유저와의 환상적 콜라보! 블랙박스로 표지판 정보 얻기 - 19편 – 모바일 환경에서 YOLO 돌려보기 (방면표지판인식)

간단 소개

TMAP은 블랙박스 기반 표지판 정보 수집을 위해 YOLO와 Object Tracking 기술을 활용, 모바일 환경 적용 및 데이터 최적화를 진행 중이다.

AI Summary

블랙박스 기반 표지판 정보 수집
- TMAP은 정확한 길안내를 위해 방면표지판, 과속카메라 등 정보 수집. 영상 수집 차량 운영의 비용 문제 해결을 위해 블랙박스 활용 아이디어 구상.
- 고객의 블랙박스 데이터를 활용하여 정보 수집 및 처리, TMAP의 정확도 향상 목표.
YOLO와 Object Tracking 기술 검토
- YOLOv7-tiny 모델을 모바일 환경에 적용하기 위해 검토, 실시간 Object Tracking을 위해 SORT 알고리즘 활용. IOU, Kalmanfilter, Hungarian 알고리즘을 통해 중복 제거 및 이미지 최적화.
학습 과정 및 모바일 환경 적용
- 초기 49장 이미지 학습 후 false positive 문제 발생, false positive 이미지의 영역 size를 0으로 설정하여 학습 개선. iOS 환경에서 MLModel 테스트를 위한 preview 기능 활용, NMS 포함 및 quantization 조정으로 모델 최적화.
향후 과제
- 표지판의 정확한 좌표 계산 방식 필요, 캡처 이미지 size 최적화, crowd sourcing 데이터 정제 과정 추가 필요.