Highlighter

YOLO 모델을 이용한 동영상 하이라이트 추출기

요약

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코로나 사태가 회복면서 여행객의 수요가 늘었지만, 여행의 결과물인 사진 및 동영상, 특히, 동영상에 대한 관리 기능이 부족한 상황이다. 동영상은 여행 중의 즐거운 순간들을 생동감 있게 표현해줄 수 있는 매체인데, 재생 시간이 너무 긴 경우에는 다 보지 못한다는 단점도 가지고 있다.

Highlighter : YOLO 모델을 이용한 동영상 하이라이트 추출기

요약

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코로나 사태가 회복면서 여행객의 수요가 늘었지만, 여행의 결과물인 사진 및 동영상, 특히, 동영상에 대한 관리 기능이 부족한 상황이다. 동영상은 여행 중의 즐거운 순간들을 생동감 있게 표현해줄 수 있는 매체인데, 재생 시간이 너무 긴 경우에는 다 보지 못한다는 단점도 가지고 있다.

이에 본 연구에서는 객체 인식 모델, 표정 인식 기술, 동영상 압축 기술을 사용하여 동영상의 내용 중 의미 있는 순간들을 기록한 영상 하이라이트를 제작하여 사용자가 편하게 관리 혹은 감상할 수 있는 모바일 애플리케이션을 제안한다.

프로젝트 구조

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Front-end : Swift(iOS)
Back-end : Flask
Cloud : AWS S3
Library : OpenCV, Haarcascades, YOLO

시스템 구성도

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시스템 시퀀스 다이어그램

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가상환경 설정

yml 파일 다운 로드

 압축파일 다운 후 yml 파일을 이용해 가상환경 설정 하기

conda env create -f highlighter.yaml

보고서

CD1_Highlighter(기초조사서).docx

CD_1_Highlighter(중간 보고서).docx

CD_1_Highlighter(최종보고서).docx