프로젝트 소개
졸음 운전은 도로 안전에 매우 큰 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 YOLO(You Only Look Once) 딥러닝 알고리즘을 사용하여 운전자의 눈 상태를 실시간으로 감지하고, 눈이 감겨 있는 졸음 상태를 판별하여 경고음을 울리는 프로젝트를 개발했습니다. 이를 통해 운전 중의 졸음으로 인한 사고를 예방하고 운전자의 안전을 돕는 것이 목표입니다.
YOLO 알고리즘의 원리
YOLO는 이미지를 그리드로 나눈 후, 각 그리드 셀에서 객체를 예측하는 방식을 사용합니다. 각 그리드 셀은 여러 개의 바운딩 박스를 예측하며, 클래스 확률과 바운딩 박스의 위치를 한 번에 예측합니다. 이러한 특징으로 YOLO는 객체 감지에서 뛰어난 성능을 보입니다.
프로젝트의 구체적인 구현 단계
1. 데이터 수집과 전처리
졸음 상태와 정상 상태에서의 운전자의 눈을 촬영한 데이터셋을 수집하고 라벨링합니다. 데이터셋은 다양한 조건에서 얻은 이미지를 포함해야 합니다. 수집한 데이터는 YOLO 모델에 학습을 위해 전처리됩니다.
2. YOLO 모델 학습
수집한 데이터셋을 사용하여 YOLO 모델을 학습합니다. 모델은 얼굴 및 눈을 정확하게 탐지할 수 있도록 조정됩니다. 데이터셋의 불균형을 해결하고, 모델이 잘 일반화되도록 주의 깊게 학습을 진행합니다.
3. 실시간 감지 시스템 구현
학습한 YOLO 모델을 사용하여 실시간으로 운전자의 얼굴 및 눈을 감지하는 시스템을 구현합니다. 웹캠이나 차량 내부의 카메라를 통해 입력된 영상에서 눈의 상태를 지속적으로 모니터링합니다.
4. 경고음 발생 및 시각화
눈이 감겨 있는 상태가 지속되면 시스템은 실시간으로 경고음을 발생시키고, 디스플레이에는 졸음 상태가 감지되었음을 시각적으로 표시합니다. 이를 통해 운전자에게 경고를 전달합니다.
5. 간단하게 제가 구현했던 코드의 일부분 공개
import cv2
import yolo
def main():
# 카메라에서 이미지를 촬영합니다.
image = cv2.imread("image.jpg")
# YOLO를 사용하여 이미지에서 눈을 인식합니다.
eyes = yolo.detect_eyes(image)
# 눈의 모양을 분석하여 눈이 감겼는지 감기지 않았는지 판단합니다.
is_closed = yolo.is_eye_closed(eyes)
# 눈이 감겼다면 경고음을 울립니다.
if is_closed:
cv2.waitKey(0)
if __name__ == "__main__":
main()프로젝트 결과 및 효과
프로젝트를 통해 개발된 시스템은 높은 정확성으로 운전자의 눈 감김을 감지할 수 있었습니다. 실제 도로 상황에서의 테스트에서도 안정적으로 작동하여, 졸음 운전으로 인한 사고 예방에 기여할 것으로 기대됩니다. 이러한 시스템은 운전자의 안전성을 향상시키고, 도로 안전을 지원하는 중요한 기술로 발전할 것으로 기대됩니다.
결론
YOLO를 활용한 졸음 운전 감지 프로젝트를 통해 운전 중 졸음으로 인한 사고를 예방하는 기술의 중요성을 확인할 수 있었습니다. 딥러닝 알고리즘을 활용한 실시간 감지 시스템은 운전자에게 경고를 주어 안전한 운전 환경을 조성하는데 기여할 것입니다. 미래에는 이러한 기술이 더욱 발전하여 도로 안전성을 높이는 데 큰 역할을 할 것으로 전망됩니다.
