[15] Deep Learning기반의 Smart Scarecrow 마무리!!

물총을 회전시키기 위해서는 지지대가 필요하다고 생각했습니다.

그래서 공방에 의뢰하여 다음과 같이 제작하게 되었습니다.

위와같이 Servomotor를 안에 넣을 수 있게 모양을 따서 만들게 되었습니다.

안에 Servomotor를 넣게되면

네 이쁘게 Servomotor가 들어가는 것을 알 수 있습니다.

그럼 이제 Servomotor가 회전하는 영상을 보겠습니다.

네 위와같이 회전이 잘 되는것을 확인할 수 있습니다.

그러면 이제는 물총에서 Trigger역할을 하는 Servomotor를 달아보겠습니다.

네 제가 열중하면서 Trigger용 Servomotor를 달고 있습니다.

다 되었으면 회전용 Servomotor위에 물총을 달아보겠습니다.

네 이제야 좀 짜세가 나오는 것 같습니다. 저만 그렇게 느끼는 건가요?ㅎㅎ

Servomotor제어를 시뮬레이션 해보면서 문제점이 생겼습니다. 엄청 큰..

우리팀은 회전용 Servomotor와 Trigger용 Servomotor로 총 2개의

Servomotor를 구매했습니다.

그런데 2개다 360도Servomotor를 구매했습니다. 360도Servomotor를

제어를 해보면서 느낀것이 자유자재로 회전을 시킬 수 없다는 것 입니다.

각도를 재서 회전을 할수가없고 한 방향으로 회전을 시키다가 몇초뒤에

역 방향으로 회전을 시킨다는 둥으로의 제어 밖에 가능하지 못한다는

문제점을 이제야 깨닫게 되었습니다. 이제 구매할 시간조차 없는 와중에

수소문 끝에 180도 Servomotor를 가진 친구를 찾았고, 그 친구덕분에

Bounding Box를 따라 각도별로 회전할 수 있게 되었습니다. Thank you

이 포스팅을 보시는 분들 중에서 Servomotor를 사용하기전 이신분들은

꼭 180도와 360도 Servomotor의 차이를 알고 구매하셨으면 좋겠습니다.

그러면 이제 Webcam만 물총위에 장착하게되면 완성입니다. 해보겠습니다.

와 드디어!!!! 이제 뭔가 진짜 있어보입니다. 그러면 우리팀이 만든

Deep Learning(YOLO)기반의 Smart Scarecrow 시연영상을 보도록 하겠습니다.

시연영상을 통해서 잘 동작하는걸 알 수 있습니다.

이 후에 12월22일에 부산 벡스코에서 열리는

2017 한국 소프트웨어 종합 학술대회인

KSC 2017 SW 구현/데모 경진대회에 참가하게됩니다.

[1]번 포스팅인 개발배경부터 다시 간단하게 정리를 해보자면

야생동물인 (고라니, 멧돼지)로 이한 농작물 피해가 연간100억원 이상으로 집계되고

있습니다. 현재 국내에서는 울타리를 치는 등의 방법으로 방지하고자 하는데,

조사를 해보니 고라니들이 울타리 아래의 땅을 파고들어가는 경우를 보았습니다.

또 국내 유사제품으로는 야생동물퇴치기 팜캡스라는 제품이 있었는데, 이 제품 같은 경우에는 시간의 주기적으로 빛 이나 소리를 냄으로써

야생동물을 쫓아내는 형식입니다. 이 경우에는 나중에 고라니가 소리가 나도

아무렇치 않구나 라고 학습을 하게되어 효과가 사라진다는 후기가 있었습니다.

해외에서는 아마존을 통해서 Scarecrow라는 제품을 구입하여 사용하는데,

이 경우에는 모션센서를 이용해 작동합니다. 그렇기에 사람또한 인식되어

스프링클러에 공격을 당하는 경우가 많았습니다.

이러한 문제점들을 해결하기 위해

Deep Learning기술로 야생동물(고라니, 멧돼지)를 학습하여,

사람에게는 피해없이 동작하고, 주기적이 아닌 객체인식을 통하여 작동하는

Deep Learning기반의 Smart Scarecrow를 제작하게 되었습니다.

Smart Scarecrow는 야생동물이 나타나기까지 계속 180도 회전합니다.

야생동물이 나타나 인식하게되면 180도 범위안에서 쫓아낼때까지

좌표를 계속 추적하며 물총을 쏘게됩니다.