2023년도 한양대학교 '인문학기반디지털콘텐츠구축을위한캡스톤디자인' 팀프로젝트의 일환으로 제작된 쇼핑카트 경보기의 백엔드 및 프론트엔드 소스코드입니다.
Yolov5모델(SCD_Backend/custom_util/best.pt)을 사용하여 쇼핑카트가 검출될 경우 경보를 울리고, 해당 부분의 사진을 저장합니다.
프론트엔드 폴더의 설정 파일 및 코드는 nginx에서 동작합니다.
백엔드는 python의 djangorestframework를 사용하며, 백엔드 서버로는 daphne, waitress를 사용합니다.
DB는 mariaDB를 사용합니다.
백엔드 코드에서 cuda연산이 필요한 부분이 존재합니다.
따라서 cuda연산이 지원되는 nvidia그래픽카드를 사용해주세요.
requirements.txt내 torch버전을 수정하면 cpu에서도 동작이 가능하나, cpu상에서는 연산이 느리므로 추천하지는 않습니다.
- 아래 명령어로 파이썬 라이브러리를 설치해주세요.
pip install -r requirements.txt - SCD_Backend/SCD_Backend/settings.py파일의 DATABASES부분의 'USER', 'PASSWORD' 부분에 mariaDB의 유저명과 패스워드를 작성해주세요.
- SCD_Backend/SCD_Backend/settings.py파일 내 SECRET_KEY 부분을 반드시 작성해주세요. 아래 링크에서 생성된 것으로 해도 됩니다.
https://miniwebtool.com/django-secret-key-generator/ - DB에 "shoppingcart_detect"라는 이름의 데이터베이스를 생성합니다. 2번에서 NAME부분을 변경했다면 변경한 이름으로 만듭니다.
- 아래 명령어를 사용하여 DB에 스키마를 추가합니다.
cd SCD_Backend
python manage.py makemigrations yolo
python manage.py migrate - 아래 명령어를 사용하여 관리자 계정을 하나 만듭니다.
python manage.py createsuperuser - SCD_FrontEnd_nginx 폴더 내 파일들은 nginx설정파일입니다. nginx를 다운받은 후, SCD_FrontEnd_nginx로 옮기되 중복되는 파일은 겹치지 않도록 합니다.
- SCD_FrontEnd_nginx 내 cert폴더를 생성하고, 그 폴더 내에 https연결을 위한 인증서 파일(cert.pem, privKey.pem)을 생성해야합니다. (프론트엔드 코드 중, 카메라에 접근하는 api가 https연결을 요구하므로, 반드시 필요합니다.)
- 만약 사용자 수가 100명 이상일 경우 백엔드 서버에서 "Too many connections" 오류가 발생할 수 있습니다. 이는 MariaDB에 접근하는 횟수가 순간적으로 'max_connections'(기본값:151)의 값보다 많아져서 생기는 오류입니다. 필요시 해당 값을 늘려주시길 바랍니다.
waitress-serve --listen=*:8000 SCD_Backend.wsgi:application
daphne -b 0.0.0.0 -p 8001 SCD_Backend.asgi:application
daphne -b 0.0.0.0 -p 8002 SCD_Backend.asgi:application
daphne -b 0.0.0.0 -p 8003 SCD_Backend.asgi:application
nginx
서버 실행 후 브라우저에서 IP로 접속 (포트번호 미기입 혹은 443포트로 접속)
이 레포지토리는 아래 링크의 2023년도 1학기 AI+X:딥러닝 강의의 팀프로젝트의 연장선으로 진행된 프로젝트입니다.
https://github.com/EasternPen9uin/ShoppingCartDetector
이 레포지토리에 사용된 모델은 2023년도 1학기의 데이터셋에서 이마트 쇼핑카트 데이터셋을 직접 촬영하여 보완한 모델입니다.