내 공원 관제 시스템
- 공원 내 cctv, 수동조작 로봇의 카메라를 통한 화재, 낙상 감지 및 미아 발생 시 미아 얼굴 식별
- Detection, Matching, WebRTC
프로젝트 기간: 2021. 06 ~ 2021. 10 (5개월)
사용툴
- Python, Node.js
- OpenCV, NumPy
- MariaDB
- Windows
상세 내용
- MariaDB 를 이용한 DB 설계 및 구축
- 사람, 화재 감지 관련 모델 선정 및 고도화
- Yolov5m
- 화재, 사람 탐지율 100% 달성
- 낙상 감지 관련 자체 알고리즘 개발
- 낙상 탐지율 100% 달성
- 미아 판별 관련 모델 선정 및 고도화
- RetinaFace
- ArcFace
- 미아 판별 성공률 94% 달성