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Collision Detection AI

경량 PyTorch 모델(1.3k 파라미터)을 사용한 가속도계 데이터 기반 충돌 감지로, 실시간 창 기반 추론을 위해 설계되었습니다.

모델 시각화

간단한 설정

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu132
pip install -r requirements.txt
collision-detection all          # 학습 (데이터 생성, 학습, 평가)
collision-detection evaluate     # 모든 분할에서 훈련된 모델 테스트
collision-detection visualize    # 훈련된 모델의 테스트 시각화

모든 명령은 data/(데이터셋)와 artifacts/(체크포인트, 지표, 플롯 — artifacts/plots/visualization.png 포함)에 산출물을 생성합니다.

자체 데이터를 사용하려면 CSV를 data/raw/에 넣고 collision-detection train 전에 collision-detection preprocess를 실행하세요.

인용

이 저장소가 연구에 도움이 되었다면 자유롭게 인용해 주세요:

APA 스타일

Brzustowicz, S. (2026). Collision-Detection-AI: Collision detection from accelerometer data using a lightweight PyTorch model (Version 1.0.0) [Source code]. https://github.com/sebastianbrzustowicz/Collision-Detection-AI

BibTeX

@software{brzustowicz_collision_detection_ai_2026,
  author = {Sebastian Brzustowicz},
  title = {Collision-Detection-AI: Collision detection from accelerometer data using a lightweight PyTorch model},
  url = {https://github.com/sebastianbrzustowicz/Collision-Detection-AI},
  version = {1.0.0},
  year = {2026}
}

Tip

사이드바의 "Cite this repository" 버튼을 사용해 인용을 자동으로 복사하거나 원본 메타데이터 파일을 다운로드할 수도 있습니다.

라이선스

CC BY-NC-ND 4.0 — LICENSE.md 참조.

작성자

Sebastian Brzustowicz Se.Brzustowicz@gmail.com