AIカメラで社内販売の品切れを検知して残念な結果になるのを回避した話 / Detecting out of stock items with using AI Camera

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Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2 自己紹介 ◼ 所属 • Acroquest Technology Co., Ltd. ◼ 主な業務分野 • システムアーキテクト • IoTサービス開発 • ビッグデータ処理プラットフォーム • サーバーレス・アーキテクチャ ◼ 好きなSORACOMサービス鈴木貴典シニアテクニカルアーキテクト Acro = 先端を quest = 探究する SORACOM Beam SORACOM Napter

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Acroquestの事業内容 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 5 IoT革新事業人々の生活基盤を変革する事業あらゆるモノからリアルタイムなデータ分析を実現する顧客価値創造事業企業のビジネスを変革する事業あらゆるデータをビジネス活用し新たな価値創造を実現する AIソリューション事業業務のありかたを変革する事業あらゆる産業で映像解析によって自動化・効率化を実現するプラットフォーム開発事業ビジネスを加速させる開発事業マイクロサービスアーキテクチャによる開発や DevOps実践などの活動を通してビジネスを強化するITシステムの構築を行う

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パン品切れチェックIoTの構成 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 10 事前準備 • パンの物体検出のためのモデルを TorrentioVideo（自社サービス）で作成 • S＋ Camera上でエッジ処理が動作するように TorrentioVideo（エッジモジュール）をインストール • モデルのデプロイ稼働時の動作 • 定期的なカメラ画像の撮影 • パンが品切れになったときの検知と通知

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モデル生成とエッジ処理の検証 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 12 ②撮影した画像を Harvest Files にUP ④生成したモデルを S＋ Cameraにデプロイ Harvest Napter ①画像を撮影 ③撮影した画像を使って学習＋モデル生成 ⑤エッジAIの処理を検証 Mosaic 検証のサイクルを素早く回せる

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パン品切れチェックIoTが完成！ Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 14 • パンの種類まで学習させるのは商品入れ替え時の手間が大きくかかるのでキャビネット中の位置で種類を判定するようにした • 解析した画像を、定期的に Harvest Files にアップし、動作状況をリモートからでも確認できるようにした（個数をカウントできるようにしたかったけど、今回はキャビネのカタチから、あきらめた）工夫をした点

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今回の構築でハマったポイント Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 15 ①デバイス側へのPythonモジュールインストールなどで詰まった PC上で同様の構成で検証した。 ※Dockerを使えば簡単だったかも ②デプロイに失敗する問題が発生（デプロイ用シェルが毎回エラー）デプロイサイズが大き過ぎた様子。 Napterを使って、SCPで直接 S+Cameraにデプロイした。 ③カメラで取得した画像に赤みがかかった状態になるカメラ自体に赤外線遮断フィルタがないため、そのようになる様子。 ※暗い場所でも撮影しやすいカメラを利用しているそうです。

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S＋ Cameraを使って良かったこと Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 16 エッジ＋カメラ＋電源がひとつにまとまっているのでが簡単リモートからデプロイできるので学習⇔検証のサイクルが早い • SIMを挿して電源を繋げばすぐに開始できる • SORACOM Mosaic上で画像の撮影も簡単にできる • リモートからでもPoCが可能 • Harvest Filesとの連係は便利セキュリティ的にも安心 • デプロイするのに外部からの接続ポートを空けておかなくても良い

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在庫チェックに対するIoT／AIの利便性 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 17 ① その場に行かないと分からない →人の時間が取られる ② 様々なモノが対象になる →人でないと判断がしにくい ③ 在庫の数にズレが生じる →人のミスやチェック時間の隔たり ① IoT技術の活用によりリモートで対応ができる ② 画像解析AIを使って人の眼と近い内容で判断できる ③ 常時自動で記録して過去情報もトレースできる