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EnebularMeetup_CatTower

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March 25, 2019

 EnebularMeetup_CatTower

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NearMugi

March 25, 2019
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Transcript

  1. キャットタワーの観察 2019.3.25 enebular developer Meetup Vol.9

  2. 自己紹介 黒田 哲平 パチンコの商品企画部に所属、 業務でArduinoやUnityを使っています。 ネコ2匹飼っています。 2か月ほど前、dotstudioさんでブログ書きました。 「NefryBTからGoogleDriveにデータをアップロードする方法」 →今日はこの2つに関連した話です。

  3. 今回紹介したい事例 キャットタワーを定期的に撮影し、ネコがいるかどうか観察する カメラ キャットタワーの ハンモック

  4. 観察の仕方 1.キャットタワーを定期的に撮影    →NefryBT+カメラ 2.ネコがいるか判定    →NNC(Neural Network Console) 3.記録する    →GoogleDrive、SpreadSheets 4.ネコがいたとき家族に知らせる

       →LINE
  5. enebular(とNode-RED)を使った理由 Node-REDを使えばスッキリまとめられるはず。 ↓ ただNode-REDを常時動かす環境は自宅のラズパイしかない (家だとあまり自分の時間が取れない…) ↓ enebularなら外出先でもサクッと作れる!

  6. 使用したツール その1 NefryBT →愛用するESP32搭載ボード。Wifiに簡単接続。  ユーザー情報をプログラムソース外で設定出来て便利。

  7. 使用したツール その2 NNC(Neural Network Console) →ニューラルネットワークを直感的に設計。  仕組みが良く分かっていなくても、ある程度識別できた。 0:いない 1:ネコ1 2:ネコ2 3:分からない

    観察した画像を分類して学習。学習結果はPythonを使って利用できる。
  8. 使用したツール その3 Google Cloud Platform ・CloudFunctions  →サーバーレスな実行環境。Node.js・Pythonに対応。   HTTPリクエストで実行して結果を受け取れる。 ・Storage  →撮影したデータを保存。

  9. 全体の流れ

  10. Node-REDフロー

  11. Node-REDフロー(言語に着目)

  12. 観察した結果 ・人がいないときにほとんど入らない ・写真の変化が乏しい ・LINEの通知がちょっとしつこい ・妻から意見をもらう(一番重要) 10分おきの画像 妻が試してみた (ちゃんとネコとは認識しなかった )

  13. おまけの話(GCP Storageを使ってみて) ・油断して課金の対象に。  →今回(10分に1回実行)の場合1か月で4,320回実行。  →無料枠の1GBに抑えるには1回あたり240KBまで。  →テスト中にガシガシ使って課金されてしまった… ・一度に取得できるデータサイズは10MBまで。  →学習データが10MB以上で取得できなかったのでGoogleDriveへ置くことにした。   ...無理に使わなくても良かったかも。

  14. まとめ ・インプットからアウトプットまで一括管理出来て便利。 ・パーツごとに言語を変えられて便利。得意分野を任せられる。 ・画像もテキストと同じように受け渡しできる。怖くない。 ・キャットタワーよりも違うものを観察したい。 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。