2022 인공지능 학습용 데이터 구축 해커톤 경진대회

2022 인공지능 학습용 데이터 구축 해커톤 아이디어 경진대회에 참여하였다.

공모전은 주어진 데이터를 이용한 사업화 아이디어를 제안하는 아이디어 공모전으로 주어진 데이터 정보는 다음과 같다.

1. 소방관 행동모션 3D 객체 모델링 데이터
2. 소방시설 장비 3D 스캐닝 데이터
3. 화재 영상 3D 객체 데이터

그래서 이를 바탕으로 우리가 제안한 아이디어는 Yolo 모델을 이용한 화재상황 속 객체 인식

제안 배경

1. 발전속도에 비핸 더딘 소방장비
2. 매년 증가하는 화재 사건및 사고와 그에따른 소방공무원의 부상 및 사망률
   

제안 내용

그리하여 YOLO의 빠른 객체 인식성능과 화재현장의 위험객체와 전조현상을 인식, 신속성과 정확성을 기반으로 데이터 모델 선정을 하여 소방공무원이 화재 내부에서 보다 원활한 구조활동을 할 수 있게끔 도와주자는 것이다.

제안 기술

• s, m, l, x 총 4가지 종류의 모델이 있고
  좌측으로 갈 수록 속도적인 측면이 발달되어 있고,
  위쪽으로 갈 수록 출력기능이 발달되어 있다.
  그중에서 YOLO v5m은 속도와 기능적인 측면에서 가장 적합한 모델이다.

• 동시에 MLE(최대우도추정법)을 사용하여 θ(세타)를 업데이트 하여
  확률 모델을 정규 분포로 가정하고, 정해진 표준편차 내로 확률이 나오도록 업데이트 해줄 것이다.
  앞서 말했던 방법대로 반복작업을 하여 θ(세타)를 업데이트 하고, 가장 높은 확률을 가지며, 확률 변수로 만들어 놓았던 θ(세타)를 통해 라벨 y와 같은 값을 내보내는 방식으로 확률을 제공해 주게 될 것이다.

개요

기대효과

결과

• 국밥같은 든든한 팀원이 되고싶다면서 팀장으로서 바쁜 날 대신해 자료조사와 발표를 대신해준 든든 국밥 진욱이😇