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Electric Scooter Parking Object Detection and parking space recommendation Web service

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공유 전동 킥보드 불법 주차 예방 및 주차 입지 추천 웹 서비스

웹 사이트 바로가기. 모바일 환경에서 확인가능합니다.

  • Contributors : 이종헌, 윤영민, 최인수, 이가원, 석주애
  • Team Leader : 이종헌
  • Project integration management & Web FullStack Development : 이종헌
  • DeepLearning model fitting & fine tuning : 이종헌, 윤영민
  • Image Dataset crawling & preprocessing : 윤영민
  • Collecting Public Data & preprocessing : 최인수, 이가원, 석주애
  • Location Data Analysis using Python, QGIS : 최인수, 이가원, 석주애

Configuration

pip3 install flask 
pip3 install torch #reference https://pytorch.org/get-started/locally/ 
pip install -qr https://github.com/raw/ultralytics/yolov5/master/requirements.txt 

Start from a Python>=3.8 environment with PyTorch>=1.7 installed.

To install PyTorch see https://pytorch.org/get-started/locally/.


Project Structure

  1. es_project/
  • Yolo v5 dataset
  1. images/
  • raw image dataset (4 classes)
  1. static/
    1. css/
      • web stylesheets
    2. icon/
      • icon image files
    3. models/
      • Yolo v5 custom weight models
    4. photos/
      • user upload images
    5. results/
      • object detected image
  2. runs/
  • test image data results
  1. analysis/
  • Open Data Analysis
  1. code/

    • source code
  2. data/

    • data files for parking space recommendation

    1.rawdata/

    2.processed data/

    3.QGIS/

  3. templates/

  • html files
  1. yolov5/
  • yolov5 repository
  1. app.py
  • flask web server code
  1. electricScooter.ipynb
  • Yolo v5 model training Jupyter notebook code. #해당 코드는 사용자의 구글 드라이브와 코랩환경에서 작성하여 실행시 개인실행환경문제로 실행이 불가능할 수 있습니다.
  1. result_es.ipynb
  • Yolo v5 model detect code with cv2 #해당 코드는 사용자의 구글 드라이브와 코랩환경에서 작성하여 실행시 개인실행환경문제로 실행이 불가능할 수 있습니다.

Activity Diagram

image

Project Development Environment

image