Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
nekoIoTLT_SearchBlackObject
Search
NearMugi
October 21, 2020
Technology
1
660
nekoIoTLT_SearchBlackObject
NearMugi
October 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by NearMugi
See All by NearMugi
nekoIoTLT_NearMugiLLM
nearmugi
0
380
nekoIoTLT_CatAndColorSensor
nearmugi
0
900
VisualProgramming_GoogleHome_LINE
nearmugi
1
550
EnebularMeetup_GoogleCalendar
nearmugi
0
290
nekoIoTLT_ToyAndVoiceAnalysis
nearmugi
0
390
nekoIoTLT_Demachi
nearmugi
0
420
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
nearmugi
0
320
nekoIoTLT_nekoGohan
nearmugi
0
510
nekoIoTLT_Tsumetogi
nearmugi
1
710
Other Decks in Technology
See All in Technology
SoccerNet GSRの紹介と技術応用:選手視点映像を提供するサッカー作戦盤ツール
mixi_engineers
PRO
1
190
そのWAFのブロック、どう活かす? サービスを守るための実践的多層防御と思考法 / WAF blocks defense decision
kaminashi
0
110
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
9.1k
AI駆動開発を推進するためにサービス開発チームで 取り組んでいること
noayaoshiro
0
230
AI ReadyなData PlatformとしてのAutonomous Databaseアップデート
oracle4engineer
PRO
0
230
PLaMo2シリーズのvLLM実装 / PFN LLM セミナー
pfn
PRO
2
1k
やる気のない自分との向き合い方/How to Deal with Your Unmotivated Self
sanogemaru
0
430
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
4k
小学4年生夏休みの自由研究「ぼくと Copilot エージェント」
taichinakamura
0
530
AIAgentの限界を超え、 現場を動かすWorkflowAgentの設計と実践
miyatakoji
1
160
社内お問い合わせBotの仕組みと学び
nish01
1
510
KMP の Swift export
kokihirokawa
0
340
Featured
See All Featured
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.7k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
139
7.1k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.4k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
32
2.3k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
970
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.5k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Transcript
トイレにある黒い物体を検知する 2020.10.21 夜開催! ねこIoTLT vol.4
自己紹介 NearMugi(ニアムギ) ねこ2匹飼っています。
ねこ紹介 ニア ・3月8日生まれ 11歳 ・もふもふでかわいい ・寒くなってきたのでさらにもふもふに
ねこ紹介 ムギ ・5月8日生まれ 8歳 ・黒猫でかわいい ・メーメー鳴く ・この子も少し毛が伸びた
イントロ みなさんのおうちでこんなこと ありませんか?
イントロ ねこがトイレの前でじっとしている…
イントロ トイレを見てみると中に 黒い物体が。
イントロ 「これを取ってくれ」と言わんばかりに 立っている。
イントロ すぐに取ってあげたい。 気づいてあげたい。
イントロ IoTで解決してみます。
1.トイレの様子を定期的に撮影 2.撮影した画像から黒い物体を検知 3.LINEで通知 大まかな手順
・30分ごとに撮影する ・部屋の明るさの変化を考慮する ・前回撮影した画像と似ている場合は通知しない ・機械学習は使わずに黒い物体を検知する 細かい仕様
1. ESP32+カメラで撮影、GoogleCloudStorage(GCS)へ画像をアップロードする 2. GCSに画像がアップロードされたイベントをトリガーに Cloud Pub/Subからメッセージが 送信される 3. Node-REDフロー内でCloud Pub/Subのメッセージを受信する
4. 画像をGCSから取得して解析する 5. 黒い物体を検知したとき、 LINEに通知する 手順の詳細 GoogleCloudStorage Cloud Pub/Sub GoogleComputeEngine メッセージ受信 画像取得 解析 通知
Cloud Pub/Subのメッセージを受信したら、 画像を取得する 手順の詳細(Node-REDフロー) 前回の画像をGCSから取得する 処理で使うパラメータを GCSから取得する 解析する ログと解析後の画像を GCSへ保存する
黒い物体を検知できたら LINEへ通知する
黒い物体の検知方法 黒い物体を検知するため OpenCVを使いました
黒い物体の検知方法 カメラで撮った画像 → 2値化(白黒)→白黒反転→輪郭を検出→面積を取得 → 面積の大きさから黒い物体があるか判断 画像から黒い物体を検知するまでの処理
黒い物体の検知方法 adaptiveThreshold : 画像をいい感じに2値化(白黒)する findContours : 黒い背景から白い物体の輪郭を検出する contourArea : 輪郭内の面積を取得する
OpenCVの関数
黒い物体の検知方法 -関数の説明(adaptiveThreshold) 元画像 void adaptiveThreshold(const Mat& src, Mat& dst, double maxValue,
int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) 定数Cを変化させることで、白黒の範囲を調整できる C:10 白黒割合:0.29 C:20 白黒割合:0.23 C:30 白黒割合:0.18 C:40 白黒割合:0.13 C:60 白黒割合:0.06 C:70 白黒割合:0.04 C:80 白黒割合:0.03 C:90 白黒割合:0.02 C:50 白黒割合:0.09 ここらへんがちょうど良い
黒い物体の検知方法 -関数の説明(findContours, contourArea) void findContours(const Mat& image, vector<vector<Point> >& contours, int
mode, int method, Point offset=Point()) double contourArea(const Mat& contour) 輪郭を検出すると細かい部分も含まれてしまうので、面積の大きさから判断する 元画像に輪郭を検出したデータを合成したもの 面積の大きさにしきい値を設けたもの
通知 黒い物体を検知するとLINEに通知がきます
結果 検出結果をお見せしたいのですが、 黒い物体があれなので 今回は控えさせていただきます。 そこそこの検出具合でした。 明るさの調整が一番難しいです。
黒い物体の検知のポイント 白黒がはっきりしていると検知しやすいので、 大玉の猫砂がおすすめです
まとめ ・機械学習を使わなくてもある程度の検知が出来ると知りました。 照度センサーなどの補助があればもう少し精度が上がりそうです。 ・検知しやすくさせるため砂を平らにならしたり、砂の汚れ具合を 気にするようになりました。 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。