[Bus Classification] ① 주제 선정하기

딥러닝을 처음 공부하면서 가장 많이 다뤘던 CNN을 활용한 프로젝트를 진행 해보고 싶었다. 이미지 분류에서 좋은 성능을 보인다는 CNN을 어떤 산업 혹은 어디에 적용시키면 좋을 지 많이 생각해 보았다.

"이미지 분류" 는 앞을 볼 수 있는 평범한 우리 보다 앞을 볼 수 없는 시각장애인들에게 도움이 될 것이라고 생각했다.

시각 장애인들의 불편함을 위주로 검색한 결과 대중교통을 이용할 때, 특히 버스를 이용할 때 가장 큰 불편함을 느끼는 것을 파악할 수 있었디.

버스 정류장

시각장애인이 버스 정류장에서 비슷한 버스들을 여러대가 동시에 오는 상황에서 , 어떤 버스를 어느 타이밍에 타야하는지 정확히 파악하는 것은 정말 어려운 일이였던 것이다. 이러한 버스 정류장에서 시각 장애인들이 겪는 불편함을 해소해보고자 CNN을 활용한 버스 분류 프로젝트를 진행하게 되었다.

프로젝트의 초기 이미지 분류 목표는 두가지 였다.

첫번째는 버스가 왔는지 안왔는지를 알려주는 busornot 이였고, 두번째는 마포 08버스가 왔는지 파악해주는 mapo08ornot 이다. 뒤에서 한계점들을 설명하겠지만 실제로 시각장애인들을 위해서 상용화 되게에는 많은 문제가 있다. (예를들면, 실제 버스들은 모형이 같고 숫자만 같은 경우가 많다). 이 두가지 주제로 먼저, 가능성을 파악해보고 이후 고도화를 진행해보려고 한다.