The document summarizes an OpenCV based image processing attendance system. It discusses using OpenCV to detect faces in images and recognize faces by comparing features to a database. The key steps are face detection using Viola-Jones detection, face recognition using eigenfaces generated by principal component analysis to project faces into "face space", and measuring similarity by distance between projections.
Mobile Application Development Services-MobileApptelligenceMobileapptelligence
Mobile Application Development Services
http://www.mobileapptelligence.com/mobile-application-development-services.html
"Mobilize your Business & Transform your Brand" through our cutting edge Mobile Application Development Services!!!
PROVAB TECHNOSOFT is a leading mobile application development services provider, working with clients in 27 countries. With a team of 120+ mobile app developers, we strive to deliver best in class native and cross platform mobile apps to global clients. We develop idea centric, consumer centric and enterprise mobile apps.
Our Mobile Application Development Services include following –
Android App Development
iPhone App Development
iPad App Development
Mobile Website Design
Windows App Development
HTML5 Development
Titanium Mobile App Development
Cross Platform App Development
Native App Development
Hybrid App Development
Game Development
Place Mobile App Developers @ Offshore
Being a leading mobile application development services provider, we have extensive experience in developing feature rich & performance centric mobile apps. We work on all the leading mobile platforms including Android, iOS, Android, BlackBerry OS and Windows. Our mobile app development process follows agile methodology completely. With mobile apps having more than a million downloads, we develop the apps to keep our clients ahead of competition.
seminar presentation on Face ricognition technologyJawhar Ali
This document discusses face recognition technology, which uses computer vision to identify or verify a person's identity based on their face. It describes how face recognition systems work by analyzing nodal points on the face and comparing new images to existing data using techniques like detection, alignment, normalization, and matching. The document also outlines some advantages and disadvantages of this biometric technology, and discusses potential applications in areas like law enforcement, security, banking, and more.
License Plate Recognition System using Python and OpenCVVishal Polley
License plate recognition (LPR) is a type of technology, mainly software, that enables computer systems to read automatically the registration number (license number) of vehicles from digital pictures.
Face recognition is a computer application that automatically identifies or verifies an individual from a digital image or video footage. It works by detecting faces, aligning and normalizing them, representing the facial features with unique codes, and then matching new images to stored facial data. It has various applications including commercial uses like daycare sign-in/out systems, residential security cameras, and banking ATMs. While fast and convenient, face recognition has disadvantages like being impacted by changes in appearance and an inability to distinguish identical twins.
This document provides an overview of facial recognition technology. It discusses the history of facial recognition, how the technology works, its implementation which involves image acquisition, processing, distinctive characteristic location and template matching. It also outlines the strengths and weaknesses of facial recognition as well as its applications in areas like border control, computer security, and banking. While facial recognition provides advantages like convenience and easy use, it also has disadvantages such as being impacted by changes in user appearance.
Face recognition is a type of biometric software that uses analysis of facial patterns to identify individuals. It has various applications including security, law enforcement, and social media photo tagging. The technology works by measuring nodal points on faces like eye and nose position to create unique numerical faceprints for identification and verification. While effective, face recognition depends on clear images and has limitations with expressions, lighting, or obscured faces. It is increasingly being implemented in areas like access control, immigration, and banking due to lower costs.
The following resources come from the 2009/10 BSc (Hons) in Multimedia Technology (course number 2ELE0075) from the University of Hertfordshire. All the mini projects are designed as level two modules of the undergraduate programmes.
The objectives of this project are to demonstrate abilities to:
• Handle camera setup, calibrate and capture still and video faces
• Pre-process images and extract features
• Perform face recognition by a) using existing methods and b) trying new techniques.
This project requires the students to apply their abilities to handle image capture hardware and software. Since this is an active area of research, students will need to perform literature survey and discuss ( through brainstorm sessions) their performance characteristics. In addition, they will need to design and implement pre-processing and recognition codes leading to face recognition.
The document discusses face recognition technology as a biometric authentication method. It describes how face recognition works by detecting nodal points on faces and creating unique faceprints. The advantages are that face recognition is convenient, socially acceptable and inexpensive compared to other biometrics. However, face recognition has difficulties with identical twins and environmental/appearance changes reducing accuracy over time. The document also outlines applications in security, law enforcement, banking, and commercial access control.
