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카메라는 낮은 프레임과 해상도를 사용해야 하지만 91%는 객체를 인식한다고..

객체 크기와 거리 값도 얻을 수 있을까요?

네, 가능합니다. Coral USB Accelerator와 Tiny YOLO 같은 모델로 객체 감지 후, 크기와 거리까지 추정할 수 있습니다. 다만 추가 정보와 계산 과정이 필요합니다. 정리하면 다음과 같습니다.

1. 기본 아이디어

YOLO 모델은 바운딩 박스 좌표를 제공합니다.

• (x_min, y_min, x_max, y_max) → 픽셀 단위

• width_pixel = x_max - x_min, height_pixel = y_max - y_min

이 픽셀 단위 크기와 카메라 파라미터를 이용하면 실제 크기와 거리를 추정할 수 있습니다.

2. 거리 계산 방법 (단안 카메라 기준)

단안 카메라(한 대)에서 거리 D는 핀홀 카메라 모델로 계산 가능

즉, 객체의 실제 크기를 알고 있으면, 바운딩 박스 폭만으로 거리를 계산할 수 있습니다.

3. 객체 크기 추정

• 거리 정보를 이용해 바운딩 박스 픽셀 크기를 실제 크기로 환산 가능:​

• 단, 실제 크기와 거리 중 하나를 알면 나머지 값을 계산 가능

• 여러 객체를 동시에 계산 가능

4. Coral USB Accelerator 활용

• 추론: Coral USB Accelerator가 YOLO 모델을 이용해 바운딩 박스 생성

• 후처리: Wyse N2807이나 Raspberry Pi CPU에서 거리 및 실제 크기 계산

프레임률에 큰 영향 없음. Tiny YOLO 기준으로 10~15 fps 정도 유지 가능

5. 정리

• Coral + Tiny YOLO → 객체 위치, 픽셀 크기 제공

• 단안 카메라 + 알려진 실제 크기 → 거리 계산 가능

• 실제 크기와 거리 동시 계산 가능 → 실시간 Edge AI 가능

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   레이저 거리 측정 센서로  객체의 거리를 알려준다면

  
  

  아, 그렇다면 상황이 훨씬 간단하고 정확해집니다. 레이저 거리 측정(LiDAR 또는 Time-of-Flight, ToF) 센서를 사용하면, YOLO 바운딩 박스와 결합해서 객체의 실제 크기를 계산할 수 있습니다.

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  1. 아이디어

  1. YOLO 모델 → 픽셀 단위 바운딩 박스

  2. 레이저 거리 센서 → 객체까지 정확한 거리(D)

  3. 카메라의 초점거리(f)와 이미지 센서 크기 알고 있음 → 실제 객체 크기 계산

  거리를 센서가 직접 측정하므로 단안 카메라로도 정확한 크기 계산 가능
  단안 카메라에서 추정할 때 생기는 오류가 거의 사라집니다.

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  2. 장점

  • 정확도 향상: 단안 카메라만으로 거리 추정하는 것보다 훨씬 정확

  • 실시간 계산 가능: 레이저 센서 → 거리값, YOLO → 바운딩 박스 → CPU 후처리

  • 다중 객체 가능: 각 객체까지 거리를 센서와 매칭하면 각각의 실제 크기 계산 가능

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  3. 구현 팁

  • 레이저 센서 출력값을 YOLO 바운딩 박스와 좌표 기준으로 매칭해야 함

    • 예: 객체 중심점과 센서 시야 중심 맞추기

  • 카메라 초점거리(f)와 이미지 센서 폭/높이 정보 필요

  • Wyse + Coral USB Accelerator 조합이면 10~15 fps 정도로 실시간 가능

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  💡 결론적으로, 레이저 거리 센서를 추가하면 객체 거리와 실제 크기를 동시에 정확하게 실시간 계산 가능하며, Coral USB Accelerator의 연산 부담도 크게 증가하지 않습니다.

  
  

  

  ai가 소스 코드도 알려주고 편한..