와이유스토리

이번 블로그에서는 라즈베리파이 초기 세팅을 다루어 보려고 합니다.1. 준비물 및 재료라즈베리파이를 실물로 접한 게 이번이 처음이었는데요. 저희팀은 다음과 같이 라즈베리 키트와 추가적으로 필요한 물품을 구매해서 라즈베리파이를 CCTV 용도로 사용할 수 있게 만들었습니다. - 라즈베리파이 4 보드 - HDMI/Mini HDMI선 - C타입 충전기 - SD카드 - SD카드 리더기(USB 형태) - 쿨러 - 카메라 모듈 - 유선 키보드 - 유선 마우스2. 라즈베리파이 Imager 설치가장 먼저 라즈베리파이를 사용하기 위해서는 라즈베리파이에 넣을 SD카드에 운영체제를 설치해야 하는데요. SD카드를 SD카드 리더기에 넣고 본인 컴퓨터 USB 포트에 연결합니다. 그리고 아래 링크에 들어가서 본인 컴퓨터의 운영체제에 ..

※ 문자열 검색 문자열 검색이란 찾고 싶은 패턴의 문자를 본문 내용에서 어디에 있는지 확인하는 것을 의미합니다. 브루트 포스, 이진 탐색을 이용해서 문자열을 검색하기도 하며, 문자열 검색 알고리즘인 라빈-카프, KMP, 보이어-무어 혹은 트라이 알고리즘 등을 사용하기도 합니다. 이번 포스트에서는 트라이 알고리즘을 이용하여 문제를 풀어보도록 하겠습니다. ※ 트라이 알고리즘 트라이(Trie)는 여러 문자열을 빠르게 찾을 수 있도록 저장하는 자료구조입니다. 이를 이용하면 문자열을 찾을 때 빠르게 검색할 수 있습니다. 다만 빠르게 찾을 수 있는 만큼 저장 공간을 많이 차지합니다. 그 이유는 한 노드에 연결할 수 있는 노드들이 소문자 알파벳의 경우 26개이기 때문입니다. 트라이는 다음과 같이 트리의 모양으로 문자..

※ 문자열 압축이란? 문자열이 주어질 때, 같은 문자가 여러 번 반복되는 것을 압축하여 공간을 절약하는 방법입니다. 예를 들어 10개의 a는 10a로 나타낼 수 있으며 10글자를 2글자로 압축할 수 있습니다. 문자열 다음과 같은 단계에 걸쳐 압축합니다. n 크기의 문자 배열을 초기화합니다. 문자열 압축 결과를 0으로 선언합니다. 배열을 탐색하고 반복되는 종류의 문자를 계산합니다. 문자의 수가 1이면 압축된 배열에 있는 유일한 문자로 간주되므로 결과를 1씩 증가시킵니다. 그렇지 않으면 문자와 개수 모두에 대해 결과를 계산합니다. (1) 문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/60057 코딩테스트 연습 - 문자열 압축 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 ..

※ 문자열 정렬 문자열 정렬은 정렬 알고리즘을 이용해 문자열을 정렬하는 것입니다. 정렬 알고리즘은 대부분 언어들의 라이브러리에 구현되어 있으므로, 문제를 풀 때 함수를 이용해 유용하게 사용할 수 있습니다. - C : 삽입, 선택, 버블 정렬 등으로 직접 구현해야 합니다. - C++ : sort 함수 - Java : Arrays.sort 함수 - Python : sorted 함수 (1) 문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17686 코딩테스트 연습 - [3차] 파일명 정렬 파일명 정렬 세 차례의 코딩 테스트와 두 차례의 면접이라는 기나긴 블라인드 공채를 무사히 통과해 카카오에 입사한 무지는 파일 저장소 서버 관리를 맡게 되었다. 저장소 서버에는 ..

※ OpenPose 코드 참조!git clone https://github.com/misbah4064/human-pose-estimation-opencv.git %cd human-pose-estimation-opencv/import cv2 as cv import numpy as np from google.colab.patches import cv2_imshow BODY_PARTS = { "Nose": 0, "Neck": 1, "RShoulder": 2, "RElbow": 3, "RWrist": 4, "LShoulder": 5, "LElbow": 6, "LWrist": 7, "RHip": 8, "RKnee": 9, "RAnkle": 10, "LHip": 11, "LKnee": 12, "LAnkle": 13..

해당 프로젝트는 현재 데이터 수집, Object Detection 모델 학습, 모델 실행 순으로 진행하는 중입니다. 이번 포스트에서는 YOLOv5 아키텍쳐 분석 및 Colab을 이용한 Custom 학습 등을 다루어 보려고 합니다.2. Colab을 이용한 YOLOv5 Custom 학습 및 Inference※ 쓰레기 무단 투기 행위 인식앞 포스트에서 말씀드렸듯이 저희 프로젝트는 쓰레기 무단 투기 행위를 인식하는 시스템입니다. 쓰레기 무단 투기 행위 인식을 위한 방법으로 2가지를 고려 중인데요. 그 중 첫째는, 쓰레기와 사람 사이의 분리 시점을 계산하는 것입니다. 따라서 이번 글을 통해 사람과 사람 손 위에 있는 물건을 인식하고 이들의 좌표를 출력하도록 해보겠습니다. 차후 좌표들은 서버에 전달하여 Boundi..

이번 블로그에서는 데이터 수집을 위한 영상 데이터 프레임 추출을 다루어 보려고 합니다. 이외의 포스트들 : https://whyou-story.tistory.com/search/%EC%BA%A1%EC%8A%A4%ED%86%A4 1. 영상 데이터 프레임 추출※ 영상 데이터 수집쓰레기 무단 투기 행위 학습을 위해서 가장 먼저 관련 데이터들이 필요했습니다. 처음에는 웹에서 크롤링하여 데이터를 수집하였으나, 데이터 수가 모델 학습하는 데에 턱없이 부족했어요. 그렇게 방황하던 중 AI Hub (https://aihub.or.kr/)라는 사이트에서 이상행동 CCTV 영상 AI데이터 카테고리에서 투기데이터를 발견하였습니다. AI Hub는 인공지능 학습용 데이터들을 모아놓은 플랫폼입니다. 저도 팀원 분께서 알려주셔서 ..

BulletFire 스크립트에 원형 탄막 개수가 들어있음(총 8개로 지정함) => 변수를 사용하기 위함이므로 생략 가능 BulletFire 스크립트 whyou-story.tistory.com/17 파란색은 새로 생성되는 탄막들을 한 오브젝트 하위에서 관리하기 위하여 생성하였고, 빨간색은 작은 탄막들이 모인 원형 유닛(bulletUnit) 노란색은 작은 탄막 하나하나 오브젝트이다.(bulletUnit의 child) using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; // 유닛 단위 public class BulletMove : MonoBehaviour { BulletFire bulletFire..