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AIoT カメラを使って ピープルカウントしてみた

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2018/04/18開催
IoT 縛りの勉強会/SIer主催版 SIer IoTLT vol7 @ DeNA
https://iotlt.connpass.com/event/82286/
XSHELLが開発した人数をカウントするAIカメラのご紹介です。
#isaax #xshell

Published in: Technology
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AIoT カメラを使って ピープルカウントしてみた

  1. 1. AIoTカメラを使って ピープルカウントしてみた 2018.4.18 Wed SIer IoTLT vol.7@DeNA
  2. 2. 杉田知至 @tomotomobile 株式会社XSHELL 2017年12月からIoTの仕事を始めました。 職場の公用語は英語。 お酒が大好きです。 著書 「エンジニアのためのWordPress開発入門」 自己紹介
  3. 3. • 2018.2.14 - IoTLT vol.36 • 2018.2.23 - isaax UG+さくらクラブ共催 IoT勉 強会 • 2018.2.24 - Node-RED UG Osaka 勉強会 • 2018.3.3 - Raspberry Jam Big Birthday Weekend 2018 in TOKYO • 2018.3.23 - SIer IoTLT vol.6 • 2018.3.28 - ISID社内勉強会 最近の登壇歴
  4. 4. 会社紹介
  5. 5. 株式会社XSHELL(エクシェル) 設立 2014年 8月 事業 IoT向けソフトウェア/ハードウェア開発/製品デザイン 資本金 184,790,000円 従業員数 15名(非常勤メンバー含む) 所在地 東京都品川区西五反田1-26-2 308号 URL https://xshell.io/ 主要株主 グローバル・ブレイン5号投資事業有限責任組合 株式会社電通国際情報サービス(ISID) KDDI新規事業育成2号投資事業有限責任組合 MSIVC2016V投資事業有限責任組合 我々の働きで、我々の生活を改善し世界をより自由に
  6. 6. メディア掲載実績 他
  7. 7. アイザックス知ってる人? https://isaax.io/
  8. 8. isaaxを使うとIoTデバイスの開発が簡単 つねに、 すべてを最新に! 開発環境で上手く 動いたものをPush
  9. 9. AIoTカメラを使って ピープルカウントしてみた話
  10. 10. AI + IoT
  11. 11. AI + IoT AIoT
  12. 12. エッジAIの解析によって 会議室にいる人数が把握できる
  13. 13. 0 2 4 6 8 10 10:00 10:15 10:30 10:45 11:00 11:15 11:30 11:45 12:00 会議室A 会議室B
  14. 14. 誰が欲しがるの?
  15. 15. • 会議室予約システムを入れようと思ってるんだけ ど、そもそも会議室がどれくらい活用されてるか 分からないので確認したい。 • 会議室不足問題があって、会議室の大きさに対し て適切な人数で使われているのか確認したい。 こんな方々が欲しがっています なるほどね〜
  16. 16. AIoTカメラの作り方
  17. 17. システム構成 デバイス RasPi3 Entaniya VR220 ソフトウェア MobileNet SSD (Single Shot MultiBox Detector) クラウド お客様の 環境による TCP/IP (HTTP etc.) MQTT QoS2 HTTP
  18. 18. 物体検出を とにかく早くできる なんかすごいやつ (小並感) MobileNet SSDとは? 参考文献: https://qiita.com/de0ta/items/1ae60878c0e177fc7a3a
  19. 19. 完成した筐体がこちら
  20. 20. 完成した筐体がこちら ホワイトボードに貼れます
  21. 21. カメラを設置するだけで 会議室にいる人数が把握できる
  22. 22. 買いたい方は XSHELLまでお問い合わせを https://xshell.io
  23. 23. (エンジニア的に) 工夫したところ
  24. 24. インタニヤの広角レンズを使った かいぎしつ てーぶる 12人全員映ります
