こんにちは。WYRDの豊田です。
関東地方は梅雨入りしそうでなかなかしない…イヤーな感じです。
ジメジメした季節にマスクの息苦しさもあって、今年も不快指数は高めになりそうです。
以前のようにマスク無しで、街を出歩けるようになるのはいつになるんでしょうか。
IoT部 活動休止状態
これまで田んぼIoTと称して、稲作に関わるアレコレをIoTのチカラを使ってデジタル化させる取り組みを行ってきました。
（こちらのブログでも何度か記事を書いていますので気になる方は是非読んでみてください。）
田んぼIoT その１
田んぼIoT その２
田んぼIoT その３
田んぼIoT その４
毎年山形県の米農家さんのところで農作業をお手伝いしつつ、並行してIoT活動をしていましたが、昨今のコロナのおかげで山形にも行けず、IoT部は事実上の活動休止状態となっています。
次に山形に行けるのは、来年の田植えの頃でしょうか…
面白そうなガジェットを発見
そんな折、M5StackさんからAIカメラが発売されるという情報が飛び込んできました。
なんだかよくわからんが面白そう。という動機で早速予約をして、5月30日に手元に届きました。
なかなかの小ささです。
このUnitV2 AIカメラの概要についてはスイッチサイエンスさんの商品説明がわかりやすいので、一部抜粋させていただきます。
Linuxで動作するスタンドアローンの高性能AIカメラモジュールです。SigmaStar社 SSD202D （ARM Cortex-A7デュアルコア1.2 GHz）をコアに採用、128 MB DDR3メモリ、 512 MB NANDフラッシュ、1080 Pカメラ、2.4 GHz Wi-FI、冷却ファンを搭載しています。アプリケーション、ハードウェアリソース、開発ツールが豊富で、そのままの状態でAI開発が簡単かつ効率よく行えます。
なんかいろいろできそうですよね。
今回はこのUnitV2 AIカメラに標準搭載されているいくつかの機能をお試ししつつ、紹介していきたいと思います。
オブジェクト認識機能 (Object Recongnition)
nanodet_80class と yolo_20classs という2つのプリセットモデルで、映ったものが何かを判定してくれます。（それぞれのモデルで学習してあるデータが違うみたいです）
試しに猫の写真を見せてみたところ、ちゃんと反応してくれました。
オンライン分類機能 (Online Classifier)
この機能では学習モード中にカメラで認識させたデータをもとに、カメラに映ったオブジェクトが何かを判定して教えてくれる機能です。
Airpods 左右とケースをそれぞれ学習させ、ケースに焦点を当てた時の結果がこちら
ケースのスコアが91点となり、正しく判断してくれているようです。
何がオンラインなのかは不明です
顔認識機能 (Face Recongnition)
最後に顔認識機能です。
この機能はその名の通り、カメラに映った人の顔を分析し、それが誰なのかを判定してくれます。
オンライン分類機能同様、事前に顔を学習させる必要があります。
AIカメラの王道機能って感じですよね。
私の顔を学習させてみたら、95% toyoda であると判断してくれました。（5%くらい疑われてる）
今回は他の人の顔を学習させてないので、複数人覚えさせたら判定も変わってきそうです。
ちなみに公式ガイドには某ハリウッドスターがご出演されてます。（肖像権とか大丈夫なのかな…？）
取得データの活用方法
カメラで認識した情報は、JSONフォーマットで随時出力されており、UARTを経由して取得することが可能です。
ラズパイやArduinoなどと連携させれば、色々なことができそうですね。
さいごに
この小さなカメラの中に色々な機能が詰まってるんですねーびっくりしました。
お値段も1万円を切るので、比較的手も出しやすいです。
今回はAIカメラの主な機能をピックアップして紹介しました。
他にもJupyter Notebookを使って独自の機能を開発することもできるようですし、色々な可能性を秘めたガジェットだと思いました。
引き続き色々使ってみた感想などをブログに書いていきたいと思います。
