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기상 및 지형 데이터를 기반으로 산불 전이 확률을 예측하는 머신러닝 기반 시스템입니다.

설정: - 위도: 33.0° ~ 38.5° - 경도: 124.5° ~ 130.5°2. 해상도 설정: - `res = 0.01` (약 1.1km 해상도)3. 2중 루프를 통해 위도·경도 블록 생성: - 각 셀의 위/경도 범위 계산 - 중심점 계산 - 고유 ID 부여4. 모든 격자 정보를 리스트로 저장 후 `pandas

2024 MATLAB Student AI Challenge

; Result_Probability##radar_DSP_system##* adc형태의 raw 데이터를 타겟 탐지 알고리즘들을 활용해 타겟의 마이크로 도플러맵과 x,y좌표 데이터 저장1. 벡터형태의 adc raw data.mat 파일을 load2. radar로 촬영하며 설정한 parameter에 맞게 parameter를 수정3. 해당 코드를 실행각각 신호처리된 데이터가 cell data로

AI-Driven Parameter Inversion Slope-Stability Analysis & Simulation Platform— Fusion of Bishop’s Simplified Method & Bayesian Optimization

GUI 클래스 및 이벤트 핸들러project/+gp3d/ : 3D 렌더링 함수project/+io/ : 리포트 및 파일 저장 처리A MATLAB-based GUI for slope stability analysis using Bishop's Simplified Method.The application allows users to input

도플러 레이더의 시퀀스를 LSTM + Attention으로 분류하여 드론 여부를 판별하고, 실시간으로 각도를 추정하여 모터로 추적합니다.

- `Record.m` : 레이더 수신 데이터 저장 스크립트- `doppler.m` : 신호처리 및 도플러 추출 코드- `Data_Augmentation.m` : 노이즈 및 반전 기반 데이터 증강 코드- `LSTM.m` : LSTM + Attention 학습 코드- `Trained_model.mat` : 학습된 모델- `step_motor.ino` : 아두이노 모터 제어

딥러닝을 활용한 이미지 인식 중 "멸종위기동물"을 판별하는 과정을 보여줍니다.

전이학습 방법을 사용하여 알렉스넷 기반의 새로운 딥러닝을 만들었습니다.프로그램 진행 순서입니다.1) 데이터 불러오기 2) 이미지 확인 3) 사전에 훈련된 신경망 불러오기 4) 신경망 layer확인 5) 마지막 계층 변경 6) 훈련 이미지 데이터 증대 7) 검증 이미지 데이터 증대 8) 네트워크 옵션, 9) 신경망 훈련, 10) 신경망 저장 11) 검증

훼손된 점자 보도 블록을 영상을 통해 탐지합니다.

evaluateDetectionPrecision을 활용하여 test data set에 대한 정확도 검출Detection with WebCamwebcam 툴박스를 활용하여 저장된 영상 실행 및 편집load 함수를 통해 기존 학습된 모델 detector 변수에 저장영상 detectbbox 및 정확도 표시활용 방법가중치 파일을 저장 하고, video_detect 파일을 실행하세요. 실시간으로 보도블록이

1. 사전 준비 - 이미지가 저장된 파일 데이터 2. 데이터 증강 및 전처리

% 좌우 반전 (50% 확률) 'RandYReflection', true); % 상하 반전 (50% 확률)mnds = {bentds, colords, flipds, goodds, scratchds};classNames = {'bent', 'color', 'flip', 'good', 'scratch'};%저장 outputFolder

https://www.youtube.com/watch?v=8wF3nW1OSZ4

` ```matlab matFile = "./.mat"; % 데이터셋 경로 지정 ``` 순서대로 실행하면 * 학습/검증 데이터 구조 생성 * YOLO v4 네트워크 학습 * 정밀도(Precision) · 재현율(Recall) 평가 * 임의 이미지에서 검출 결과 시각화 * 네트워크 구조(`analyzeNetwork`) 확인 * 최종 모델 저장

It is a repository for 2024 MATLAB College Student AI Competition.

Download HYCOM data with specific Period, Area, Depth, and temporal resolution.

This is the code for the Matlab AI university competition.

분리수거 자동화 시스템 코드입니다

반도체 공정 과정에서 수집된 센서 데이터를 이용해 생산품의 불량 여부를 예측하는 AI 기반 프로젝트입니다. 개발한 AI 모델을 활용해 공정 상태를 모니터링하고 불량품을 분류함으로써 생산 공정의 효율성을 높이고자 합니다.

Traversing fantastically

주변 상황 또는 경고음을 인지하지 못하여 위험에 노출되는 문제를 해결하기 위해 실시간 환경 소리 감지 및 시각 알림 제공이 가능한 AI 기반 소리 인식 시스템 설계

Download HYCOM ESPC outputs with specific Period, Area, Depth, and temporal resolution.

ConvLSTM 기반 산불 확산 예측 모델을 개발했습니다. 이 모델은 과거의 기온, 강수량, 풍속, 식생 등 22가지(산불 포함 23) 환경 데이터를 입력받아 산불 정보를 재구성하고, 미래 산불 위험도를 예측합니다.

본 프로젝트는 실시간 EMG 생체 신호를 기반으로 한 UAV 제어 시스템의 End-to-End 파이프라인 구축을 목표로 합니다.

Driver Drowsiness Monitoring System