Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
【授業スライド】教員リムーバー
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Yuiga Wada (和田唯我)
October 05, 2022
Technology
76
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
【授業スライド】教員リムーバー
慶應義塾⼤学 B3 和田唯我 / Yuiga Wada
-
About me
-
Blog
Yuiga Wada (和田唯我)
October 05, 2022
More Decks by Yuiga Wada (和田唯我)
See All by Yuiga Wada (和田唯我)
機械学習基礎 TAレクチャー回「学部二年生はどう生きるべきか」
yuigawada
1
200
【AIC】Image Captioningにおける自動評価の最前線
yuigawada
0
87
未踏ブースト会議資料
yuigawada
0
250
論文速読24
yuigawada
0
130
【授業スライド】Well-beingとカルトの関係
yuigawada
0
390
論文速読23
yuigawada
0
200
自己紹介スライド
yuigawada
0
2.1k
【ミニハッカソン】 arXiv Slider
yuigawada
0
390
【輪読資料】多次元正規分布でGibbs Sampling (情報工学機械学習9.3.4)
yuigawada
0
97
Other Decks in Technology
See All in Technology
Active Record Connection Adaptersにおける長年の課題に再び取り組む
yahonda
0
410
AIにシークレットを見せない、WSL2で安全な開発環境
yazm
0
330
CTO Night|NotionのAIエージェントとFDE
kzkhykw1991
0
300
アカウント統制の健康診断
kenichinakamura
1
100
PHPカンファレンス関西の招待状 / Invitation to PHP Conference Kansai
ykanoh
0
220
LLM Content Moderationを支える評価・改善ループの実践
suikabar
2
290
AIをリアル世界に解き放つ 〜M5Stack×AIであなたのアイディアを手の平に〜
hamadakoji
1
250
AI駆動で「他アプリの音を加工できる」アプリを作った
satomasahiro2005
0
190
Persisting Massive Data with Rails ~Designing for 60 billion rows, and fighting the bottlenecks~ Railsで挑む大量データ永続化 〜600億件を永続化するための設計とボトルネックとの戦い〜
occhi
0
770
Turning Repos into the Product Second Brain with an LLM Wiki
linedevth
0
130
古い指輪から広がった JAVA コミュニティ とのつながり
yamad
0
140
Post AI時代のリファクタリング実践記 / Refactoring in the post AI era
kaminashi
1
320
Featured
See All Featured
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
460
BBQ
matthewcrist
90
10k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
590
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
6
1.2k
Crafting Experiences
bethany
1
390
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
740
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
1
1.7k
Mind Mapping
helmedeiros
1
400
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
580
Transcript
クラウドコンピューティング実験 『教員リムーバー』 4班 • XXXXXXX 和田唯我 • YYYYYYY • ZZZZZZZ
• UUUUUU
『教員リムーバー』 ・自動で板書を撮り, webから各授業の板書を閲覧することができるシステム ・画像処理で教員を抹消する!! (opencv + numpy)
特徴 ・時間割から板書を閲覧できる ・画像処理で教員を抹消する!! (opencv + numpy) ・PDF化して板書をダウンロードできる
センシング概要
アーキテクチャダイアグラム
Demo
None
None
None
None
アーキテクチャダイアグラム
センシング
システムで用いたセンサ USBカメラ 障害物センサ ボタンセンサ
センシング • Button 起動 • IR Obstacle Avoidance Module(障害物センサ) 物体の有無を検知
◦ 物体(黒板消し)有→60秒ごとに撮影 ◦ 物体(黒板消し)無→5秒ごとに撮影 撮影した画像をMQTTで送信 黒板消し有 黒板消し無
MQTTでの通信 ・画像サイズを1280×720と指定したので、1度にデータを送れない(128 kBが上限らしいです) →base64にして画像を適当なサイズにばらして送信し、いったんS3に格納 →最後のデータが送られてきたらS3のデータを集めて、再構築しS3保存 ・通信がうまくいかないときがある →データの再送
カメラ 得られた画像を4種類に分類 ・background→ 起動時に1枚撮影 ・normal → 黒板消しがある状態で60秒ごとに撮影 ・erasing → 黒板消しがない状態で5秒ごとに撮影
・finish → 黒板消しが置かれたタイミングで撮影
Web: index (時間割)
None
Web: index (時間割) • 教室名を指定して, DynamoDBから時間割を取得 • 授業名からsid(後述)を計算し, 板書表示用のページ(presenter)に飛ばす (CSS-FrameworkはBulmaを使用)
Web: index → presenter name: 授業名 sid: 授業名をutf-8→SHA256でハッシュ化 ⇒ Query-StringとしてURLに付加
Web: presenter (板書表示)
None
Web: presenter (板書表示) • Web上にアップロードされた画像ではないため、ファイルの場所を指定できない → 画像のバイナリデータをbase64でエンコード → imgタグのsrc要素にエンコード結果を指定すると画像が表示できる •
画像をスライドにして表示 → スライダーが作れるJavaScriptライブラリ(Swiper)を利用 • Download!ボタンを押すと、PDF化 → 極力lambda上でやりたくない ⇒ javascriptで行う. (jsPDF)
Download: 教員のいない板書
画像処理 (CloudWatchで定期実行)
画像処理: 背景差分 背景差分 Gray Scale
画像処理: 背景差分 背景差分 (gray) 収縮 (次のスライド)
画像処理: モルフォロジー変換 収縮 (Erosion) → 黒板の文字だけ消す 膨張 (Dilation) → 線を潰して面積を増やす
画像処理: 教員抹消 一次元に写像. 教員を抹消するmaskを生成
画像処理 ハマった点 • Lambda上でOpenCVを使うとドツボにハマる → opencv-python はOpenCV のビルドが必要 → ビルド環境と実行環境を一致させる必要がある
( localでpip&zipだけではダメ) ⇒ Docker上でOpenCVをビルド ⇒ ビルドしたOpenCV + numpy + opencv-pythonを zipでlambdaに. ⇒ LambdaのLayer (Lambda Layers)を作成
ありがとうございました ページのURL: https://uaby7jdky5.execute-api.us-east- 1.amazonaws.com/index