20180621 AI x IoT縛りの勉強会! AIoTLT vol.1

AI x IoT縛りの勉強会! AIoTLT vol.1 「Azureの画像認識とIoTでつなげてみる」の登壇資料です。

◆スライド内の素材は以下を使用させて頂いております。ありがとうございます！

・シルエットデザイン http://kage-design.com/
・human pictogram 2.0 http://pictogram2.com
・ICOOON MONO http://icooon-mono.com/

Transcript

1. AI x IoT縛りの勉強会! AIoTLT Azureの画像認識とIoTでつなげてみる ワンフットシーバス 田中正吾
2. 私の話はスライドを後ほど共有します。 話す内容に注力いただいて大丈夫です！
3. 田中正吾（たなかせいご） 屋号：ワンフットシーバス 2004年よりフリーランス。以後、FLASH制作を 中心にインタラクティブコンテンツを主に行い 現在に至る。 最近ではWEBフロントエンドをベースにしなが らも、情報とインターフェースが合わさるアプ ローチという視点でIoTやMixed Realityといっ た技術も取り入れながら活動しています。 あとウォンバットが好き。
4. ウォンバットが好きなんです これは五月山動物園のフク（♂）
5. どれくらい好きかというと、いろいろあるが tumblrで2011/7くらいから毎日収集してる http://wombat10.tumblr.com
6. ということで悩みを聞いてほしい
7. 世の画像認識技術でウォンバット認識しない問題 たとえばAzure Computer Vison。ほかのメジャー動物の精度はいいのに。
8. ほら bear 熊 とか出てしまう "text": "a large brown bear standing in a cage"
9. わかります、しょうがないところもある データはメジャーな動物から集めてるはず
10. ならば自分でつくろう
11. Azure Cusom Visionは自分で画像認識が作れる https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/custom-vision-service/
12. プロジェクト作成
13. 画像登録をしてタグ付けをして行く仕組み 今回は100枚で頑張りました さっきのtumblrだったり、自前のウォンバット写真だったり、間違えやすい他の動物も数種類5枚ずつ
14. さっきの五月山動物園のフク♂は こんな感じでタグ付けしました
15. トレーニングボタンを押すだけで 簡単に学習が作れる
16. タグの前半は英語でかっこよくつけてた
17. 100枚タグ付けで途中から辛くなって 後半は日本語も使ってみたら使えた！ 小熊など間違えやすい動物やウォンバットの細かな分類も。しいていえばヒメウォンバットが好き。
18. 外部画像を予測する Prediction API もある 外部画像URLと画像ファイルストリームでの予測ができる
19. Node-REDでAPIつないで画像判定させます さくらのクラウドに設置したNode-REDで連携させてます
20. 前半は画像URLを与えてAPIに伺いに行きます あとはAPI用のURL先と、Predictio-Keyは先ほどのAPI情報にあるキーを指定
21. 画像URL、例えばwombat01はウォンバット（私が撮影） other01は小熊の画像（ネットの画像）
22. 判定後、タグ wombat の一致度をとってくる 0.6(60%)以上はウォンバットで判定できる
23. 最後にウォンバットOK/NGで M5Stackに状況を伝達するIoTします
24. デモしてみます！ OKなら背景具ブルーで、NGならレッドに変化。あと、ウォンバットレベル（WLv）が出ます。
25. ちゃんとウォンバット画像を学習させれば しっかり判定できることがわかった うまく使えば日々のウォンバット画像探しに田中ウォンバットEyeに＋αして手伝いできるかも
26. Azure Custom Visionはとても使いやすく 学習の設計に注力できて楽しい！
27. 今回はIoTに結果を反応させた出力だが IoTの入力の判定にも使えそう
28. 実際、Raspberry PiのNode-REDで カメラの入力を指定したら繋げられそう いずれチャレンジしてみたい！
29. カメラ入力にカスタム画像予測を加えると いずれウォンバット画像カメラができそうな未来 カメラ自体にはそのような機能はないのにAIによってカメラの持つ機能が変えられるスゴさ！
30. AIとIoTで現実を認識＆センシングする方法を いろいろと試していきたい！
31. ご清聴いただきまして ありがとうございました！