인텔 엣지 AI 참조 키트로 스마트 미터 스캐닝 애플리케이션 구축하기
테이블 목차
- 소개
- Edge AI 참조 키트
- Jupyter 노트북 사용하기
- 스마트 미터 읽기 모델
- 필요한 파이썬 패키지 가져오기
- 딥러닝 모델 준비하기
- 데이터 전처리와 후처리
- 중요한 매개 변수 정의하기
- OpenVINO 런타임으로 모델 로드하기
- 주요 함수 및 메인 함수
📝 1. 소개
인텔의 AI 지지자인 Zhuo입니다. 오늘은 인텔의 엣지 AI 참조 키트를 활용하여 스마트 미터 스캐닝 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개하려고 합니다. 이 비디오를 끝까지 시청하면 제작 과정을 이해하고 손쉽게 자신만의 애플리케이션을 구축할 수 있게 될 것입니다.
📝 2. Edge AI 참조 키트
Edge AI 참조 키트에는 소스 코드, readme 파일, 요구 사항 등과 같은 다양한 자료가 포함되어 있습니다. 스마트 미터 읽기 기능을 더 잘 이해하기 위해 Jupyter 노트북을 준비했습니다. 이 비디오에서는 Jupyter 노트북을 통해 스마트 미터 스캐닝의 각 기능을 실행하는 방법을 소개하겠습니다. 또한 PY 소스 코드도 제공되므로 단 한 줄의 코드로 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
📝 3. Jupyter 노트북 사용하기
먼저 Jupyter 노트북을 실행해 보겠습니다. 처음 단계에서는 모든 필수 Python 패키지를 가져와야 합니다. 그리고 스마트 미터 읽기를 위해 딥러닝 모델을 준비해야 합니다. 스마트 미터 읽기에는 메터 탐지 모델과 세분화 모델 두 가지가 필요합니다. PPYolov2와 DeepLabV3P를 사용하려고 합니다. 이 모델들을 다운로드하고 테스트 이미지를 저장한 후에는 필요한 매개 변수를 설정해야 합니다. 그리고 모델을 OpenVINO 런타임에 로드하여 추론하는 과정을 거칩니다.
📝 4. 스마트 미터 읽기 모델
데이터 전처리와 후처리를 수행하기 전에 사전 처리 함수와 후처리 함수를 정의해야 합니다. 먼저 이미지를 메터 탐지에 적합한 형식으로 전처리하는 함수를 작성합니다. 그리고 메터 탐지 결과 중 신뢰도가 낮은 결과를 걸러내고 세분화 작업에 필요한 데이터를 준비합니다. 세분화 작업에는 메터의 스케일과 포인터를 정확하게 세분화하는 것이 포함됩니다. 이러한 작업을 수행하는 함수들을 정의한 후에는 마지막으로 메터 읽기 결과를 계산하는 최종 후처리 함수를 작성합니다.
📝 5. 필요한 파이썬 패키지 가져오기
위에서 정의한 함수들을 사용하기 위해 필요한 파이썬 패키지를 가져와야 합니다. 필요한 Package 목록을 확인하고, 필요한 패키지를 설치합니다.
📝 6. 딥러닝 모델 준비하기
메터 탐지와 세분화를 위한 딥러닝 모델을 준비해야 합니다. PPYolov2와 DeepLabV3P를 사용하여 어떻게 준비해야 하는지 상세히 안내하고 있습니다. 모델을 다운로드하고 저장한 후에는 적절한 경로에 모델을 로드해야 합니다.
📝 7. 데이터 전처리와 후처리
데이터 전처리와 후처리 과정을 거쳐야 합니다. 사전 처리 함수를 사용하여 캡처한 이미지를 메터 탐지에 적합한 형식으로 전처리하고, 메터 탐지 결과에서 낮은 신뢰도의 결과를 필터링하고 세분화 작업에 필요한 데이터를 준비합니다. 후처리 함수를 사용하여 메터 세분화 결과를 처리하고 최종 메터 읽기 결과를 계산합니다.
📝 8. 중요한 매개 변수 정의하기
정확한 메터 스케일과 유형에 따라 필요한 매개 변수를 정의해야 합니다. 이런 설정은 자신이 사용하는 메터 유형에 맞게 설정해야 합니다. 또한 일부 다른 설정도 필요합니다. 이러한 설정들을 신중하게 정의해야 합니다.
📝 9. OpenVINO 런타임으로 모델 로드하기
정의한 모델을 OpenVINO 런타임으로 로드해야 합니다. 모델을 로드하고 추론을 진행합니다.
📝 10. 주요 함수 및 메인 함수
위에서 정의한 함수들을 사용하여 주요 기능 및 메인 함수를 작성합니다. 메인 함수를 실행함으로써 테스트 이미지를 시각화하고 메터 탐지 및 세분화 작업을 수행할 수 있습니다. 최종 메터 읽기 결과를 화면에 출력하여 확인할 수 있습니다. 또한 결과를 이미지에 표시하여 원본 이미지와 비교할 수 있습니다. 이를 통해 손쉽게 스마트 미터 읽기 결과를 확인할 수 있습니다.
이렇게 각 단계가 수행되는 방법을 알아보았습니다. 단일한 한 줄의 코드로 전체 애플리케이션을 실행하는 방법도 소개되었습니다. 스마트 미터 읽기 애플리케이션은 간단하고 빠르게 결과를 얻을 수 있는 방법입니다.
🌟 하이라이트
- 인텔의 엣지 AI 참조 키트를 활용하여 스마트 미터 스캐닝 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
- Jupyter 노트북을 사용하여 각 단계를 실행하는 방법을 배울 수 있습니다.
- 스마트 미터 읽기를 위해 필요한 파이썬 패키지를 확인하고 가져올 수 있습니다.
- 딥러닝 모델을 준비하고 OpenVINO 런타임으로 모델을 로드할 수 있습니다.
- 데이터 전처리와 후처리 과정을 거쳐 메터 읽기 결과를 계산할 수 있습니다.
🔍 자주 묻는 질문과 답
Q: 스마트 미터 읽기 애플리케이션은 어떻게 동작하나요?
A: 스마트 미터 읽기 애플리케이션은 먼저 이미지를 캡처하고, 해당 이미지를 메터 탐지 및 세분화 모델에 입력합니다. 메터 탐지 모델은 이미지에서 메터의 위치를 탐지하여 세분화 작업에 필요한 데이터를 준비합니다. 세분화 모델은 메터의 스케일과 포인터를 정확하게 세분화하여 최종 메터 읽기 결과를 계산합니다.
Q: 어떤 딥러닝 모델을 사용하고 있나요?
A: 스마트 미터 읽기 애플리케이션은 PPYolov2와 DeepLabV3P 모델을 사용합니다. PPYolov2는 메터 탐지에 사용되며, DeepLabV3P는 메터의 세분화를 수행합니다.
Q: 스마트 미터 읽기 애플리케이션을 실행하기 위해 필요한 요구 사항은 무엇인가요?
A: 스마트 미터 읽기 애플리케이션을 실행하기 위해 필요한 요구 사항은 다음과 같습니다:
- Intel의 엣지 AI 참조 키트
- Jupyter 노트북
- Python 패키지
- 딥러닝 모델
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