본 프로젝트는 아카이브되었습니다.
더 이상 본 프로젝트를 관리하지 않습니다.
본 코드는 단양소백산중학교에서 활용할 "마스크 미착용 단속 카메라" 코드입니다.
아직 개발단계에 있으며, 본 코드를 사용함에 따른 불이익은 책임지지 않습니다.
학생들이 마스크를 올바르게 착용하지 않고 다니고, 마스크 의무화가 진행됨에 따라 효과적으로 학생들이 마스크를 착용하게 하기 위해서 제작되었습니다.
마스크를 정상적으로 착용 시 얼굴인식이 정상적으로 처리되지 않는다는 점을 이용하여 코스크 or 턱스크 or 노스크인 학생을 찾아 자동으로 사진을 촬영합니다.
촬영 후 블루투스 또는 웹서버를 이용하여 선생님께 해당 사진을 전달하고, 선생님께서 해당 사진을 전달받을 시 마스크 여부를 판단하시고 수동으로 벌점처리합니다.
- project.tm : https://teachablemachine.withgoogle.com/train/image 에서 파일 업로드로 사전에 모델링한 파일 오픈
- keras_model.h5 : 위 "project.tm"를 내보낸 모델 파일
- img_mask_scan.py : 모델링 파일로 머신러닝 처리하여 마스크 착용 여부를 검출하는 코드
- [2020.11.20.] "main.py" 코드 커밋 완료. dlib 라이브러리 불안정. 얼굴인식 너무 잘됨(마스크 써도 인식됨).
- [2020.11.21.] 수정된 코드 "face_scan_cam_code.py"로 커밋 완료. dlib 라이브러리 사용 안함. 얼굴인식 시 사진 촬영 후 저장(코스크, 턱스크, 노스크 검출). 거리가 멀면 검출 안됨.
- [2020.10.24.] "img_mask_scan.py" 코드 커밋 완료. 머신러닝 이용하여 사전 제작한 모델로 마스크 여부 구분.
- [2020.10.25.] 수정된 모델 "keras_model.h5" 모델 커밋 완료. 정확도 상향 및 기준사진 2배수 이상 추가.
- [2020.12.09.] 수정된 코드 "auto_test.py" 및 수정된 UI "mainwindow.ui" 파일 커밋 완료. 사람 감지 자동진단 코드임.
- 두개의 열화상 카메라 옆 컴퓨터(웹캠 장착되어 있음)(1층 본관 추출입구 & 급식실 앞)
- 계단 중간지점(C교무실 부분 계단 & 보건실 부분 계단)(나무계단 제외)
- 효율적인 단속(학생들이 단속 카메라 앞에서만 마스크를 쓰는 일 방지)을 위해 예고하지 않고 단속 카메라를 지속적으로 이동할 계획
- 2주 계도기간을 운영할 예정이며, 이 기간동안은 복도에서 노트북을 이용해 마스크 여부 검출 및 단속(벌점처리는 선생님 마음)
- 계단 중간지점 설치 시 전원 및 인터넷 공급 방법
dlib 라이브러리 설치 안됨(아나콘다로 설치해야하지만 컴퓨터마다 컴바컴)- 2주 계도기간동안 벌점처리 관련하여 선생님과 회의
opencv 질문한것 답장왔는지 확인학교 컴퓨터에서 웹캠을 연결해서 코딩코드를 실행 파일로 만들어서 열화상카메라 컴퓨터에서 실행(1층 주출입구&급식실 앞)dlib 라이브러리 설치 되게끔 하기기존 입 검출 방식에서 이미지 데이터를 모아 머신러닝으로 검출하는 방법으로 변경- [카메라(단속 찍힌 사진) -> 선생님] 알림 전달 방법 정해야함
"face_scan_cam_file.txt" 다운로드 후 학교 열화상 카메라 옆 컴퓨터에서 실행(테스트)- 마스크 착용은 인식을 잘하지만 마스크 미착용을 잘 인식하지 못함(후하게 처리함)