RumiCar会議の発表資料

1. 石垣 翔子
RumiCarカンファレンス

2. 自己紹介
株式会社エミシス
石垣 翔子
• 仕事：Webシステムの開発
• 機械学習、IoTなど勉強中（社内勉強会など実施）
• 学んだことをRumiCar開発部に参加
連絡先：Twitter（@shoko_i93）／Facebook
RumiCar開発部 2

3. アジェンダ
• システム構成
• 画像認識について
• クラス分類
• 物体検知
• 今後の取り組み
RumiCar開発部 3

4. システム構成
RumiCar開発部 4
ラズパイZero PC
画像フレーム
画像処理・画像認識の実行
言語：Python
フレームワーク：OpenCV、Tensorflow

5. 画像認識について
• クラス分類
• 事前に定義されたラベルのいずれかに分類する
• 例）犬と猫の分類、手書き数字の分類
• 物体検出
• 物体が存在する領域まで推定する
RumiCar開発部 5

6. クラス分類
道路交通標識の分類
RumiCar開発部 6

7. ディープラーニング
RumiCar開発部 7
ディープニューラルネットワークを用いた学習
特徴量を入力から自動で抽出してくれる
画像認識では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がよく用いられる
人口ニューロン／単純パーセプトロン
https://codezine.jp/article/detail/13501
https://www.pasonatech.co.jp/workstyle/column/detail.html?p=2181
ディープニューラルネットワーク

8. CNN
• 畳み込み層（Convolution）
• 特徴量の抽出
• プーリング層（Pooling）
• 次元削減。計算に必要な処理コストを下げる。
RumiCar開発部 8
https://kenyu-life.com/2019/03/07/convolutional_neural_network/
https://www.imagazine.co.jp/%E7%95%B3%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%81%BF%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%
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9. 道路交通標識の識別
• German Traffic Sign Datasetを使用
• CNNを使用した学習
• ラズパイから受信した画像に対して推論を実施
→ ソースコード + デモ
RumiCar開発部 9

10. 物体検知
OpenCV + SSD
RumiCar開発部 10

11. OpenCVによる物体検知
• カスケード分類器
• 特徴量がまとめられたデータ
• Haar特徴量
• 物体の局所的な明暗差により画像を判別
RumiCar開発部 11

12. OpenCVによる物体検知
学習済みカスケード分類器を使用
参考： https://github.com/hamuchiwa/AutoRCCar
→ ソースコード + デモ
RumiCar開発部 12

13. SSDによる物体検知
• ディープラーニングを用いた手法
• SSD：Single Shot Multibox Detector
• １度のCNN演算で物体の「領域候補検出」と「クラス分類」の両方を行
う
RumiCar開発部 13
https://sorabatake.jp/16185/
https://www.acceluniverse.com/blog/developers/2020/02/SSD.html

14. SSDによる物体検知
RumiCar開発部 14
• TensorFlowで実装
• 参考：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow
• 学習済みモデルを使用
• 車や犬など20種類の物体を検知できる
→ ソースコード + デモ

15. 今後の取り組み
• 画像認識 → モーター制御
• センサーなど他の入力との組み合わせ
• 処理の高速化
• 他の物体検知アルゴリズムとの比較
RumiCar開発部 15

16. RumiCar関連情報
• Website
• https://www.rumicar.com
• Facebookグループ
• https://www.facebook.com/groups/rumicar
• RumiCar 連絡先メールアドレス
• info@RumiCar.com
• YouTubeチャンネル
• https://www.youtube.com/channel/UCVg3CBSVBcc_00F
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RumiCar開発部 16

17. Thank you
RumiCar開発部 17