이 프로젝트는 YOLO (You Only Look Once) 객체 탐지 모델을 활용하여 총기를 신속하게 인식하고, 총기가 발견되었을 때 즉각적인 후속 조치를 취할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 총기사고를 예방하고 긴급 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 설계되었습니다.

• 프로그래밍 언어:

  • Python

• 딥러닝 프레임워크:

  • PyTorch
  • TensorFlow

• 객체 탐지 모델:

  • YOLOv5

• 기타 라이브러리:

  • OpenCV: 이미지 및 비디오 처리
  • NumPy: 수치 연산
  • Matplotlib: 데이터 시각화

• 하드웨어:

  • Arduino: 객체 인식 시 불빛을 켜고 다른 장치와 통신하는 기능

• 운영 체제:

  • Windows
  • Linux
  • macOS

1. 실시간 객체 탐지: CCTV 또는 다른 카메라에서 실시간으로 총기를 인식하여 빠른 경고를 제공합니다.

2. 자동 알림 시스템: 총기가 인식되면 관련 기관에 즉시 문자 메시지를 발송하여 신속한 대응을 가능하게 합니다.

3. Arduino 통신: 객체가 인식되면 Arduino와 연결되어 불빛을 켜고 경고 신호를 발생시킵니다.

4. 데이터 저장 및 분석: 모든 탐지 이벤트를 기록하고 분석하여 향후 사고 예방 및 대응 전략을 개선합니다.

5. 사용자 인터페이스: 직관적인 UI를 통해 실시간 데이터를 모니터링하고 관리할 수 있습니다.

• @joonyoug
• @Amanda999a
• @yjk0423