"비인가 접근 NO! 안심하고 택배 받자."
AI와 IoT 기술을 활용한 실시간 택배 감시·인증 시스템
📌 요약: 택배 도난과 분실을 방지하기 위한 AI 기반 실시간 감시 시스템.
YOLOv5와 얼굴 인식 알고리즘을 이용해 비인가 접근을 감지하고, OLED 디스플레이 및 사이렌을 통해 즉각 대응합니다.
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| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 📦 택배 감지 | YOLOv5로 택배 상자 인식 |
| 👤 얼굴 인증 | 등록된 사용자와의 얼굴 매칭 (face_recognition) |
| 📡 실시간 스트리밍 | Flask + OpenCV 기반 영상 전송 |
| 🔔 경고 및 알림 | 비인가 접근 시 사이렌 작동 + Firebase 알림 발송 |
| 🖥 OLED UI | 현재 시스템 상태 표시 및 방문자 로그 |
안전모드 ON ↓ PIR 센서 감지 ↓ 📷 Camera 1 (Stream) 📷 Camera 2 (Capture & Detect) ↓ YOLOv5 + FaceRecognition ↓ Flask Backend → AI 판단 → Firebase 알림 + 사이렌 제어 ↓ 모바일 앱/웹 실시간 확인 + 로그 저장
Server/
├── app/
│ ├── app.py
│ ├── yolo_detector.py
│ ├── face_man.py
│ ├── push_notification.py
├── captured_images/
├── assets/
│ └── poster.png
├── requirements.txt
├── README.md
└── .env
| 이름 | 역할 | 담당 내용 |
|---|---|---|
| 박준형[팀장] | 하드웨어 / Server | Raspberry Pi GPIO 제어, OLED, 사이렌 연동 |
| 홍원택 | AI | YOLOv5, 얼굴 인식 모델 연동 및 최적화 |
| 김서영 | Client 개발 | Flutter 앱개발, 디자인 |
| 홍성조 | Server | Flask 서버, API 라우팅, 영상 스트리밍 구현 |
| 추유진 | Client 개발 | Flutter 앱개발 |
| 서태영 | 논문 작성 | 국내 논문 작성 |
