사회적약자
해결완료
눈치 100단
먼저 tkinter과 opencv로 사용자가 보기 쉬운 gui인터페이스를 만들었습니다. 그리고 matplotlib으로 측정된 그 장소의 데시벨을 그래프로 그려주고 아래에는 상황대응 문구가 나오게 됩니다. opencv화면에는 실시간으로 사람의 수와 센서들의 값이 변경되고 업데이트 되게 됩니다. 그리고 인터페이스 부분과 실시간으로 센서들의 값을 가져오는 부분과 실시간으로 데이터 베이스에 레이블을 전처리해서 같이 넣는 부분을 만들었고 파이어스토어에도 센서값을 넣게 되고 csv파일로 나중에 필요할때 다운받을 수 있게 했습니다. 그리고 실제로 수집된 데이터값의 csv파일과 저희가 제시한 기준들을 가지고 만든 임의의 데이터csv파일을 가지고 머신러닝을 학습시켰고 왜냐하면 실제로 온도,습도값 등을 실제로 변화시켜서 수집시키는 것이 불가능 했기 때문입니다. 그리고 머신러닝으로 상황대응에 대한 결과값을 만들고 그것을 가지고 tts로 대응을 어떻게 해야하는지 사용자에게 알려주게 됩니다. 이렇게 되면 예를 들어 혼자 사시는 노인분들이나 아프신 분들은 온도와 습도같은것에 몸이 민감하게 반응 할 수 있으므로 실시간으로 즉각 대처할 수 있게 됩니다. 그리고 아이들이 있는 가정집에도 방문이 열려있는데 모르는 경우가 있기때문에 추위나 더위를 일찍 예방할 수 있을 것이고 소음등에 어떻게 대처해야 할지 시간이 지나서 아는 것이 아니라 즉각적으로 알게 될것입니다.
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먼저 저희가 사용자가 쉽게 알수있는 gui를 만드는 것이 좋을 것같다고 하셨고 머신러닝 분류의 가지수가 너무 많은 것같다고 조금 줄이는 것이 어떻겠느냐는 말씀을 하셨습니다.
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