4주차: AI 인원 카운팅 시스템

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Step 1: 가상환경 활성화 + 필요 라이브러리 설치

• 가상환경 진입

• 필요한 패키지 설치

• 설치 완료 확인

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Step 2: MobileNet-SSD 모델 다운로드

• scripts 폴더로 이동 후 models 폴더 생성

• 모델 파일 다운로드

• .caffemodel 파일, .prototxt 파일 다운로드

• 다운로드 확인

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Step 3: 센서 데이터 + 인원 수 저장용 DB 테이블 추가

• 기존 database.py 수정

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Step 4: 첫 번째 MobileNet-SSD 테스트 스크립트 작성

• nano person_detector_simple.py 입력해서 새 파일 생성

• 코드 입력

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Step 5: 첫 번째 테스트 실행

• 카메라에 담기는 인원 수 체크

• 사진 속 인물들은 인식을 잘 못한다

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Step 6: DB 저장 기능이 있는 본격적인 인원 카운팅 스크립트 작성

• nano person_counter.py로 새 파일 생성하고 코드 작성

• 1분동안 열심히 감지한다

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Step 7: DB 저장 테스트

• cd ~/indoor_monitoring, sqlite3 data/sensor_data.db 입력해서 다른 터미널로 이동

• .tables / SELECT * FROM person_count LIMIT 10; / SELECT COUNT(*), AVG(count), MAX(count) FROM person_count;

• 테이블 확인 / 인원 수 데이터 확인 / 통계 보기 명령어이다.

• .quit으로 종료

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Step 8: 센서 데이터 + 인원 수 통합 메인 프로그램

• 기존 main.py를 수정한다.

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Step 9: 전체 통합 시스템 실행

• python main.py로 파일 실행

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Step 10: 데이터 통계 확인

• 다른 터미널에서 센서 데이터, 인원 수 데이터, 최근 데이터 조회

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정리

• opencv-python, numpy, imutils 설치
• MobileNet-SSD 모델 파일 다운로드
• database.py에 person_count 테이블 추가
• person_detector_simple.py 작성 및 테스트
• person_counter.py 작성 및 테스트
• main.py 수정 (센서 + 카메라 통합)
• 전체 시스템 실행 테스트 성공
• 데이터베이스에 센서 + 인원 수 데이터 저장 확인

５주차 （예정）

• 환기 판단 로직 + 알림 시스템 + 7일 데이터 수집