Facial recognition is a type of biometric system that identifies individuals by analyzing patterns in images of their faces. The presentation summarizes how facial recognition systems work by detecting faces, normalizing them, extracting distinguishing features to create a template, and then matching templates to identify individuals. It notes advantages like convenience but also challenges like difficulty with changes in appearance over time. Applications discussed include security, banking, and voter verification.
Face recognition technology uses digital images and video frames to automatically identify or verify a person. It works by comparing selected facial features from an image to a facial database containing 80 landmarks on each face, such as distance between eyes, width of nose, and jaw lines. This is done using local feature analysis algorithms to encode faces and create unique numerical codes, or "face prints", that can be matched against large databases. While face recognition provides convenience over other biometrics like fingerprints, it has disadvantages such as an inability to distinguish identical twins and potential issues with database searching speeds. However, decreasing costs are leading to more widespread deployment of this technology in applications like access control, advertising, and retail point-of-sale systems.
This document summarizes a student project to design software that can detect human faces in images. The project's objectives are outlined, including converting images to grayscale and using a Haar cascade classifier to detect faces. Implementation examples like Picasa and Facebook are provided. The procedure involves preprocessing the image, converting it to grayscale, loading face properties, and applying a detection algorithm to find faces. Limitations around orientation are noted, with plans to expand capabilities.
Face recognition technology uses unique facial features to identify or verify individuals. It works by measuring distances between nodal points on the face, like the eyes, nose, and chin. The technology has various applications and advantages over other biometrics like fingerprints. It does not require physical contact and can identify people quickly without an expert. While very accurate, face recognition may have issues distinguishing between identical twins. The document discusses the components, implementation, advantages and uses of face recognition systems.
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가? - 김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS / 김재우 프로, 삼성중...Amazon Web Services Korea
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?
김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS
김재우 프로, 삼성중공업
최계현 팀장, 현대건설기계
AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계 전반의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 그 대표적인 혁신 사례를 소개 합니다. AWS와 AWS의 주요 고객들이 스마트 프로덕트를 기획하는 단계부터 생산에 이르기까지 다양한 과정을 거치면서 어떻게 AWS 클라우드를 활용하여 혁신을 이루어 내었는지 소개 합니다.
인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례 - 김선수 사업개발 담당, AWS / 정진환 팀장, SK텔레콤 / 구태훈...Amazon Web Services Korea
인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례
김선수 사업개발 담당, AWS
정진환 팀장, SK텔레콤
구태훈 데이터기획부 부서장, KB국민은행
디지털 트랜스포메이션에 있어서 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 기술은 핵심 기술이자 필수요소가 되었습니다. 전 세계 많은 고객들이 효과적으로 활용하고 있는 AWS의 AI/ML서비스에 대해서 알아보고, 이러한 서비스를 통해 다양한 혁신을 이루고 있는 주요 고객 현황과 트렌드를 살펴 봅니다. 아울러, 실제로 비즈니스에 성공적으로 적용한 고객 사례를 함께 소개합니다.
The document summarizes an OpenCV based image processing attendance system. It discusses using OpenCV to detect faces in images and recognize faces by comparing features to a database. The key steps are face detection using Viola-Jones detection, face recognition using eigenfaces generated by principal component analysis to project faces into "face space", and measuring similarity by distance between projections.
Mobile Application Development Services-MobileApptelligenceMobileapptelligence
Mobile Application Development Services
http://www.mobileapptelligence.com/mobile-application-development-services.html
"Mobilize your Business & Transform your Brand" through our cutting edge Mobile Application Development Services!!!
PROVAB TECHNOSOFT is a leading mobile application development services provider, working with clients in 27 countries. With a team of 120+ mobile app developers, we strive to deliver best in class native and cross platform mobile apps to global clients. We develop idea centric, consumer centric and enterprise mobile apps.
