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
誰でもできる安価でちょっとインテリジェンスなIoT
Search
shota-yano
January 27, 2020
Technology
0
120
誰でもできる安価でちょっとインテリジェンスなIoT
IoTLT熊本市 vol3の発表資料です。
shota-yano
January 27, 2020
Tweet
Share
More Decks by shota-yano
See All by shota-yano
M5Stackハンズオン概要
shotayano
0
63
Kumamoto HoloLens ミートアップ v7 / KumamotoHoloLensMeetupv7
shotayano
0
290
PowerAppsハンズオン準備 / 20220527_PowerApps_Preparation
shotayano
0
98
PowerAppsハンズオン / 20220527_PowerApps_Handson
shotayano
1
330
Power Automate Desktop ハンズオン / powerautomatedesktophandson
shotayano
0
180
PowerAutomateDesktopハンズオン準備 / PowerAutomateDesktopSetup
shotayano
0
140
Unityt超入門解説編1 / Unity_introduction_about_getcomponent
shotayano
0
130
HoloLens2ハンズオン(MRTKを触ってみる) / hololens2_and_mrtk_demo_handson
shotayano
1
370
HoloLens2開発環境構築 / dev-env-construction-for-hololens2
shotayano
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
re:Invent2025 セッションレポ ~Spec-driven development with Kiro~
nrinetcom
PRO
2
160
202512_AIoT.pdf
iotcomjpadmin
0
180
ルネサンス開発者を育てる 1on1支援AIエージェント
yusukeshimizu
0
130
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
21k
「エッジ×分散生成AI」の技術と変わる産業、そしてITの未来
piacerex
0
110
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.2k
ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント ko☆shi 開発で学んだ4つの重要要素
leveragestech
0
520
戰略轉變:從建構 AI 代理人到發展可擴展的技能生態系統
appleboy
0
170
AIエージェントを5分で一気におさらい!AIエージェント「構築」元年に備えよう
yakumo
1
130
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の始め方
ryansbcho79
0
290
Cloud WAN MCP Serverから考える新しいネットワーク運用 / 20251228 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
0
130
AIと融ける人間の冒険
pujisi
0
110
Featured
See All Featured
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6k
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
2
270
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
21k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
7.9k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
150
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
110
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
0
100
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Transcript
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
None
None
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