🚌driver-monitoring-system

『AI융합 문제발굴 산학연계 해커톤』에 참가하여 제작한 결과물을 기록했습니다.

✨소개

• 주제: AI 대중교통 안전운전을 위한 운전자 모니터링 시스템

• 실시간으로 운전자의 이상행동을 탐지하여 음성 경고 및 관리 서비스를 제작함

🕒개발 기간

• 23.08.21 ~ 23.08.23 (40시간)

🙋‍♂️팀 구성

• 모델 개발

  류진혁(컴퓨터공학과 22): 모델 개발 및 학습

  김단호(인공지능응용학과 22): 모델 결과 후처리

• 서비스 개발

  손은결(인공지능응용학과 23): 음성 경고 서비스 구현

  강준(인공지능응용학과 23): 관리자 서비스 구현

🎯목표

• 1차 목표

  졸음 운전 감지 모델 제작 및 이벤트 발생 구간 영상 저장

  저장된 이벤트 서비스 시각화

• 2차 목표

  다중 이벤트(휴대폰 사용, 안전벨트 미착용, 핸들 손 놓음) 감지 모델 제작

  이벤트 발생 장면 저장 및 이벤트 식별

📌주요 기능

1. 졸음 운전 감지 모델 - 상세설명

• 데이터 증강(데이터 편향)
• YOLOv8 기반 분류
• EAR 알고리즘

2. 다중 이벤트 감지 모델 - 상세설명

• 데이터 증강(데이터 불균형)
• YOLOv8 기반 분류

3. 이벤트 구간 탐지 및 저장 - 상세설명

• 상태 변화 탐지
• 실시간 영상 저장(multi thread)

4. 음성 경고 - 상세설명

• 실시간 음성 경고

5. 관리자 시스템 - 상세설명

• 분류 기능(id, event별)