자동차 설계하기..

생각보다 결과가 잘나왔다. 미디어 파이프가 굳이 GPU를 사용하지 않아도 스켈레톤을 검출하는데 문제가 없었다. 도큐먼트에서 배포하는 코드를 돌리면 배경과 함께 Pose가 detection된다. 여기서 두가지 구현방향을 생각해볼 수 있었다. 1. 각 관절의 point (좌표값)을 pandas를 통해 EDA하여 딥러닝을 시켜 자세의 정확도를 측정한다. -> 코드의 알고리즘이 복잡해짐은 물론, 좌표계로 접근하기 때문에 사람의 위치가 바뀐다면, 문제가 발생한다. -> 그러나 자세에 대한 피드백이 가능해진다. 2. 백그라운드를 제거하고, pose만 남겨 CNN을 돌린다. -> 굉장히 매력적인 방법이였다. 난이도가 낮아짐은 물론 사람의 위치가 바뀌는 문제는 사라진다. -> 그러나 객체를 검출하는 것이기 때문에 자세..

원래는 자율주행관련으로 자전거의 후방주행보조장치를 만들려 했다. 그러나 데이터 수집과정에서 발생할 여러 트러블들이 걱정되었기 때문에 기각되었고 그리고 나온게 헬스트레이너를 만드는 것이다. 데이터 수집도 자유롭고, 무언가 좋은 결과가 나올 수 있다. 대충 논의했던 내용을 필터링없이 올리면 뭐 이런걸 만들려고 한다. 헬스 트레이너 (pt) - 운동을 하고 싶은데, 안하는 사람을 위해서 기초를 알려준다 느낌 - 어렵게 접근을 하고, 하나씩 쳐내는 방식으로 가면 좋을 것 같고구현하고 싶은 것 ㅇ 딥러닝 - 미디어파이프 (라벨링 X) -> 관절의 좌표값 -> EDA -> 딥러닝 어려운점 1. 좌표값을 어떻게 할거냐? (엑셀) -> 사람마다 신체구조가 달라서 -> 이거에 대한 알고리즘 (데이터를 엄청늘려서 처리, ..

일단 openPose는 포기하는 것이 맞고 그것보다 나은 것이 media pipe 그래서 이걸 한 번 설치하고자 한다. 우선은 Bazel을 설치해야한다. https://bazel.build/install/ubuntu Ubuntu에 Bazel 설치 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Switch to English Ubuntu에 Bazel 설치 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 문제 신고open_in_new 소스 bazel.build 일단 도큐먼트에 따라서 설치를 진행하자. sudo apt install apt-transport-https curl gnupg -y curl -fsSL https://bazel.build/ba..

https://m.blog.naver.com/rhrkdfus/221531159811 [OpenPose] Python OpenPose 시작하기 * OpenPose : Caffe와 OpenCV를 기반으로 구성된 손, 얼굴 포함 몸의 움직임을 추적해주는 API * ... blog.naver.com 참고한 사이트 실패한 글임 실패한 글임 (안돌아가 안돌아가 포기해야함 이거 때문에 내 노트북을 포멧했어요) CUDA랑 CUDNN의 문제때문에 그걸 맞출 자신이 있다면 진행을 하는게 맞아요 그 관련자료가 너무 오래된 감도 있고, 사용하는 사람도 적어서 텐서플로우에서 제작한 Mediapipe를 갈아타는게 좋음 (근데, ㄱmediapip는 gpu설정을 모르겠음) https://github.com/CMU-Perceptual..

