📖 졸업 작품 SED

Keras-Yolov3를 사용하여 건설현장에서 발생하는 사고를 예방하기 위해 안전 장비 착용 여부를 탐지하는 프로젝트를 개발.

Technology : Python, Keras, TensorFlow, PyQt, Jupyter

🔔 <프로젝트 담당 업무>

• 인공지능 전공 수업을 기반으로 공부 후 안전 장비 착용 여부를 판단하기 위한 데이터를 수집.
• 공개된 데이터셋을 사용하고, 부족한 부분은 구글 크롤링과 직접 건설현장에서 촬영하여 데이터를 확보.
• 수집한 데이터는 Keras-Yolov3 모델 학습에 적합하도록 전처리.
• 수집한 이미지들을 모두 라벨링하고 다양한 하이퍼파라미터를 조정하며 최적의 모델 성능을 도출하기 위해 노력.
• yolo의 train.py 를 사용해서 학습시킨 .h 파일을 가지고 테스트를 진행.
• 이미지 정확도를 높이기 위해 클래스 수 수정, 이미지 증대, 추가 수집을 진행.
• 학습된 모델을 테스트하여 실제 건설현장 환경에서의 성능을 확인.

🔔 <회고>

• 처음 AI에 대해 공부해보고 졸업 작품을 만들면서 새로운 분야에 도전해본다는 점이 제 개발자로서의 성장에 큰 도움이 되었습니다.
• 프로젝트를 진행하며 모델의 성능을 지속적으로 향상시키기 위한 다양한 기법을 배울 수 있었습니다.
• 정확도가 81.86% 였는데 이것을 높이기 위해 계속 자료를 수집하고 테스트해 보면서 고품질의 학습 데이터가 모델의 성능에 큰 영향을 미친다는 것을 다시 한 번 깨달았습니다.