❤️🔥프로젝트 소개
CCTV로부터의 실시간 영상을 Raspberry Pi를 이용하여 캡처하고, 딥러닝 기반의 Amazon Rekognition 얼굴 인식 시스템을 통해 인원수를 판단하여 사용자에게 제공해주는 시스템입니다.
✅기획 배경
- 특정 시간에(출, 퇴근) 시간에는 특히 밀집되는 대중교통, 이로 인한 사고 발생의 문제점.
- 수도권에만 시행되고 있는 열차의 혼잡도 측정 시스템.
- 현재 시스템과 발달하는 기술을 이용한 새로운 시스템 구성.
- 대중교통으로 한정 짓는 것이 아닌, CCTV가 있는 곳(식당, 카페) 어디든 사용 가능한 시스템 구상.
⭐특징
- Amazon Web Service 기반으로 작동하므로, 서버리스가 가능하며, 저비용 고효율이 가능하다.
- 대중교통으로 특정짓고 구현하였지만, CCTV와 인터넷이 존재하는 곳이라면 추가 작업 없이 구현 가능하다는 범용성을 가지고 있다.
- 사용자들에게 각 장소의 혼잡도를 제공해주면서 양질의 서비스를 제공할 수 있다.
- Amazon Rekognition의 분석 정보를 바탕으로 더욱 다양한 정보를 분석할 수 있다.
- Amazon S3, Lambda를 이용하여 자동화된 시스템.