youhs4554 / cogward_vision_ai_services Goto Github PK

• 병실내 환자의 행동을 실시간 비디오 스트림으로 부터 받아서 인식된 5가지 행동상태를 실시간으로 분류하고 모니터링
• 5가지 행동 : Walking, Sleeping, Standing, Sitting, Falling

• camera-detection : YOLO v3를 사용하는 simple server
• camera-action : 딥러닝 기반 행위 인식 서비스
  • TorchServe 사용 (Official repo: https://github.com/pytorch/serve)
    • gRPC inference port : 7070
    • Http inference port : 8080
    • server management port : 8081
      • model registration, resource control, etc
  • 사용된 모델 : Activation Guided Network (AGNet)
    • 보행 분석 v2.0에서 사용된 모델
    • human mask로 activation을 가이드
• camera-monitor : Kafka로부터 비디오 스트림을 받아서 camera-detection, camera-action 모듈에 API 요청하고 그 결과를 Kafka로 전달

ROOM_NUMBER 변수로 특정 room에 설치된 카메라로부터 비디오 스트림을 가져올지 결정할 수 있다. 아래 명령어를 통해 AI 서비스를 실행/종료하거나 로그를 확인할 수 있다.

ROOM_NUMBER={ROOM_NUMBER} docker-compose up -d

ROOM_NUMBER={ROOM_NUMBER} docker-compose down

ROOM_NUMBER={ROOM_NUMBER} docker-compose logs -f