[다루] 기초부터 한걸음씩

야생동물을 쫒아내기 위한 'Chaser'을 제작하기로 결정.

Chaser는 영상을 통해 야생동물을 인식하여 카메라로 그 대상을 추적하여, 화면에서 사라질 때까지 물총을 발사한다.

Chaser를 정하게 된 계기는 'Chasing-Cat'을 본 것이 계기가 되었다. (Chasing-Cat을 클릭하면 해당 블로그로 이동)

Chasing-Cat은 마당의 카메라를 통하여 고양이를 인식, 스프링클러를 통해 물을 뿌려 고양이를 내쫓는 제품이다.

이 제품에 사용된 개발 플랫폼은 'Jetson TX1'이다.

하지만 엄청난 가격 때문에 우리는 'Jetson TK1'으로 대체하여 구매했다.

후에 TX1이 학생할인이 있어 40% 할인이 가능한 걸 깨달은건 안비밀...

Chasing-Cat의 구조는 대략

위의 사진처럼 설정 되어 있는 구조이다.

1. 카메라를 통하여 물체를 확인

2. 물체 이미지를 Photon Server로 전송

3. Jetson에서 Deep-Learning을 통하여 이미지 확인

4. 확인된 이미지의 결과를 Photon Server로 전송

5. 스프링클러의 작동 여부 전송

Chasing-Cat에서 사용된 Deep-Learning 알고리즘의 종류는 'FCN'이다.

Chasing-Cat은 고양이의 유무를 판별하여 스프링클러의 작동만 결정하면 되는 제품이지만, 

Chaser는 야생동물의 위치를 따라가며 농작물에서 내쫒는 것을 목표로 하기 때문에

빠른 영상의 물체를 인식하는 것에 빠른 'YOLO'를 채택했다. (YOLO를 클릭하면 해당 사이트로 이동)

YOLO는 다음 게시글에서 설명하도록 하겠습니다.