Our Mobile Application Development Services include following –
Android App Development
iPhone App Development
iPad App Development
Mobile Website Design
Windows App Development
HTML5 Development
Titanium Mobile App Development
Cross Platform App Development
Native App Development
Hybrid App Development
Game Development
Place Mobile App Developers @ Offshore
Being a leading mobile application development services provider, we have extensive experience in developing feature rich & performance centric mobile apps. We work on all the leading mobile platforms including Android, iOS, Android, BlackBerry OS and Windows. Our mobile app development process follows agile methodology completely. With mobile apps having more than a million downloads, we develop the apps to keep our clients ahead of competition.
seminar presentation on Face ricognition technologyJawhar Ali
This document discusses face recognition technology, which uses computer vision to identify or verify a person's identity based on their face. It describes how face recognition systems work by analyzing nodal points on the face and comparing new images to existing data using techniques like detection, alignment, normalization, and matching. The document also outlines some advantages and disadvantages of this biometric technology, and discusses potential applications in areas like law enforcement, security, banking, and more.
License Plate Recognition System using Python and OpenCVVishal Polley
License plate recognition (LPR) is a type of technology, mainly software, that enables computer systems to read automatically the registration number (license number) of vehicles from digital pictures.
Face recognition is a computer application that automatically identifies or verifies an individual from a digital image or video footage. It works by detecting faces, aligning and normalizing them, representing the facial features with unique codes, and then matching new images to stored facial data. It has various applications including commercial uses like daycare sign-in/out systems, residential security cameras, and banking ATMs. While fast and convenient, face recognition has disadvantages like being impacted by changes in appearance and an inability to distinguish identical twins.
This document provides an overview of facial recognition technology. It discusses the history of facial recognition, how the technology works, its implementation which involves image acquisition, processing, distinctive characteristic location and template matching. It also outlines the strengths and weaknesses of facial recognition as well as its applications in areas like border control, computer security, and banking. While facial recognition provides advantages like convenience and easy use, it also has disadvantages such as being impacted by changes in user appearance.
Face recognition is a type of biometric software that uses analysis of facial patterns to identify individuals. It has various applications including security, law enforcement, and social media photo tagging. The technology works by measuring nodal points on faces like eye and nose position to create unique numerical faceprints for identification and verification. While effective, face recognition depends on clear images and has limitations with expressions, lighting, or obscured faces. It is increasingly being implemented in areas like access control, immigration, and banking due to lower costs.
The following resources come from the 2009/10 BSc (Hons) in Multimedia Technology (course number 2ELE0075) from the University of Hertfordshire. All the mini projects are designed as level two modules of the undergraduate programmes.
The objectives of this project are to demonstrate abilities to:
• Handle camera setup, calibrate and capture still and video faces
• Pre-process images and extract features
• Perform face recognition by a) using existing methods and b) trying new techniques.
This project requires the students to apply their abilities to handle image capture hardware and software. Since this is an active area of research, students will need to perform literature survey and discuss ( through brainstorm sessions) their performance characteristics. In addition, they will need to design and implement pre-processing and recognition codes leading to face recognition.
The document discusses face recognition technology as a biometric authentication method. It describes how face recognition works by detecting nodal points on faces and creating unique faceprints. The advantages are that face recognition is convenient, socially acceptable and inexpensive compared to other biometrics. However, face recognition has difficulties with identical twins and environmental/appearance changes reducing accuracy over time. The document also outlines applications in security, law enforcement, banking, and commercial access control.
Facial recognition is a type of biometric system that identifies individuals by analyzing patterns in images of their faces. The presentation summarizes how facial recognition systems work by detecting faces, normalizing them, extracting distinguishing features to create a template, and then matching templates to identify individuals. It notes advantages like convenience but also challenges like difficulty with changes in appearance over time. Applications discussed include security, banking, and voter verification.
Face recognition technology uses digital images and video frames to automatically identify or verify a person. It works by comparing selected facial features from an image to a facial database containing 80 landmarks on each face, such as distance between eyes, width of nose, and jaw lines. This is done using local feature analysis algorithms to encode faces and create unique numerical codes, or "face prints", that can be matched against large databases. While face recognition provides convenience over other biometrics like fingerprints, it has disadvantages such as an inability to distinguish identical twins and potential issues with database searching speeds. However, decreasing costs are leading to more widespread deployment of this technology in applications like access control, advertising, and retail point-of-sale systems.
This document summarizes a student project to design software that can detect human faces in images. The project's objectives are outlined, including converting images to grayscale and using a Haar cascade classifier to detect faces. Implementation examples like Picasa and Facebook are provided. The procedure involves preprocessing the image, converting it to grayscale, loading face properties, and applying a detection algorithm to find faces. Limitations around orientation are noted, with plans to expand capabilities.
