2023-2 전북대학교 SW 캡스톤디자인 2023

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해당 프로젝트는 LX 한국국토정보공사 x 온새미로팀과 함께 진행된 프로젝트로 하천부근 불법 점용 객체를 탐지하는 소프트웨어입니다.

소프트웨어를 제작하기 위해 YOLOV8, QGIS, pytorch, opencv, shapely가 사용되었습니다.

소프트웨어는 총 2가지 트랙으로 구분되어 진행되며, 각 과정을 수행하기 위한 환경을 만들어야 합니다.

첫번째 트랙에서는 객체를 탐지하는 과정이 진행됩니다.

두번째 트랙에서는 탐지된 객체가 불법인지 판단해주는 과정이 진행됩니다.

설치

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1. 먼저 첫번째 트랙을 위해 VSCode에서 터미널에서 다음의 과정으로 Conda 가상환경을 준비해줍니다. (Conda가 설치되었다고 가정)

conda create -n [가상환경명] python=3.8

conda activate [가상환경명]

3. 다음의 필요한 라이브러리들을 설치해줍니다. (파이토치에 관한 설치는 따로 해주셔야 합니다.)

pip install shapely

pip install ultralytics

5. QGIS 3.34 버전을 설치해야 합니다. 다음의 링크를 통해 설치해주세요.

6. 사전에 드론맵을 준비해주세요(별도로 구해야됨, TIF파일 형식만 지원)

7. 드론맵에 해당되는 지역의 행정데이터(토지소유정보, DBF파일 형식만 지원)를 다음의 링크를 통해 다운받습니다.

과정

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첫번째 트랙

• 1_YOLO폴더의 README.md를 참고해주세요.

두번째 트랙

• 2_QGIS폴더의 README.md를 참고해주세요.

결과

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두가지 유형을 담고있는 파일이 저장됩니다.

결과 이미지 예시

(왼쪽의 사진은 모든 과정을 거쳐서 나온 결과 이미지, 오른쪽은 원본 이미지입니다.)

• 파란색 배경: 필지의 지목이 하천인 곳을 나타냅니다.
• 초록색 박스: YOLO모델에 의해 예측된 객체의 박스를 나타냅니다.
• 빨간색 박스: 초록색 박스 중, 불법 의심 객체인 경우를 나타냅니다.

불법 의심 객체 정보를 담은 CSV파일

• 파일: 검출된 객체가 있는 이미지 파일
• 필지 고유번호: 검출된 객체가 포함된 필지의 고유번호
• 법정동명: 검출된 객체가 포함된 필지의 법정동명
• 검출된 물체 번호: 모델에 의해 예측된 라벨 번호
• 지목코드: 검출된 객체가 포함된 지목의 코드
• 지목명: 검출된 객체가 포함된 지목의 이름
• Reason: 검출된 객체가 불법인 이유

팀

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성명	역할
오주형	PM, AI모델 설계
소부승	데이터 전처리, AI모델 설계
김지성	자료 정리 , QGIS 개발
곽성대	데이터 후처리, QGIS 개발

라이센스

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MIT (LICENCE파일 참고)

버그 리포트

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