martinuslee / electricscooter

Electric Scooter Parking Object Detection and parking space recommendation Web service

electricscooter

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

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Configuration

pip3 install flask 
pip3 install torch #reference https://pytorch.org/get-started/locally/ 
pip install -qr https://raw.githubusercontent.com/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/.

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Project Structure

1. es_project/

• Yolo v5 dataset

2. images/

• raw image dataset (4 classes)

3. 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
4. runs/

• test image data results

5. 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

7. yolov5/

• yolov5 repository

8. app.py

• flask web server code

9. electricScooter.ipynb

• Yolo v5 model training Jupyter notebook code. #해당 코드는 사용자의 구글 드라이브와 코랩환경에서 작성하여 실행시 개인실행환경문제로 실행이 불가능할 수 있습니다.

10. result_es.ipynb

• Yolo v5 model detect code with cv2 #해당 코드는 사용자의 구글 드라이브와 코랩환경에서 작성하여 실행시 개인실행환경문제로 실행이 불가능할 수 있습니다.

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Activity Diagram

Project Development Environment