Face recognition technology uses unique facial features to identify or verify individuals. It works by measuring distances between nodal points on the face, like the eyes, nose, and chin. The technology has various applications and advantages over other biometrics like fingerprints. It does not require physical contact and can identify people quickly without an expert. While very accurate, face recognition may have issues distinguishing between identical twins. The document discusses the components, implementation, advantages and uses of face recognition systems.
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가? - 김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS / 김재우 프로, 삼성중...Amazon Web Services Korea
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?
김상필 솔루션즈 아키텍트 매니저, AWS
김재우 프로, 삼성중공업
최계현 팀장, 현대건설기계
AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계 전반의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 그 대표적인 혁신 사례를 소개 합니다. AWS와 AWS의 주요 고객들이 스마트 프로덕트를 기획하는 단계부터 생산에 이르기까지 다양한 과정을 거치면서 어떻게 AWS 클라우드를 활용하여 혁신을 이루어 내었는지 소개 합니다.
인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례 - 김선수 사업개발 담당, AWS / 정진환 팀장, SK텔레콤 / 구태훈...Amazon Web Services Korea
인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례
김선수 사업개발 담당, AWS
정진환 팀장, SK텔레콤
구태훈 데이터기획부 부서장, KB국민은행
디지털 트랜스포메이션에 있어서 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 기술은 핵심 기술이자 필수요소가 되었습니다. 전 세계 많은 고객들이 효과적으로 활용하고 있는 AWS의 AI/ML서비스에 대해서 알아보고, 이러한 서비스를 통해 다양한 혁신을 이루고 있는 주요 고객 현황과 트렌드를 살펴 봅니다. 아울러, 실제로 비즈니스에 성공적으로 적용한 고객 사례를 함께 소개합니다.
We provide Business Success and Best Performance to the customers with our
“The Good Company “ which involves Initiative, expertise and passionate developers based on
Open-source SW & Cloud Technology such as Big Data (BI), Cloud(PaaS), Mobile, Web & CMS, UX
통신사 인프라로서의 Edge cloud: 서비스 인프라의 미래 - 이기동 클라우드 사업부 시니어 매니저, SK Telecom :: AWS ...Amazon Web Services Korea
통신사는 5G 상용화를 기반으로 인프라 기반의 새로운 비즈니스 모델을 추진하고 있으며, 그중 하나가 바로 모바일 엣지 컴퓨팅 (MEC)이라고 불리우는 엣지 서비스 (Edge Service) 입니다. 엣지 서비스는 또한 클라우드 기반 서비스의 새로운 지향점이기도 합니다. 본 강연에서는 엣지 서비스에 대한 클라우드 인프라 기반의 구성과 장점, 앞으로 해당 시장에서 클라우드 서비스 제공자 (CSP) 와 통신사의 협력이 어떻게 이루어질 수 있을지를 같이 알아볼 것입니다.
IDC 마이그레이션 여정기 (SundayToz) - 조성필 TD, Sunday Toz
선데이토즈는 애니팡 시리즈, 위베베 글로벌, 스누피 등 전체 게임을 AWS에서 운영중인 대한민국 대표 게임회사입니다. 본 강연에서는 AWS위에서 글로벌 게임을 운영하는 세부적인 팁과 함께 IDC에서 AWS로의 마이그레이션 여정에 따른 경험 사례에 대해서 소개해 드립니다.
SOCAR(쏘카)는 국내 카셰어링 시장의 약 70%를 점유하고 있는 국내 최초 모빌리티 유니콘 기업입니다. SOCAR의 AWS IoT Core를 통한 차량 데이터 수집, Amazon MSK를 활용한 스트리밍 데이터 처리, Amazon ElastiCache for Redis, Amazon DynamoDB 등의 Purpose DB를 활용한 데이터 관리, 그리고 Amazon Redshift 와 Amazon Athena를 활용한 분석까지, AWS를 기반으로 하는 Digital Native 분야 고객의 전체 Data Journey를 소개하고자 합니다.
