[AI를 활용한 혼잡도 검색 시스템]

진행기간: 2022-06-05 ~ 2022-12-20

주요내용 : object detection을 이용한 혼잡도 정보 제공 웹 서비스

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시스템 플로우

• 아두이노에서는 캠으로 찍은 사진을 서버에 일정 시간 간격으로 보냄

• 서버에서는 사진으로부터 사람 수를 측정해서 데이터베이스에 저장

• 사용자는 웹서버로 웹페이지를 요청하면 서버에서는 웹 어플리케이션을 제공

• 클라이언트에서 혼잡도 정보를 서버에 요청하면 서버에서는 데이터베이스로부터 혼잡도 데이터를 가져와서 클라이언트에 보냄

• 받은 혼잡도 데이터를 카카오 맵에서 제공

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사용한 Skill

    - React, Javascript, flask, Python
    - Mysql, Docker
    - 아두이노, YOLO7, ESP32-module

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본인이 기여한점

• ESP32-cam 모듈과 서버 통신 구축

• React.js를 이용한 웹 서버를 구축

• kakao map API를 통해 사용자에게 경로 안내를 제공

• 비동기 통신 적용

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어려웠던점

• kakao map api에서 제공하는 코드를 프로젝트에 필요한 방향으로 개선해서 테스트하고 적용하는 것

• 서버는 여러 클라이언트로부터 받는 요청을 비동기 수행하고, 이 과정에서 객체 검출을 동시에 진행하다 보니 충돌이 발생

• 객체검출을 진행하는 업로드 모듈에서 세마포어를 활용해 문제를 해결

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결과

• 공학사 학위 논문 작성

• 캡스톤 디자인 1, 2학기 A+ 학점

• 정보융합대학 해카톤 대회 팀워크상 수상

• 컴퓨퍼공학과 해카톤 대회 아이디어상 수상