스마트 팩토리 ( smart factory ) 스마트 팩토리란? 설계 및 개발, 제조 및 유통 등 생상과정에 디지털 자동화 솔루션을 결합한 지능형 생산 공장 공장 내 설비와 기계에 사물인터넷을 설치하여 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 만든 미래의 공장입니다. 개요 발표자료 및 시연 영상 https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1S4-qjXNvgSVtVAN566lB0PACdmTJGy4S 문제인식 자동화된 생산라인에서 어떻게 하면 수율을 올릴 수 있을까? 자동화된 생산라인에서 어떻게 하면 안정성을 높일 수 있을까? 자동화된 생산라인과 IOT는 어떻게 접목될 수 있을까? 전략 스마트 팩토리에 꼭 필요한 요소 생산라인의 자동화, 무인화..

addinedu-amr/iot-repo-6 (github.com) GitHub - addinedu-amr/iot-repo-6 Contribute to addinedu-amr/iot-repo-6 development by creating an account on GitHub. github.com 발표자료와 시연영상 비디오 - Google Drive 비디오 - Google Drive 이 폴더에 파일이 없습니다.이 폴더에 파일을 추가하려면 로그인하세요. drive.google.com 내가 담당했던 부분은 하드웨어 전반적인 부분 조원들은 앱, 언리얼엔진, 데이터 베이스 등을 담당했는데 나의 경우는 전공이라 그런지 뚝딱뚝딱 이것저것 만들어 내고, 조원이 어려워하는 부분도 만들어주고, 설계면에서 어려운 점이 있다면..

https://carla.readthedocs.io/en/latest/build_linux/#unreal-engine Linux build - CARLA Simulator Linux build This guide details how to build CARLA from source on Linux. There are two parts. Part one details system requirements and installations of required software, and part two details how to actually build and run CARLA. The build process is long (4 carla.readthedocs.io 일단 2023년 1월 10일 기준으로 설치하..

1. 포즈 이스티메션 (강력한 후보) (스켈레톤 트레킹) -> 볼링의 자세정확도 데이터 전처리를 해보고 싶다. -> 머신리닝 딥러닝 2. 자율주행으로 엮어볼까 (욜로 쓸때처럼) (시각장애인용 자율주행) (1번과 같은 정형화된 환경이 필요) - 자율주행, NLP(자연어처리), -> 발음교정, 텍스트를 다루는 느낌 (대화 형식으로 로봇 제어, 앱제어, IOT) - 로봇(ROS, 소프트웨어) 수화를 텍스트로 변환해주는 여행갔을때 바디랭귀지 시각장애인들 점자를 찍으면 해석(스켈레톤) (장면이 나왔을 때 무슨무슨장면이다 해석) - 로보틱스 자율주행 (서비스형 로봇) 주행, 이미지처리가 무조건 포함되어야한다. - 건설현장, 자전거 -> 안전용품을 제대로 착용했는가 재미 VS 실용성 (기업의 문제점 이런거를 분석해서..

빵판을 쓰는게 뭔가 싫어서 절연테이프를 사서 그라운드와 Vcc에 묶여있는 점프선들 가위로 피복벗기고 묶어버리고 사진처림 미니 컴퓨터로 제작했다. 이건 우리 컨베이어 벨트를 구동하는 아두이노이고 이건 카메라에서 영상정보를 받아서 서보모터를 구동하는 아두이노 이를 위해서 회로도도 만들었다. 프로젝트 막바지에 지금 너무 바빠서 따로 글을 쓰기 진짜 어려운 상태 였는데, 이제 끝났으니 추가하자면 조원이 파이어 베이스를 배워와서 코드에 파이어 베이스 부분을 추가했고 언리얼 엔진도 추가했다. EDA때는 조원이 한 것도 블로그에 소개할 수 있을텐데, 아예 새로운 프레임워크를 사용해서 그런가 내가 그것에 관해서 블로그에 글을 쓰기가 어렵다고 해야하나.. 여튼 결과물은 깃헙 리드미를 복사해서 올리도록 하겠다.