디지털, 모바일 First의 시대를 맞아 교보생명그룹은 ‘문화와 금융을 리드하는 선도기업’이라는 슬로건 아래, 그룹 각 계열사들은 전사적인 디지털 전환을 전제로 비즈니스 혁신을 진행 중입니다. 이러한 그룹사의 디지털 혁신을 리딩하고 있는 교보정보통신에서 수행한 클라우드 마이그레이션 사례들을 통해 AWS 서비스를 활용하여 금융.보험 분야에서 어떻게 서비스 혁신을 추진하고 있는 알아봅니다.
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...Amazon Web Services Korea
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례
임혁용 매니저, AWS
윤성준 차장, 현대백화점
모든 유통 고객의 소비 니즈에 대한 이해와 그 분석 결과를 바탕으로 한 효과적인 마케팅 캠패인은 언제나 뜨거운 관심사 입니다. 그러나 많은 고객 분들께서는 분석을 통해 얻고자 하는 결과와 그 분석에 필요한 데이터의 수집 및 저장에 있어 아주 오랜 전부터 사용해 오신 Tool을 활용하고 계시면서, 지금 보다 더 나은 방식과 결과를 원하고 계십니다. 또한 고객 분석 결과를 바탕으로 선별된 고객을 대상으로 최적의 상황, 컨텐츠, 채널을 통해 효과적인 타깃 마케팅이 가능한 Tool을 찾고 계십니다. 이에, Redshift, Pinpoint 등 AWS가 제공하는 고객 분석 및 캠패인 툴에 대해서 소개 드리고, 이를 활용하여 비용 효과적인 방식으로 서비스 혁신을 이루신 고객의 사례를 소개드리고자 합니다.
Enterprise영역의 Public Cloud First의 의미 - 이철구 총괄 CONSULTANT, LG CNS :: AWS Summi...Amazon Web Services Korea
스폰서 발표 세션 | Enterprise영역의 Public Cloud First의 의미
이철구 총괄 CONSULTANT, LG CNS
Infra Architecture Professional LeaderEnterprise 영역에서 Cloud로의 전환을 고려하고 이행하는 Case가 증가하고 있으며, 특히 Public Cloud의 활용을 통한 Workload의 Modernization과 이를 기반한 Digital Transformation의 실질적인 Value를 찾는 작업이 빠르게 진행되고 있습니다. Enterprise에서의 Cloud의 도입을 고려함에 있어 고려사항과 Enterprise영역에서의 Cloud 전환 가속화와 관련하여 진행하고 있는 내용을 전달 하고자 합니다.
2. 역할분담
Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
김기현 (조장)
Frontend, Backend
및 DB
이서준 (팀원)
작품에 필요한 HW 센
서 연결 및 영상 처리
오현수 (팀원)
주차단속 앱 개발
3. 작품의 주요 내용으로는 소방구역 불법 주차 위반 차량의 단속을 중점으로 두고 프로젝트를 진행했으며 센서와
카메라 모듈을 이용해서 객체탐지를 통해 차량만 감지하여 차량 단속 및 번호판 인식을 하고 서버를 통해
데이터베이스로 단속차량의 정보가 넘어가면 전송된 정보를 이용하여 관리자가 조치를 취하는 것으로 진행된다.
프로젝트 소개Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
4. 기술 현황Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
국내・외 기술 현황
ㅇ 임베디드 실시간 차량 번호 인식 기술 (방범용 CCTV 적용)
ㅇ 자체 개발한 딥러닝 알고리즘 탑재
ㅇ 지능형 영상 보안 시장의 에지 기반(Edge-based) 솔루션
5. 개발 필요성Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
화재 발생 시 소방용수 확보는 무엇보다 중요한데 불법 주
정차 차량으로 인하여 소방 활동
골든타임 확보에 지장을 준다. 따라서 시민의 안전을 위협
하는 소화전 주변 불법 주·정차
행위 근절함으로써 소화전 사용이나 구조 활동에 피해를
주지 않도록 방지해야 한다.
6. 기대효과
ㅇ 불필요한 단속인원을 줄일 수 있고 또 신속하고 빠르게 단속하여 세수확보 및 국민 안전 확보.
ㅇ 단속 강화를 하여 시민의 행복과 안전 재산을 지킬 수 있다.
