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ラズベリーパイの調理法

Raspberry Piニュース、および関連商品紹介

Pi と NCS2 で 鳩検知システム

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HSETEAM4AAI(Applied-AI-Technologies) チームは、鳩を検知するシステムを作りました。
鳩を検知すると、LED やスピーカー音で驚かせ、追いやります。
目的は、小さな野鳥用に作っている餌場の餌を鳩たちが食べないように、ということですが、貴重な休日に鳩の鳴き声に悩まされることなく、ゆっくり寝たいからとも...

お呼びでないゲスト
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ウェルカム ゲスト
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Pi 3 B+ に Pi カメラ、鳩認識のために NCS 2 を使います。

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開発手順は
1.我々のオブジェクトディテクターのために鳩のイメージデータの収集
2.TensorFlow オブジェクト検知 API でオブジェクトディテクターのトレーニング
3.モデルの Pi NCS2 へのコンバート
4.動き確認
5.LED や ビーパー(音)のためのバードハウス





Pigeon Detection System (hackster.io)






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Pi を Grove ポート付き AI エッジコンピュータに - Grove AI HAT for Edge Computing

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最近 AIOT(AI+IoT)ということで、RISC-V コンピュータモジュールに、ニューラルネットワークプロセッサ KPU を組み込んで、ローカルで AI 処理を行う、AI エッジコンピューティング が増えてきました。
その AI エッジコンピューティング機能を、Pi に与えようと HAT ボードとし、かつ、Grove コネクターも付けたのが、Seeed Studio の Grove AI HAT for Edge Computing です。

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プロセッサは Sipeed MAIX-I module ( RISC-V 64 AI ModuleKendryte K210 inside )、Grove インタフェース コネクター が 6個付いています。(Digital x1、PWM x1、T2C x1、UART x1、ADC x2)
また、この HAT だけで、AI に絡むアプリケーション、音声処理や動きが把握できるように、デジタルマイク加速度計センサー も装備されています。

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カメラLCD は別売ですが、インタフェース装備です。

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Features
- Processor: Sipeed MAIX-I module w/o WiFi ( 1st RISC-V 64 AI Module, K210 inside )
- 1x USB 2.0 Device, Type C(Power and Programming)
- 6x Grove Interface: include 1x Digital IO, 1x PWM, 1x I2C, 1x UART, 2x ADC
- 1x Power LED, 1x Boot LED(can be used as User LED)
- 1x Reset Button, 1x Boot Button (can be used as User Button)
- 1x LCD Interface
- 1x Camera Interface
- 1x Digital Mic
- 1x Accelerometers Sensor
- 1x JTAG & ISP UART Pin Header
- 2x 20 Pin Header with I2C, UART, SPI, I2S, PWM, GPIO


Wiki Grove AI HAT for Edge Computing



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Grove AI HAT for Edge Computing - Raspberry Pi AI エッジコンピューティング







Matrix Voice を スタンドアロンのサテライトデバイスに


Matrix Creator は Matrix Labs の Pi 対応 IoT 開発ボード、8個のマイクアレイに加え、各種センサー(温湿度、紫外線、気圧、3D加速、3Dジャイロ、3D磁力)を搭載しています。

Matrix Creator
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Matrix Voiceは Matrix Creator からセンサー類を取り除き、マイクアレイと LED(18個)とし、音声アプリケーション用途に特化しました。

Matrix Voice
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この Matrix Voice 発売後、ESP32 搭載モデル が出ました。
ESP32 は、WiFi と Bluetooth 機能を持つ MCU ですので、Matrix Voice ESP32 版は設定さえ済めば、Pi に接続することなく、スタンドアロン デバイスとして稼動させることができます。

Matrix Voice (ESP32 Version)
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上記写真の左側、ESP32 チップを見ていただければわかりますが、日本国電波に関する技適マークが付いています。
従いまして、Matrix Voice (ESP32 Version) も従来の版と同様、問題なく日本国内で使用できます。

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スタンドアロン サテライトデバイス として稼動させる前のセットアップとしては、下記機器が必要になります。

- Raspberry Pi 3 (Recommended) or Pi 3 Model B+ (Supported).
- MATRIX Voice ESP32 version
- Micro-USB power adapter for Raspberry Pi.
- Micro-SD Card (Minimum 8 GB)
- Micro-USB Cable
- A PersonalComputer to SSH into your Raspberry Pi.
- Internet connection (Ethernet or WiFi)


Program Over the Air on ESP32 MATRIX Voice (hackster.io)




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Matrix Voice - Raspberry Pi 対応 (02 ESP32 Version)







OpenCV、OpenCL で Pi Zero でも顔認識セキュリティシステム

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AI 技術が一般に拡がってきた今日この頃、顔認識をし、友達か不審者かを見極めるセキュリティシステムを、クラウドを使わずに、いかに低価格で構築できるかという、Jim Ewing, Lucas E 氏のプロジェクトです。

カメラ前に来た人の顔認識をし、SMS テキストまたは email で知らせます。

ハードウェアは、Pi Zero WPi Camera、メッセージ送信のために SORACOM Air Global IoT SIM を使用します。

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AI 処理のソフトウェアは OpenCV画像処理画像解析機械学習など多くの機能を持った、オープンソースライブラリ、最新バージョンは 4.1 で BSD ライセンスですので商用にも使用できます。

さて、問題は、Pi Zero W、OpenCV を動かしてオブジェクト認識をするにはパワーが十分ではありません。本来ならマシンパワーを考えて、Pi 3 B+ がいいのですが、Pi Zero の GPU Videocore IV(VC4)は十分なパワーがあります。
そこで GPU も実行資源とする OpenCL を利用して処理します。

Raspbian Stretch Lite インストール後、VC4 OpenCL をインストール します。
GNU の gcc 9 をインストール、そして OpenCV をインストールします。

https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.0.zip

/usr/src/opencv-4.1/build directory
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ケースは、3Dプリンターでシンプルなものをデザインしました。(サイト Thingiverse

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Big Brother @ Home - Wireless AI Security System (hackster.io)







顔認識 自動アンロック ドアシステムを MS Azure で

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Microsoft の Windows IoT チームのアプリケーション例の一つのプロジェクトです。
ドアのボタンが押されると、訪問客の顔を認識して、音声で挨拶、ドアをアンロックするシステムです。

AI 機械学習の API βを公開していた Microsoft の Project Oxford は、今は Azure 正規のサービス Cognitive Services に移行していますが、顔認識などの API を提供します。

本プロジェクトは、Pi2B を Windows 10 IoT Core で使用、カメラは Microsoft Lifecam 3000 です。
ソフト開発は、Microsoft Visual Studio 2015、Azure の Face APIs を利用します。

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Windows IoT: Facial Recognition Door (hackster.io)







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