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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

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)







AI プロセッサ RK3399Pro 搭載 AI 開発 ボードコンピュータキット

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RockchipRK3399Pro は、NPU (Neural network Processor Unit)内蔵のスーパー AI プロセッサです。

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RK3399Pro
- Dual-core Cortex-A72 up to 1.8GHz; Quad-core Cortex-A53 up to 1.4GHz
- NPU up to 3.0TOPS
- Mali-T860MP4 GPU
- Dual-channel DDR3/DDR3L/LPDDR3/LPDDR4
- 4K UHD H265/H264/VP9
- HDR10/HLG
- H264 encoder
- Dual MIPI CSI and ISP
- USB Type-C and USB 2.0

この RK3399Pro 搭載の Toybrick RK3399Pro AI Development Kit は、強力な AI ボードコンピュータです。

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Android と Linux (Fedora 28)のデュアル OS で、AI アプリケーションを開発できます。
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商品は、メモリとストレージ(eMMC)サイズの違いで 2種類あります。
  01 3GB+16GB
  02 6GB+32GB 


商品内容
- TB-RK3399Pro 開発ボード、ヒートシンク付き
- 透明アクリルケース(アクリル板とねじ)
- パワーサプライ(12V-2A)
- USB Type C ケーブル

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Specifications
- SoC: Rockchip RK3399Pro (NPU built-in)
- NPU: Support 8-bit/16-bit Inference
- Deep Learning: Support TensorFlow/Caffe Model
- CPU: Dual Cortex-A72 +Quad Cortex-A53,64-bit CPU
- Frequency: up to 1.8GHz
- GPU: Mali-T860MP4 GPU
- Memory: 3GB or 6GB LPDDR3
- EMMC: 16GB or 32GB eMMC
- Support: SIM Card, TF Card
- USB: 2 x USB 2.0 Host, 1 x USB 3.0 Host, 1 x USB 3.0 Type-C
- Dual OS: Android 8.0 & Fedora 28





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Toybrick RK3399Pro AI Development Kit







Jetson Nano を始めてみよう

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NVIDIA の GPU 強力パワーは、Jetson として、AI 機械学習の世界で発展してきました。ただ、今までは、かなり大がかりで、企業向けという色彩が強かったですが、Jetson Nano のリリースにより、DIY コンピュータおたくを含めた広範囲の AI 試行者に広がり始めました。
ドイツ、ハンブルクの Heldenkombinat Technologies の Jetson Nano 手始めチュートリアルです。

ここでは、実際のディープラーニング処理の前の Jetson Nano セットアップと言うことで、以下の内容を説明しています。

- OS のフラッシュとブート
- SSH でのコントロール
- スワップファイルの作成
- ソフトのアップグレード
- PIP のインストール
- Python virtual environments に関して
- Jupyter Notebook のセットアップ

Jetson Project




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Getting started with the Jetson Nano (medium.com)







ずーっと品不足? - NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

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3月にリリースされた、NVIDIA のコンシューマ向け、強力AIコンピュータ開発者キット NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ですが、全世界でいまだ予約販売が続いているようです。
製造は順調のはずなのですが、今後も予約後1ヶ月以上のリードタイムは続くようですし、むしろますます入手が困難になるという噂もあります。

Jetson Nano は、NVIDIA Jetsonファミリー中、最小サイズ 70x45mm のAIモジュールで、様々な業界のエッジデバイスへの導入、アプリケーションが検討されており、6月から全世界、配布予定です。

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Jetson Nano Developer Kit は、その Jetson Nano での AI開発がすぐ始められる、開発者キットです。

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Getting Started With Jetson Nano Developer Kit

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit - 強力 AI コンピュータ 開発者キット







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