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M5Stickと超小型エッジAIカメラ「AITRIOS」

ほしの
September 24, 2024

 M5Stickと超小型エッジAIカメラ「AITRIOS」

SONY社が提供しているエッジAIカメラ「AITRIOS」とM5社が提供しているM5Stickを利用して、爬虫類の生体活動量の測定に挑みます。概要設計イメージ付き。

ほしの

September 24, 2024
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Transcript

  1. 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 新開発!! M5 x エッジカメラで生体活動の可視化(野望) 爬虫類の飼育水槽 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、

    それが星野総合研究所の使命。 温度/湿度+活動量 クラウド(デジタルツイン風) Crested Gecko Line Notify 5分毎 平均温度 平均湿度 行動量 Cage1 環境データから感情 生成 トカゲ擬人化アバター 「なるちゃん」 今日は一日ずっと 引きこもっちゃった! LINE Messaging API
  2. 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 技術検証デモ(M5StickC Plus2とAITRIOSの連携) ローカルネットワーク(M5 WiFi APモード) Console Rest

    API Console Web M5StickC Plus2 Object Detection Command Parameter コマンドパラメータ更新 UpdateCommandParameterFile 推論終了 StopUploadInferenceResult 推論開始 StartUploadInferenceResult Web Server Setting Page (本日省略) 推論結果受 信 API 推論開始/終 了制御 Button A Display 推論結果 表示
  3. 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 技術検証デモ(M5StickC Plus2とAITRIOSの連携) 左認識 右認識 {'1': {'C': 0,

    'P': 0.99609375, 'X': 149, 'Y': 104, 'x': 260, 'y': 202}} または{} {'1': {'C': 0, 'P': 0.99609375, 'X': 149, 'Y': 104, 'x': 260, 'y': 202}} または{} Device001 Device002 認識したカメラに応じて、M5StickCplusのディスプレイに認識結果を反映 検出デバイス 位置 スコア 表示 M5と無線で接続するため、デバイスの配置がしやすい 複数のデバイスにモデルが簡単に展開/連携できる TOF(8x8)なんぞとは比べ物にならない4K解像度の圧倒的情報量!! USB-C USB-C
  4. 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 技術検証デモ(M5StickC Plus2とAITRIOSの連携) 課題 左認識 右認識 {'1': {'C':

    0, 'P': 0.99609375, 'X': 149, 'Y': 104, 'x': 260, 'y': 202}} または{} {'1': {'C': 0, 'P': 0.99609375, 'X': 149, 'Y': 104, 'x': 260, 'y': 202}} または{} Device001 Device002 認識したカメラに応じて、M5StickCplusのディスプレイに認識結果を反映 検出デバイス 位置 スコア 表示 原因不明の通信10秒かかる問題が発生。(今回は特殊な方法で回避) PCやラズパイ/スマホで同処理を実行した時は3~5fps近くの性能が出ていた USB-C USB-C
  5. 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 実装イメージ(本日は説明を割愛) Console Rest API 推論終了 StopUploadInferenceResult 推論開始

    StartUploadInferenceResult Specific Lib HTTPClient.h ESPAsyncWebServer.h WiFi.h Arduino_JSON.h Deserialize API (Azure Functions) AITRIOS proc webserver_proc deserialize_data onRequestBody deselialize_proc deserialize_JSON call_webAPI get_inference_result get_device_id get_inference_result inference_control_proc get_access_token start/stop_inference Custom Logic(LED点灯等) 利用者が実装すること 課題となってる 通信部分 HTTP-PUT