기대효과Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
7. 주차단속구역에 차량이 접근하여 3분이상 정차시 스피커 경고방송이 나오고 방송후에도 계속 차량 감지시
번호판 촬영 및 인식되고 인식된 번호판은 서버를 통해 DB로 정장되고 저장된 DB를 가지고 단속반 홈페이지에
정보를 띄움 단속반은 app또는 web으로 정보를 확인후 단속을 시행함
주요기능Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
8. 사용한 H/w 및 s/w
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9. PPT PRESENTATION
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1. 서비스 구성도
01 02
back-end
1.객체탐지: 번호판 인식을 하기 전에 객체 탐지를 통해서 차량의 정확도가 85%
이상일 때 자동 캡처를 해서 캡처된 이미지를 가지고 Open CV를 통해 번호판 인
식이 되도록 설계.
2.번호인식 및 텍스트추출: 카메라로 차량 번호판을 촬영 후 인식하여 번호만 추
출해서 이미지 파일로 저장하고 서버로 데이터를 전달한다.
3.데이터 DB 저장:추출된 번호판 텍스트와 차량에대한 단속정보(위치 시간 등)의
정보를 저장
front-end
4.단속반 어플리케이션: 단속반 어플리케이션을 통해서 단속차량 정보및 위치를
확인하고 단속시행
5.단속반 관리 화면:단속반 관리 화면에서는 어플리케이션과 같이 정보는 같으나
단속이 시행되고 있는지 출동여부를 확인
10. PPT PRESENTATION
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1. 서비스 흐름도
01 02
주차단속구역에 차량이 접근하여 3분이상
정차시 스피커 경고방송이 나오고 방송후에
도 계속 차량 감지시 번호판 촬영 및 인식되
고 인식된 번호판은 서버를 통해 DB로 정장
되고 저장된 DB를 가지고 단속반 홈페이지
에 정보를 띄움 단속반은 app또는 web으로
정보를 확인후 단속을 시행함
11. USECASE DIAGRAM
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
로그인> 아이디 패스워드 입력> 로그인> 단속정보화면
로그인 기능을 통해 지정된 사용자 외 사용 금지
12. USECASE DIAGRAM
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
Register(회원가입)> 아이디 패스워드 입력> register(회원가입) 버튼 > 정상 입력시 (성공메시지 출력)
성공시 나타나
는 부분
13. USECASE DIAGRAM
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
저번 학기 피드백사항으로 추가하기로 한 맵뷰
14. 하드웨어 구성도
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센서 종류 연결 핀 설명
Buzzer
GND 라즈베리 파이의 GND에 연결
VCC 라즈베리 파이의 5V에 연결
SDA 라즈베리 파이의 18핀에 연결
SCL 라즈베리 파이의 17핀에 연결
Echo 1
GND 라즈베리 파이의 GND에 연결
VCC 라즈베리 파이의 5V에 연결
trig 라즈베리 파이의 20핀에 연결
echo 라즈베리 파이의 21핀에 연결
Echo 2
GND 라즈베리 파이의 GND에 연결
VCC 라즈베리 파이의 5V에 연결
trig 라즈베리 파이의 26핀에 연결
echo 라즈베리 파이의 19핀에 연결
Camera 카메라 핀
라즈베리 파이에 내장되어 있
는 커넥터 쪽에 연결
15. H/W 구성
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
라즈베리 파이를 중점으로 스피커 센서 초음파 센서 카
메라 모듈을 사용한다.
16. 소프트웨어 설계도
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
로그인
서버 전송
단속정보 화면
단속대상 상세
정보
단속반(앱)
17. APP 메뉴 구성도
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
시작하기 버튼을 클릭 시 intent 기능을 사용하여 구글 맵으로 넘어
간다. 서버에서 정보를 불러와 마커에 정보를 나타낸다.
18. APP 메뉴 구성도
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통보
시작 버튼
클릭
서버 연결
단속위치
지도로 나
타냄
단속 완료
차량 db로
넘김
평산시
단속
APP
19. 화면 설계서
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로그인
로그인 후 단속정보 화면
로그인 후 단속정보 화면
20. 화면 설계서
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기능 번호 App-1
기능 명 신규/기존 선택
기능설명 앱의 첫 화면,
처리내용
∎시작하기
시작하기 버튼 클릭 시 다른 화면으로 전환하는 INTENT 기능을 사용하여
화면전화능 가능하게 하였다.
