색약자를 위한 이미지 색채 감지 프로젝트

개발 기간: 2023. 06. ~ 2023. 06

개발 인원: 2

개발 언어: Python

Dataset: Roboflow

Model: Yolov8m

Framework: Django

IDE: Google COLAB, Pycharm

Library: OpenCV, PIL

시연 영상

Github Link

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👀 담당 역할

데이터셋 구축 50% Roboflow 링크

모델 구축(하이퍼 파라미터 조정 및 모델 추출) 50% Colab 링크

Django 환경 Setting 100%

파일 업로드 시 Bounding Box 50% Github 링크

실시간 촬영 시 Bounding Box 100% Github 링크

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✔️ 개발 배경

• 색약자들이 일상생활 속에서 불분명한 색채 인식으로 인해 겪을 수 있는 불편함 해소

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✔️ 개발 필요성

• 색상을 추출하는 인공지능 서비스는 많지만 색 공간을 명시하고, 라벨링하는 서비스는 미흡

• 자율주행기술이 대두되면서 색을 감지하고 경계선을 인식하는 인공지능 개발 필요성 등장

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✔️ 프로그램 특장점

• 간편한 이미지 업로드

• 즉각적인 이미지 분석

• 색상 분류 및 색 공간 형태 명시

• 실시간 처리 가능

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✔️ 개발 과정

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✔️ 사용 과정

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✔️ 모델 구현

1. 데이터셋 구축

• Roboflow 링크

• 6개 클래스(brown, green, orange, purple, red, yellow)에 해당하는 색 이미지를 수집

• Poligon Tool로 라벨링 작업

• 신뢰도, 정확도를 낮추거나 과적합을 일으키는 데이터셋 필터링

1. 모델 설계

• Colab 링크

• Confusion Matrix(혼동행렬)

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✔️ 기대효과 및 활용분야

• 색 인식에 보다 원활한 시각적 의사소통을 보편적으로 가능하게 함

• 기계장치, 자율주행 차량 등이 중앙선, 신호등, 경고등 등을 인식