작성일: 2021-08-09 (월)
회의 주제
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사용자에게 제공할 데이터 선택
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프로젝트 배경지식 조사한 내용 정리
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조사 중 의문 사항 해결
1.
영상을 바탕으로 공식으로 계산한 솔루션? vs 영상과 핸들 돌리는 각도 데이터를 바탕으로 학습시킨 솔루션?
회의 내용
사용자에게 제공할 데이터 후보
1.
주차 공간 폭을 반영하여 주차 공식 시작할 장소 제공
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영상받아서 폭을 측정하고, 폭에 따른 주차 공식 시작점 테이블(혹은 다른 방법)을 참고해 시작점 제공하는 흐름?
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결론: 두번째 선택지와 유사해보여서 헐거면 두번째 선택지로!
2.
주차 공간 폭과 주차 공식을 적용하여 핸들 돌리는 정도 제공
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영상 받아서 폭 측정하고, 시작점 제공 및 공식을 이용한 핸들 돌리는 정도(기존 공식) 제공하는 흐름? → 위에서 그냥 공식 알려주는 것만 추가된 정도긴함
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의문
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폭에 따른 공식 시작 위치는 여러 위치에서 공식을 시작해보고 성공하면 1, 실패하면 0 이런 데이터 셋을 만들어야 하려나?
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아니면 미리 테이블(혹은 다른 방법)에 저장해두고 폭에 따라 제공해주는 방식?
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장단점
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폭에 따른 공식 시작 위치만 학습 시키면 되는 것같음 → 확실친 않지만 맞다면 크게 어렵진 않을지도
3.
주차 공간 영상을 바탕으로 핸들 돌리는 정도 제공
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후방 영상 데이터와 주차하는 핸들 데이터를 수집해 학습시켜, 후방 영상 데이터를 바탕으로 핸들 돌리는 정도를 제공 → 데이터 수집이 어려울지도 (직접 만들어야 할지도 모름..)
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평행주차시에도 적용할 수 있을까?
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측면거리를 측정하는 것이기 때문에 가능할 것 같음
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결론: 측,후면 데이터를 사용해 평행주차와 후면주차의 솔루션 제공
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의문
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후방 주차 및 평행 주차 후면, 측면 영상과 핸들 영상을 통해 성공하면 1, 완전히 실패하면 0, 중간이면 0.05 이런 느낌으로 저장해서 성공률이 높은 솔루션을 제공하는 방식? → 이건 어려워 보이는뎀
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장단점
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데이터 수집 어려울지도 → 사실 결론 한계점으로 데이터 부족 적으면 돼서 큰 문제는 아닐지도
배경지식 정리
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주제: 자동차 후방카메라에 측면 인식 센서 탑재
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발견한 데이터셋 종류
주차시 장애물 데이터 영상
자차량 및 타차량 주행궤적 데이터셋
3D Object Detection 데이터셋
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영상분석 자료
영상 빅데이터 분석기술 동향
시각 객체 가공도구 매뉴얼
카메라종류
의문 사항
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영상을 바탕으로 솔루션 제공 방법?
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방법1: 영상 데이터만 있으면 공식을 바탕으로 계산하여 솔루션 제공
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이 경우 AI보단 계산 방식이 포인트로 보임 → AI 프로젝트라 보기 어려움
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방법2: 핸들 돌리는 정도에 따른 영상 데이터를 바탕으로 학습시켜 솔루션 제공
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핸들 영상(혹은 관련 데이터)와 그에 따른 영상 데이터를 찾기 어려웠음
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단, 핸들 각에 따른 차체 회전 정도와 관련된 데이터는 있었음
결론
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제공할 데이터: 주차 공간 영상을 바탕으로 핸들 돌리는 정도
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후방 주차 및 평행 주차 후면, 측면 영상과 핸들 영상을 통해 성공하면 1, 완전히 실패하면 0, 중간이면 0.05 이런 느낌으로 저장해서 성공률이 높은 솔루션을 제공하는 방식
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머신러닝 관련 공부해야할듯 → 알파고 느낌으로 다가
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1주마다 주기적인 회의 갖기
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긴 텀을 가지고 회의를 하면 서로 생각하는 내용이 달라질 수 있음
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크게 논의할 거리 없다면, 가볍게 각자 공부한 내용 공유, 의문점 공유 및 해결
해야할 것 : "자동차 후방카메라에 측면 인식 센서 탑재"
1.
머신 러닝 공부 → 후면 측면 영상과 핸들 돌리는 각 영상을 통해 어떻게 적용할지 고민
2.
데이터 셋 만들기 → 인당 5개씩 한달이면 300개, 4달이면 1,200개!
3.
데이터 셋을 통해 모델 생성 → 기존 모델 중 차용할 만한 기술이 있는지 확인해보기! (있었으면
ㅎㅎ)
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의문
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주차 공식이 처음 솔루션의 근거이려나?
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추가 데이터가 생길 수록 솔루션에 반영되는 방식?
회의 결론
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다음 회의날짜: 8/15(일) 오전 10시
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머신러닝 공부해서 어떻게 적용할지 공부
