[3차 프로젝트] 3차 멘토링

6월 8일 고의열 멘토님

 

1. 개요 부분에 프로젝트 목적에 대해 더 명확하게 표기할 것
if 통행 방해 차량이 있다  -> 지금은 법이 개정돼서 뿌시고 가도 되는데
그렇다면 과연 이게 필요한 것인가( 논리 추가)

2. 소방서가 불 나는 곳까지 가는데 통행 불가도로가 있으면
우회도로를 안내하겠다는 향후 발전 가능성으로 연결하면 좋을 것

3. 성능을 올리는 방향성
Q. 와핑하고 차량 검출했을 때 인식률에 차이가 발생하지 않았는지

- 기존: 왜곡때문에 와핑한 이미지를 가지고 사전 훈련을 시켰음
- 멘토링: 이미지를 먼저 객체탐지를 하고 와핑을 해서 바운딩 박스도 같이 와핑이 될테니 따로 계산할 필요가 없을 것 

4. 이미지 안에 가용폭 계산이 된 게 나오면 좋을 것 같음
- 모달 팝업으로 띄우고 이걸 보여주고 그 위에 그림을 보여주는 것 

씨씨티비 -> yolov 모델 (객체탐지) -> 거리 폭 계산 후 -> 이미지에 씌워짐


5. 동영상을 받아 프레임별로 오버레이해서 디텍하는 방식(백앤드에서 처리)

6. 세그멘테이션쓸 때랑 yolov5 썼을 때랑 오차율 비율을 강조해서 세그멘테이션
사용하기 어렵다는 것을 보여주면 좋겠음
- yolov5 는 38이 나왔고 세그먼테이션은 37이 나왔고 실제로는 38.6이더라 
그래서 yolov5 를 사용했다의 근거 추가하면 좋을 듯 
- 씨씨티비상의 세그멘테이션 해봤더니 전선때문에 오차가 발생하더라 그래서 우리는 B-BOX모델 사용했다

Q. 세그먼테이션 도로 산출할 때 도로 폭 계산 방법을 도출해내지 못하고 있다.
A. 나라면 심플하게 가장 좁은 width를 도로 폭으로 산출

7. A.상용화는 방법 2가 가장 좋음
방법1은 엣지디바이스에 모든 모델이 다 올라가야되니깐 수십억이 들 거임
-> 비용문제 발생
방법3은 소그룹 크게 의미가 없어 방법2가 답임
-> 관제시스템에서 CCTV영상을 가지고 다 처리한다
상용화 부분에있어 2번이 가장 좋다고 POST하면 될 듯


[결론]
1. 사회적 비용에 관한 내용 추가
소방차 출동했을 때 막혀서 못가는 비율이 예를 들어 5% 였다
이것때문에 차량 뿌시고 하면 돈 얼마의 손해가 발생하는데 이 솔루션을 통해 몇 %를 해결할 수 있겠다 

2. 시스템 아키텍처 같은 것이 들어가면 좋을 듯 

3.  전체적으로 우리가 왜 와핑을 했다
우리가 왜 비박스를 썻다 실제로 대전에 가서 현장답사를 할 때도 1.5% 차이밖에 안났다
-> 정확했다
관제에서 이걸 봄으로써 어떤 기대효과들이 생긴다
수치적인 기대효과가 나타나면 좋을 것
향후계획
이렇게 해서 좋은 결과물을 만들었다 순으로 피피티 마무리 제언

4. 수치적인 기대효과 부분
- ex ) 5분 이내 보다 더 짧게 도착할 수 있다.
- 긴급차량 교통사고가 1.76배 늘어났는데 교통사고 발생량을 줄게 만들 수 있다
- 현재 상황 대비 몇 프로를 줄이겠다는 말 하지 못하겠지만 줄일 수 있다까지는 말할 수 있겠음 
- 통계자료를 좀 더 찾아보면 좋을 거 같음 
- 1-2%는 줄일 수 있을것이라 말해도 좋을 거 같음

 

[참고자료]
-통계청 문서
https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO202008540580432.pdf
-논문 같은 것
https://insnews.co.kr/m/news_view.php?firstsec=1&secondsec=13&num=62136
https://www.j-kosham.or.kr/upload/pdf/KOSHAM-2018-18-5-119.pdf
https://www.yna.co.kr/view/AKR20200929181900530