誰でもできる安価でちょっとインテリジェンスなIoT

誰でもできる安価でちょっとインテリジェンスな IoT 2020/1/27 株式会社KIS 矢野翔大

自己紹介 • 株式会社KIS • 矢野翔大 • 興味あること：ARとかVRとか電子部品 • 趣味はモノづくり •
ようやくMRTKv2触り始めた • Dynamics365 Guidesお試し中 • KumaMCNで活動中 MRTKv2 Dynamics365 Guides

IoTチームのメンバーの出張と重なり今日は登壇できず… またの機会にということで！

IoTの言葉の変化

今日の話はこれ M5StickV UnitV

M5StickVとUnitV Kendryte K210を搭載したAIカメラ • 安い！ • デュアルコア64ビットRISC-V CPU • ニューラルネットワークプロセッサ（KPU）
• フラッシュ：16 MB • 2 x ボタン • 外部ストレージ：TF Card • Groveポート • MicroPythonサポート M5StickV UnitV 差があるもの • カメラ • M5StickV：OV7740 • UnitV：OV2640 • スクリーン：M5StickVのみ • スピーカー：M5StickVのみ • ジャイロ：M5StickVのみ＄26.50(約2900円) ＄17.95(約2000円)

デフォルトで顔検出できる M5StickV UnitV

唯一の欠点・・・ Wi-fiやBluetoothでの無線通信ができない

M5StickCとつないでWi-fiにアクセス M5StickC M5StickV UnitV ESP32搭載 $11.95(約1300円)

残念ながら届かず・・・ M5StickV 通関手続きが待ち M5StickC

今日はM5GOで代用 M5Go M5StickV UnitV

とりあえず繋いでクラウドへ ①キャプチャ＆推論 ②推論結果シリアル通信 ③HTTTP.Post ④結果をExcelに貯める LogicApps

ちょっとインテリジェンスな部分は…

V-Trainingでモデル作り

V-Trainingでモデル作り公式提供のやつを書き込む SDに撮影用プログラムを書き込む ※プログラムは公式提供学習用に写真撮りまくる 1クラス35枚以上必要

V-Trainingでモデル作り撮った写真をZIPにしてアップロード学習完了後URLがメールで来る学習モデルをDL 実行

専用のサイトがある

公式ドキュメントもあるので安心

推論部分のコードの量も大したことない DLしたファイルKmodelの読み込み task = kpu.load("/sd/b84dd86fcc75a744_mbnet10_quant.kmodel") メインこれだけ while(True): #カメラ画像からスナップショット img =
sensor.snapshot() #推論 fmap = kpu.forward(task, img) plist=fmap[:] pmax=max(plist) max_index=plist.index(pmax) a = lcd.display(img) if pmax > 0.95: lcd.draw_string(15, 15, "Accu:%.2f Type:%s"%(pmax, labels[max_index].strip())) a = kpu.deinit(task)

やってみて • ハード調達はざっくり3000円くらいで済む • 正直ESP32だけ使えればいいので必ずしもStickCじゃなくてもいい • StickCは配線が楽 • ESP32-WROOM-02などでもいける •
AzureのCustomVisionみたいなことができるようになった • 10クラスしかできないので、複数作って切り替えとかは必要 • スピーカー使わないならM5StickVよりUnitVのほうがよさげ • 【悲報】Wi-fiに繋げるM5StickV+は開発中止になっていた • シリアル通信の間隔、HTTPリクエストの間隔がどれくらい短くできるかはまだ不明 • 今回はM5StickV(UnitV)⇒M5Go、M5Go⇒LogicAppsは投げっぱなし • 文字列しかやり取りしてないので0.5秒間隔くらいならとりあえずやれる • 今回はデータ蓄積にエクセル使ってるけど、当然DBへ蓄積でも問題ない • クラウドに挙げてさえしまえば正直どうとでもなる • 画像も取っておきたい場合はMtStickV(UnitV)じゃないほうがいいかも

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