Retail-heatmap

모델 구상 : YOLOv5 을 활용하여 동선 히트맵 그리기
활용 방안 : 기존 CCTV 혹은 추가로 설치된 카메라를 활용 소비자들의 동선을 Heat map으로 그려 소비자 트래픽이 높은 지역과 그렇지 못한 콜드스폿 을 파악하여 판매율 을 높이기 위한 플래노그램을 설정할수 있다.

프로젝트 PPT

Head & Person Detection Model

Download model trained on crowd human using yolov5(m) architeture

Download Link: YOLOv5m-crowd-human

Output (Crowd Human Model)

Test

$ python detect.py --weights crowdhuman_yolov5m.pt --source _test/ --view-img

Test (Only Person Class)

python3 detect.py --weights crowdhuman_yolov5m.pt --source _test/ --view-img  --person

Test (Only Heads)

python3 detect.py --weights crowdhuman_yolov5m.pt --source _test/ --view-img  --heads

heatmap 작성

YOLOv5를 활용 프레임별로 머리를 기준으로 x,y좌표를 뽑아낸 후 히트맵을 찍어준다

평면 투영

히트맵 정보의 직관성을 높이기 위하여 원근보정 후 평면투영을 시도해 보았다