신경망을 활용한 파이썬 기반 자동 도로 표시판 인식 알고리즘

10 Nov 2023

python

소개

자율주행 자동차 기술은 현재 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 이러한 기술의 핵심은 도로 표시판을 실시간으로 인식하고 해석하는 능력입니다. 이번 기술 블로그에서는 파이썬을 이용하여 신경망을 기반으로 한 자동 도로 표시판 인식 알고리즘에 대해 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치하기

먼저, 이 알고리즘을 구현하기 위해서는 다음과 같은 라이브러리들이 필요합니다:

OpenCV
NumPy
TensorFlow

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install tensorflow

데이터셋 준비하기

자동 도로 표시판 인식을 위해서는 훈련 데이터셋이 필요합니다. 이 데이터셋은 도로 표시판 이미지와 해당 표시판의 라벨(정답)으로 구성됩니다. 아래는 예시로 사용할 데이터셋입니다:

도로 표시판 이미지: stop_sign.jpg
표시판의 라벨: stop

신경망 모델 생성하기

TensorFlow를 사용하여 신경망 모델을 생성합니다. 아래는 예시로 간단한 신경망 모델을 만드는 코드입니다:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

학습하기

훈련 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 아래는 학습을 위한 코드입니다:

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

테스트하기

학습된 모델을 사용하여 실시간으로 도로 표시판을 인식하는 코드를 작성합니다. 아래는 예시 코드입니다:

image = cv2.imread("test_image.jpg")
resized_image = cv2.resize(image, (64, 64))
normalized_image = resized_image / 255.0
predictions = model.predict(np.expand_dims(normalized_image, axis=0))
if predictions[0][0] > 0.5:
    label = "stop"
else:
    label = "other"

print("Label:", label)

결론

이렇게 파이썬을 이용하여 신경망을 기반으로 한 자동 도로 표시판 인식 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 알고리즘은 자율주행 자동차 기술의 핵심 요소 중 하나로, 실제로 활용되고 있는 기술입니다.

[참고 자료]