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Depth画像で物体検知やってみたー。/ Objects Detection with Depth Images

Depth画像で物体検知やってみたー。/ Objects Detection with Depth Images

2020年2月8日開催の「【奈良】GCPUG in Nara #5【CODE for NARA共催】~ はじめてみよう!! Docker/Kubernetes入門 ~」のLT資料です.

moonlight-aska

February 08, 2020
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Transcript

  1. 自己紹介 Facebook moonlight.aska Twitter @moonlight_aska Blog みらいテックラボ http://mirai-tec.hatenablog.com ➢ 鶴田

    彰 ➢ (昔の)得意分野 : パターン認識(音声, 画像, etc) ユーザ適応(レコメンド, etc) ➢ コミュニティ活動 : CODE for YAMATOKORIYAMA GCPUG NARA Organizer
  2. そもそもの始まり アイデア出し(2018.1.14) 1. カメラ RGBカメラだと個人特定できるのでカメラ設置を嫌がれるかも. 2. 感圧マット 3. 赤外線センサ :

    提案: 3Dセンサ(Depthカメラ)による人の出入りカウント 理由: ✓ 3Dセンサならプライバシーの問題を回避可能. ✓ 施設内での動線(人の流れ)解析へ拡張しやすそう.
  3. 処理の流れ 距 離 画 像 取 り 込 み グ

    レ ー ス ケ ー ル 変 換 人 物 検 出 人 物 領 域 重 心 計 算 追 跡 中 人 物 と 照 合 人 物 情 報 更 新 人 数 カ ウ ン ト YOLOv3 2019年版 2018年版 画 像 取 り 込 み 背 景 差 分 二 値 化 ノ イ ズ 除 去 輪 郭 抽 出 人 物 領 域 重 心 計 算 追 跡 中 人 物 と 照 合 人 物 情 報 更 新 人 数 カ ウ ン ト
  4. Pythonで動かすには YOLOv3はCによるライブラリ PythonでYOLOv3を動かす方法: 1. ctypes(*1)を使う ⇒ darknet/python/darknet.py 2. YOLOv3の学習済モデルを使う ⇒

    keras-yolo3 *1:このライブラリはCと互換性のあるデータ型を提供し, 動的リンク/共有 ライブラリ内の関数呼び出しを可能にする.