YOLOv8 Project - No Smoking Area

🚭 금연구역 흡연자 식별 프로젝트 개요

🎯 프로젝트 개요

프로젝트명: 금연구역 흡연자 실시간 탐지 및 웹 알림 시스템
목표: CCTV 또는 웹캠으로 입력되는 영상에서 흡연 행위 탐지 후 웹 서버를 통해 경고 및 저장하는 시스템 구축
기술요소: YOLOv8 + Flask + OpenCV 기반 영상 스트리밍 및 객체 탐지

🖥️ 실행 흐름 요약

[웹캠 영상 수신]
        ↓
[YOLOv8로 person/cigarette 탐지]
        ↓
[담배가 사람 박스 내부? → YES]
        ↓
[30 프레임 이상 유지? → YES]
        ↓
[1회 카운트 증가 + 이미지 저장 + 빨간 화면 + 경고 문구 출력]

🧠 주요 기능

기능설명

🚶 객체 탐지	person, cigarette 클래스 YOLOv8 모델로 실시간 탐지
📦 포함 판단	담배 박스가 사람 박스 안에 포함되면 흡연 행위로 판단
🖼️ 프레임 저장	탐지된 흡연 이미지 자동 저장 (폴더 및 static 디렉토리)
🚨 경고 출력	"Stop Smoking Please." 문구 및 빨간 오버레이 처리
🌐 웹 제공	Flask 서버에서 실시간 스트리밍 + 최근 이미지 확인 UI 제공

이미지 저장 조건	지속 시간 조건 만족 시 한 번만 저장
중복 저장 방지	✅ is_counted 플래그로 1회 저장 후 무시
프레임 기반 조건	✅ SMOKE_DETECT_THRESHOLD (기본 30프레임) 도입
탐지 시 오버레이	동일하게 붉은 배경 + 텍스트 출력 유지

🛠️ 기술 구성

항목사용 기술

웹 서버	Flask
영상처리	OpenCV (cv2.VideoCapture, cv2.rectangle, cv2.imwrite)
객체탐지	YOLOv8 (ultralytics 라이브러리)
실시간 스트리밍	multipart/x-mixed-replace MIME 타입 사용
UI 템플릿	index.html (최근 감지 이미지와 흡연자 수 표시)

🧠 학습 과정 개요

✅ 데이터셋 구성

항목내용

클래스	person, cigarette
총 인스턴스 수	person: 약 6,800개 / cigarette: 약 6,400개
이미지 내 객체 위치	대부분 중앙 중심에 분포 (center bias 존재)
바운딩 박스 크기	cigarette는 작고 compact, person은 상대적으로 큼
데이터 불균형 여부	심각한 imbalance는 아님 (비슷한 수준)