Can I Sit?

머신러닝을 활용한 착좌 감지 시스템

이 프로젝트는 42 서울에서 개최한 2023년도 코알리숑 해커톤에서 만들었습니다. (해커톤에 힘써주신 관계자 분들과 수고해주신 자원봉자사분들께 다시 한번 감사드립니다.)

<목차>

1. 개요

• 프로젝트명
• 해결하고자 하는 문제상황
• 프로젝트 목적
• 해결 방안

2. 설계

• 사용한 기술과 도구
• API 명세

3. Catalog
4. 사용 방법
5. 정리 노션
   
   
   

1. 개요

프로젝트명

• CanISit
• 1층 오픈 스튜디오에 앉을 수 있는 자리가 있는지에 대한 정보를 제공하는 서비스
• 이미지 분석을 통한 공간의 의자 사용량을 체크

해결하고자 하는 문제상황

• 코로나 거리두기 완화 후 42서울 개포 클러스터 이용자 증가, 1층 오픈 스튜디오 사용률 증가
• 배달 음식 및 도시락 식사를 하려는 이용자 증가
• 식사 코어타임 때 앉을 자리가 부족함
• 취식 가능 공간은 제한적이고, 추가적인 공간을 사용하기엔 현실적인 제약이 많음
• 결국 사용자가 1층으로 직접 내려와서 사용 가능한 자리를 확인하거나, 대기해야하는 불편함이 증가함

프로젝트 목적

• 1층 오픈스튜디오 사용자들이 1층으로 내려오기 전에 미리 사용할 수 있는 좌석이 있는지 확인할 수 있는 서비스 제공
• 사용할 수 있는 자리가 있는지 파악할 수 있는 서비스를 제공하는 것이 주된 목적

해결 방안

• 이미지 분석을 통해 빈의자, 사용중인 의자를 판단하여 정보 제공

2. 설계

사용한 기술과 도구

① Yolo v8 : 딥러닝 객체 탐지 모델

• Python 3.9
• YOLOv8 (Machine Learning, Object Dectection)
• OpenCv2 (Computer Vision)
• FastAPI (REST API)
• NumPy (Mathematical)

② Node.js : data 정규화 및 data 전달 (백엔드)

• node.js v19.8.1
• node.js express 4.18.2
• REST API

③ React : 결과 출력 프론트 엔드 프레임 워크

• React
• Typescript
• REST API

API 명세

Media Type: application/json

response = {
	resolution: {
		width: int,
		height: int
	},
	data: [
		{
			x: float,
			y: float,
			type: str,
            		time: str
		}
	],
	image: base64.encode(img)
}	

3. Catalog

4. 사용 방법

1. front_server

npm start

2. backend_server

npm start

3. ml_server
   ultralytics package는 curr <= Python 3.9 가 필요합니다.

pip install -r requirments.txt
python main.py

5. 정리 노션

https://helpful-eggplant-ec3.notion.site/2023-03-9a802edd9c84421083e4bbc3e0be3bc7