스마트 팩토리 ( smart factory ) 개요 문제인식 자동화된 생산라인에서 어떻게 하면 수율을 올릴 수 있을까? 자동화된 생산라인에서 어떻게 하면 안정성을 높일 수 있을까? 자동화된 생산라인과 IOT는 어떻게 접목될 수 있을까? 전략 수율을 올리기 위해서는 정확한 불량여부 판단이 필요할 것이다. 안정성을 높이기 위해서는 자동화된 생산라인에 작업자의 접근을 차단해야한다. 작업자가 외부에서 스마트 기기를 이용해 공장 내부의 상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있게 하자. 프로젝트 설계도 및 배치 역할 분담 프로젝트 기획 및 물품구매 각 센서들의 동작을 구현 노션관리 플루터를 이용한 앱 제작 아두이노와 앱 간의 데이터 통신 정의 및 구현 앱의 디자인 설계 프로젝트의 데이터 흐름 정리 AWS상으로 데이터를..

이제 물품을 레이저가 인식했을 때 서보모터를 움직이자 import sys import numpy as np import cv2 import serial import time cap = cv2.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print("열리지 않아요") sys.exit() ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 9600) count = 0 de_count = 0 radius_list = [] munjang = "not detect" R = 255 G = 255 B = 255 new_circle_detect = True while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break gray = cv2.cvtCo..

우선 서브모터 구현코드를 가져왔고 회로는 다음처럼 접속하였음 서브모터를 구동하는 코드인데 일단은 분류를 하기위해서 오프셋을 맞추고 이전에 만들었던 코드에 시리얼 통신을 구현하고 import sys import numpy as np import cv2 import serial import time cap = cv2.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print("열리지 않아요") sys.exit() ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0', 9600) count = 0 de_count = 0 radius_list = [] munjang = "not detect" R = 255 G = 255 B = 255 while True: ret, frame = c..

이렇게 해서 카메라를 위에 올리자.. 완성.. 디자인은 아직 설계단계니까.. 컨베이어 벨트 코드 이걸 굴리면서 적절한 값을 찾아야겠다. bool is_start = 0; void setup() { // put your setup code here, to run once: pinMode(4, 1); pinMode(5, 1); } void loop() { if (is_start == 0) { digitalWrite(4, 1); // 5V : + digitalWrite(5, 0); // GND (0V) :- analogWrite(3, 255); delay(50); is_start = 1; } // put your main code here, to run repeatedly: digitalWrite(4, 1);..

조원이 LCD에 관해 연구를 해왔다. 이를 통해 시리얼 통신의 코드와 opencv원검출 코드를 활용하여 원을 검출할때 LCD에 띄우는 작업을 하고자 한다. 먼저 아두이노에서 LCD를 사용하기 위해서는 모듈을 하나 설치해야 한다. LiquidCrystal_I2C.h 를 깃헙에서 다운로드 하여 적용하여야한다. https://github.com/fdebrabander/Arduino-LiquidCrystal-I2C-library.git GitHub - fdebrabander/Arduino-LiquidCrystal-I2C-library: Library for the LiquidCrystal LCD display connected to an Arduino board Library for the LiquidCryst..

우선 opencv 가상환경을 불러옵니다. pip install pyserial 을 통해 pyserial을 다운로드 받습니다. 우리의 목표는 카메라에서 원을 detect하고 원에 대한 정보를 아두이노로 전송합니다. 우선은 파이썬에서 작성한 코드를 전송하는거로 합시다 1초마다 0과 1을 전송합니다. 그러면 아두이노에서 0일 때 13번 핀의 LED를 깜빡이게 만듭시다. (내장되어 있는 LED입니다) 우선은 아두이노를 실행합시다. cd arduino ./ar (tab) 그리고 아두이노를 노트북과 연결합니다. 여기서 중요한 부분은 해당 명령어와 연관이 있는 것으로 보입니다. (윈도우의 경우는 더 쉽게 찾을 수 있다고 하는데) dmesg | grep tty 일단 시리얼 통신을 하기위해서는 포트 번호를 알고있어야한다..