# 2.3 태그 인식 ## 0. \[태그 인식] 소개 **\[태그 인식]** 모델은 원하는 태그를 선택해 학습시키고, 이를 기반으로 맞춤형 태그 인식 모델을 생성할 수 있습니다. 태그(Tag)는 특정 물체나 위치를 인식하고 추적하기 위해 사용되는 시각적 마커로, 컴퓨터 비전에 최적화되어 QR코드보다 각도나 조명의 영향을 덜 받습니다. 다양한 형태로 존재하며, 각 태그는 고유한 패턴이나 ID를 가지고 있어 HUENIT AI 카메라가 이를 인식하고, 특정 작업을 수행하도록 코딩할 수 있습니다.

HUENIT AI 카메라는 AprilTag이라는 특정한 태그 형식을 인식할 수 있습니다. AprilTag는 다양한 기준에 따라 종류가 나뉘며, 이들을 통칭하여 **'AprilTag 패밀리'**라고 부릅니다. 하지만 모든 AprilTag를 지원하지는 않으며, 그중에서도 **Tag36h11,** **Tag36h10, Tag25h9 과 Tag16h5** 같은 태그를 지원합니다. 대부분의 예제는 **Tag36h11**을 사용한 사례를 기반으로 제공되고 있습니다. > **AprilTag 패밀리 일부**

또한, 각 태그의 고유 ID와 관계없이, ID 1번부터 10번까지 총 10개의 태그를 학습하여 새로운 학습 ID를 부여할 수 있습니다. ## 1. \[태그 인식] 학습 방법 * \[태그 인식]을 처음 실행하면, 태그가 인식되지 않을 경우 빈 화면이 표시될 수 있습니다.

* 인식 가능한 태그를 카메라로 비추면, 흰색 사각형과 연두색 십자 모양이 표시됩니다.

* 학습할 태그에 흰색 사각형이 표시되면, 터치 디스플레이를 클릭하여 학습을 시작합니다. 학습이 완료된 후, 추가 얼굴 데이터를 학습하려면 \[학습을 계속 진행하시겠습니까?] 팝업에서 '네'를 선택합니다. '아니오'를 선택하면 학습이 종료됩니다. {% hint style="info" %} **\[태그 인식]**에서 **학습 가능한 ID는 최대 10개**까지 등록할 수 있으며, 동일한 태그에 여러 개의 ID를 부여할 수 있으므로 주의가 필요합니다. {% endhint %}

* '네'를 선택하여 학습을 추가로 진행하면, 기존에 학습된 태그는 할당된 ID와 색상으로 표시됩니다.

## 2. 모델 학습 완료 방법 * 원하는 \[태그 인식] 모델의 학습을 완료하려면, AI 카메라의 버튼을 2초 동안 길게 눌러줍니다. {% hint style="info" %} 팝업창이 뜰 때까지 버튼을 누르지 않으면, 이전 화면(인공지능 모델 선택)으로 돌아가므로 처음부터 인공지능 모델을 다시 학습해야 합니다. {% endhint %}

* \[모델 학습 완료하기] 팝업창이 뜨면, 버튼을 눌러 모델 학습을 완료합니다.

* 모델 학습을 완료하면, 완성된 나만의 \[태그 인식] 모델의 결과를 확인할 수 있습니다. 원하는 대로 결과가 잘 나오는지, 즉 원하는 태그 데이터가 맞는지, 데이터 학습 순서가 올바른지 등을 확인합니다.

## 3. 학습 모델 저장 방법 결과를 확인한 학습 모델을 HUENIT OS에 저장하면, HUENIT LAB(소프트웨어)에서 해당 인공지능 모델을 활용할 수 있습니다. * 모델 학습이 완료된 후, AI 카메라의 버튼을 꾹 눌러줍니다.

* \[현재 모델 저장하기] 버튼을 클릭합니다. 모델 학습 결과가 마음에 들지 않으면, \[모델 삭제 및 재학습] 버튼을 클릭하여 처음부터 다시 모델을 학습합니다.

* \[저장위치선택]에서 6번째(저장 불가) 항목을 제외하고, 원하는 위치의 모델을 선택하여 현재 모델을 저장할 수 있습니다. "빈 공간"은 모델이 없는 위치를 의미하며, 다른 이름이 적힌 위치에는 이미 인공지능 모델이 저장되어 있습니다. 다른 이름이 적힌 위치에 저장할 경우, 기존 모델이 삭제되니 주의해야 합니다.