  25. 25. エッジAIじゃない構成 デバイス クラウド 1. データを保存 2. AIで解析 3. 人数を時系列 DBに保存 写真 or 映像をアップロード • 画像データを上げ続けるので、通信コストがかかる。 • 画像データを保存するのにストレージのリソースが必要。 • AIを動かすのにクラウドコンピューティングリソースが必要。
  26. 26. エッジAIを活用した場合 デバイス クラウド 人数を時系列 DBに保存 人数データをアップロード • テキストデータのみ送信するので、通信コストが下がる。 • 画像データを保存するのにストレージが不要。 • クラウド側がとにかくシンプル。 • ただし、AIは独自実装。 AIで解析
  27. 27. プライバシーにも配慮 VS エッジAI クラウドAI 6 人の顔がアップロードされることはない 人
  28. 28. –実装を担当したエンジニアのコメント “オフィス内にたくさん設置” “入力画像すべて使って一般物体認識を行う のか、動体のみを切り出してからAI処理を行 うのかなどアルゴリズムでの試行錯誤の余地 がたくさんあり、オフィス内ですべてのデバ イスに反映するのがワンコマンドだった”
  29. 29. 解説します
  30. 30. とりあえずデバイスにisaaxをインストール 1.Gitプロジェクトとisaaxプロジェクトを紐付ける 2.デバイスにisaaxエージェントをインストール(ワンライナー) 3.開発したデバイスアプリケーションをGitにPushするだけ Gitからデバイスまではisaaxが自動でやってくれる
  31. 31. オフィス内のあちこちに設置 てーぶる てーぶる てーぶる
  32. 32. 最初はPythonで開発 1.Pythonで開発 2.コードをPush 3.Pythonの アプリが配信された
  33. 33. 最初はPythonで開発 てーぶる てーぶる てーぶる Pythonで動いてるよ Pythonで動いてるよ Pythonで動いてるよ
  34. 34. Goにしたらもっと早くなるんじゃね? 1.Goで開発 2.コードをPush 3.Goの アプリが配信された
  35. 35. Goにしたらもっと早くなるんじゃね? てーぶる てーぶる てーぶる Goで動いてるよ Goで動いてるよ Goで動いてるよ
  36. 36. やっぱGoよりPythonが良かった 1.Pythonで開発 2.コードをPush 3.Pythonの アプリが配信された
  37. 37. やっぱGoよりPythonが良かった てーぶる てーぶる てーぶる Pythonで動いてるよ Pythonで動いてるよ Pythonで動いてるよ
  38. 38. 色んな思いつきを 即座にテストできちゃう
  39. 39. 本番稼働するまでのフロー 開発フェーズ とにかくデバイスが動くようにする。 デバイスに直接接続して開発。 上手く動いたコードをGitにコミット。 PoCフェーズ プロダクション フェーズ 開発環境 検証環境 検証環境でテストした結果を元に 開発環境でアプリケーションの修正。 管理するデバイスは2〜10台程度。 開発環境 検証環境 本番環境 出荷後のデバイスを直接メンテナンス することが極端に難しくなる。 isaaxで検証環境にデプロイ。 アプリのバグ修正やセキュリティ更新 はisaaxだけで完結。
  40. 40. https://camp.isaax.io/ 最新情報はisaax camp(アイザックス・キャンプ)で確認 ご要望・ご質問もコミュニティに投稿いただけます
  41. 41. ご清聴ありがとうございました
  42. 42. Appendix
  43. 43. 参考資料 ✤ Raspberry Pi 改造キットとVRカメラ | Entaniya http://products.entaniya.co.jp/products/raspberry-pi/ ✤ ラズベリーパイ Raspberry Pi モデル B+ | Raspberry Pi 【 通販RS】 https://jp.rs-online.com/web/p/products/8111284/ ✤ SSD: Single Shot MultiBox Detector (ECCV2016) https://www.slideshare.net/takanoriogata1121/ssd-single- shot-multibox-detector-eccv2016 ✤ SSD:Single Shot Multibox Detector - Qiita https://qiita.com/de0ta/items/1ae60878c0e177fc7a3a

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