Smarthome with Hand Gesture

네이버 부스트캠프 AI tech 5기 CV lv3 5조 Final프로젝트 공간입니다.

Contributors

강희성	김영한	김정현

프로젝트 소개

 제스처 인식을 통해 카메라 내의 기기를 조작합니다.

사용 방법

크롬 웹캠 보안 허용하기

1. chrome://flags/#unsafely-treat-insecure-origin-as-secure 접속
2. Insecure origins treated 항목에 (http://101.101.209.25:30003/) 기입  >>> uri 알맞게 변경
3. disable -> enabled 로 변경

개발 환경 설정

python 3.8.5
GPU NVIDIA Tesla V100 

실행 방법

pip install -r requirements.txt

# 학습 시 roboflow api key를 secret.yaml 파일에 기입
python train.py  # roboflow 내 최신 버전의 데이터셋 다운로드 후 학습하여 best.pt 파일 생성

# pretrained best.pt 파일 이용 시
python main.py  # 개인 로컬에서 웹캠을 통해 실행
python service.py  # ip 및 port 변경하여 실행하면 로컬에서 웹페이지를 통해 실행 가능

기능 설명

입력 받은 영상 내 물체 인식 후 → 손동작으로 on/off 및 볼륨, 온도 수치 조절하기  
추가 하고 싶은 기기 등록 → 새로운 데이터셋 구축 및 모델 자동 학습 후 물체 인식하여 조작

프로세스

사용 기술

사용 데이터셋

- 모델 학습에 사용한 기본 데이터셋입니다. 가정에서 흔히 볼 수 있는 물체로 선택
- 클래스 균형을 위해 각각 300장씩 모아 roboflow를 통해 annotation을 진행

손동작 종류

참고 링크

Commit Type

• feat : 새로운 기능 추가, 기존의 기능을 요구 사항에 맞추어 수정
• fix : 기능에 대한 버그 수정
• build : 빌드 관련 수정
• chore : 패키지 매니저 수정, 그 외 기타 수정 ex) .gitignore
• ci : CI 관련 설정 수정
• docs : 문서(주석) 수정
• style : 코드 스타일, 포맷팅에 대한 수정
• refactor : 기능의 변화가 아닌 코드 리팩터링 ex) 변수 이름 변경
• test : 테스트 코드 추가/수정
• release : 버전 릴리즈

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