24-1 오픈소스프로그래밍 기말 팀 프로젝트
YOLO POSE 기반 독거노인 쓰러짐 발견 및 알림 소프트웨어
최종본
test_05(sample).py와 동일한 파일
*이하 테스트 파일은 test폴더에 있음.
- 저장소를 복제하거나 스크립트를 다운로드하세요. (OpenSource_16.py)
- 필요한 실행 환경을 구축합니다. (하단에 서술)
- 사전 학습된 YOLOv8 모델(.pt)이 있는지 확인하고 스크립트에 해당 경로를 제공하세요.
- 다음 명령을 사용하여 스크립트를 실행합니다: python OpenSource_16.py
- 웹캠이 활성화되고 물체 감지 오버레이가 포함된 라이브 비디오가 표시됩니다.
- 프로그램을 종료하려면 'ESC' 또는 'q'를 누르세요.
스크립트를 실행하기 전에 다음 환경이 준비되어 있는지 확인하세요.
- 파이썬
- 오픈CV (pip install opencv-python)
- 울트라리틱스 (pip install ultralytics)
- pip install lap(lapx)
- 사전 학습된 YOLOv8 모델
- 스크립트(OpenSource_16.py)에 파일 경로 제공
- mail_user = '경고 메시지 보낼 이메일 계정'
- email_password = '보낼 계정의 비밀번호'
- recipient_email = '경고 메시지 받을 이메일 계정'
- 경고 메시지 보낼 계정 관리 > 보안 > 보안 수준이 낮은 앱의 액세스 허용
- (gmail 뿐 아니라 다른 이메일 계정도 가능)
test_03.py 배경으로 제작 파일 내 수정 필요
email_user = '경고 메시지 보낼 이메일 계정'
email_password = '보낼 계정의 비밀번호'
recipient_email = '경고 메시지 받을 이메일 계정'
경고 메시지 보낼 계정 관리 > 보안 > 보안 수준이 낮은 앱의 액세스 허용
interface는 app.py이고 기능은 test_02.py의 fall detection으로 가져와 합침
classes.txt 설치 필요 없음
https://www.youtube.com/watch?v=wrhfMF4uqj8
위 영상 기반으로 제작
웹캠으로 인식하도록 수정함
pip install cvzone 해야함
classes.txt 설치 필수
실행하려면 경로 재설정 해야함
비디오에 프레임을 씌워서 새로 비디오를 생성
어깨와 엉덩이 좌표값으로 넘어짐을 구분하는 프로그램.
웹캠으로 시연하기 어려워서 반려.
객체 감지 후 사람인지 아닌지를 판별 최종 인터페이스로 채택