비고
∎연결되는 기능
: GOOGLE API
요구사항 명 INTENT
21. 화면 설계서
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※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
▶ 기능정보
기능명 GOOGLE MAP API
기능설명 구글 api 를 연결하여 어플리케이션에 구글 지도를 띄울수 있다.
처리내용
Google map api를 신청 및 발급 받아서 어플리케이션에 사용 할수 있도록 api주소를 입력한다.
Google map 에 마커 기능을 추가하여 지도에 원하는 위치에 마커를 나타 낼 수 있다.
관련번호 1
▶ 사용 예시 정보
설명 서버에서 단속에 필요한 정보를 받아서 지도에 있는 마커를 클릭 시 사진처럼
나 타 낼 수 있도록 한다.
입력 데이터
값
관리자한테 위치를 수신 받은 후 -> 지도에 마커 나타남 -> 마커 클릭 시 위치 및 단속정보 표시
22. 화면 설계서
Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
위치 및 단속정보 수신
결과
관리자
23. 엔티티 관계도
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MongoDB ERD
24. 기능 처리도
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25. 기능 처리도
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26. 알고리즘
Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
※성인 남녀 1,000명 대상 (2019. 12)
1. 주차단속구역에 차량이 접근
2. 3분이상 정차시 스피커 경고방송
3. 방송후에도 계속 차량 감지시 번호판 촬영
및 인식
4. 인식된 번호판은 서버를 통해 DB로 저장
5. 저장된 DB를 가지고 단속반 홈페이지에 정
보를 띄움
6. 단속반은 app또는 web으로 정보를 확인후
단속을 시행함
27. 알고리즘 상세 설명서
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28. 테이블 정의서
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books Type 설명
Id objectid 오브젝트id
Isbn String 차량번호
Action String 위치
title String 단속 시간
users Type 설명
Id objectid 오브젝트id
Username String 아이디
password String 비밀번호
29. 핵심소스코드
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화면 전환 기능을 사용하게 해주는 부분이다. 이 부분을 추가해야지
시작화면에서 버튼 클릭시 화면전환이 된다.
30. 핵심소스코드
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구글맵 api를 사용하게 해주는 api 주소 입력 부분이다. 이 API 주소
값이 있어야 구글맵 을 사용할수 있다.
31. 핵심소스코드
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위 소스는 앱에서 인터넷 을 사용할수있게 해주는 것이다.
32. 핵심소스코드
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이것을 서버에서 db를 사용할수있게 만들어준다 .
(사용하기 위해서는 사용할 모델의 왼쪽에 세미클론을 없애준다.
37. 개발 환경 및 설명
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구분 항목 적용내역
S/W
개발환경
스마트폰 App
개발
Android Studio (4.2.2) Android application 프로그램 개발
SQL LITE(3.19.3) 비콘 신호를 탐지하고 처리하기 위해 사용
서버
애플리케이션
개발
express
관리자 웹 페이지를 구동하는 웹 서버
MongoDB(1.26.1) 차량단속 데이터를 저장, 관리하는 데이터베이스
H/W
구성장비
Raspberry
Pi
초음파 센서
초음파 센서는 불법 주 정차 차량의 거리를 감지하기 위해 사용되며 Raspberry Pi의
하드웨어 구성에 포함된다. 센서를 사용하기 위해 Python에서 GPIO를 import하여 코
드를 작성한다.
스피커 센서
스피커 센서는 초음파 센서에 거리가 감지되어도 차량을 비키지 않는 운전자들에 대
한 경고 방송을 한다. 마찬가지로 센서를 사용하기 위해 GPIO를 import한다.
카메라 모듈
카메라 모듈은 스피커 센서로 경고방송을 해도 비키지 않는 차량들에 대해 번호판을
촬영한다. Raspberry Pi에 연동되는 Pixy Cam2를 사용하며 직접 연결이 가능하다.
Device Server-Client용 PC 서버 및 여러 개발환경을 위해 PC를 사용한다.
38. s/w 실사 사진
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39. s/w 기능 실사 사진Enjoy your stylish business and campus life with BIZCAM
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로그인 로그인 후 단속정보 화면
로그인후 단속 정보가 서버에 나타낼수 있
도록 하였습니다.
40. H/W 기능 실사 사진
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