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IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
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Yasuyuki Sugai
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AITCオープンラボ 第5回IoT勉強会~人工知能xIoT~ 「IoTとDeep Learningで 自宅警備員を育ててみる」の資料です
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IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる
1.
AITCオープンラボ 第5回IoT勉強会~人工知能xIoT~ IoTとDeep Learningで 自宅警備員を育ててみる 1 2015/06/18
2.
自己紹介 2 •菅井康之 •株式会社イーグル所属 •AITCクラウドテクノロジー活用部会 サブリーダー https://www.facebook.com/yasuyuki.sugai よろしくお願いしまーす ※この資料の内容は、 個人の見解です 人工知能的なことは門外漢
3.
- プロローグ - 3
4.
理解力の乏しいわたしは、世間で 持て囃されているDeep Learningに 全く付いていけていませんでした。 4 マジムリ。。 才能ない。。
5.
今回のテーマがAIxIoTということなので 自分の触ったことしか話せないわたしは とりあえずなんか作ってみることにしました 5 色々やってきたけど 今回はハードル高いな。。。
6.
今日のお話 6
7.
今日のお話の流れ・・・ • こんなん作ってみました編 ←前振り – 家族を認識させよう –
在宅?留守?を認識させよう – 留守中の訪問を認識させよう – (おまけ)今日の天気を喋らせよう • こんな風に作ってみました編 ←メイン – : 7 以上、2本でお送りしまーす
8.
今日お話しないこと・・・ • Deep LearningやIoTってなんぞや? –
わたしが説明できないので – 時間の都合により・・・ – 数式とかも出てきません • 何も無いのも寂しいので、過去のクラウド部会で 開催したニューラルネットワーク勉強会の資料を (人のだけど勝手に)置いときます 8 何度も 読み返してます http://www.slideshare.net/kzokm/ss-41622970
9.
こんなん作ってみました編 9
10.
人工知能=ロボットと安易に結びつけた わたしは、IoTとDeep Learningの力を 駆使して、立派な自宅警備員を育てる ことを決意しました 10 ロボットはロマン
11.
育てる上で、二つのことを肝に銘じます 11 少しずつ学んでいきましょう • 多くを求めすぎない • 人見知りするので、他人との コミュニケーションは諦める
12.
今回使用したロボット 12 http://www.rapiro.com
13.
13 http://www.rapiro.com ロボット(Rapiro)は頭部に Raspberry Pi2(OS:Linux)を 搭載して動作させています ちなみに・・・
14.
こんなん作ってみました編 ①家族を認識させよう 14
15.
自宅警備員たるもの、家族の協力が 無いと生きていけません 家族と家族以外の人を区別できるよう、 訓練します 15 基本的には全部教師ありの 学習となります
16.
どうやって家族を識別するか? 16 • Rapiroの前面にカメラを配置し、画像撮影 • 事前に学習したモデルと画像を用いて分類 –
特定の人物の顔 – それ以外の顔 カメラ
17.
顔の区別ができるようになったら、 玄関付近で人の顔を監視させ、 家族以外の顔を検知した場合に メールで通報させることにしました 17 自宅警備員の本領発揮ですね
18.
18 • 家族を検知した場合 • 家族以外を検知した場合 ど、どちらさまですか? とりあえず通報しました
写真付きで メール送信 おかえりなさいませ、 ご主人様💕
19.
こんなん作ってみました編 ②在宅?留守?を認識させよう 19
20.
調子にのって顔の検知をするのですが、、 結果、煩わしい →留守の時だけ検知するようにします (留守から復帰後の初回のみ) 20 • 付近を通るたびに検知される • 知ってる人や来訪者には失礼 –
お客さんを迎えたり・・・ – 配達で届けてもらったり・・・
21.
どうやって在宅/留守を認識するか? 21 • 玄関の扉にセンサーを設置 – 加速度センサー –
人感センサー • センサーの値の変化から、人が外に出たのか 入って来たのかを判定 – 在宅 • まだ外に出ていない人がいる • 外から入ってきた人がいる – 留守 • 全員が外に出た
22.
こんなん作ってみました編 ③留守中の訪問を認識させよう 22
23.
在宅か留守かが認識できるように なったので、留守中の訪問を通知して もらうようにします。 (人見知りなので、応対は無理) ここでは、二つの違いを識別できる ようにします 23 • マンションのエントランスからの訪問 • 玄関先まで来ている訪問
24.
どうやって場所を判別するか? 24 • 音センサーを設置 • ブザーの鳴り方が異なるため、その違いから判定 •
結果はメールで通知
25.
こんなん作ってみました編 ④今日の天気を喋らせよう 25
26.
在宅が分かり、かつ玄関付近に人が 来ることを検知できるようになったため、 朝の通勤時間に今日の天気を教えて もらいます。(朝は忙しいので2倍速で) 夜や夕方に雨が降りそうな場合は、 聞かなくてもわかるよう視覚的に 教えてもらいます。 26
27.
どうやるか? 27 • 気象庁の公開データから府県天気概況を取得 • 天気は合成音声で通知 •
視覚的な表現はRapiroのLEDの色変化で通知 RGBフルカラー
28.
こんな風に作ってみました編 28
29.
こんな風に作ってみました編 ①家族を認識させよう 29
30.
概要 30 • 画像の分類、識別にDeep Learning –
画像からの特徴量抽出が最大の魅力 • Deep LearningのライブラリにはCaffeを採用 – 画像分類の分野では一番話に聞くので – GPUでもCPUでも動作 – サンプルやドキュメントが充実 • 課題 – Caffeの動作環境の準備 – 学習用の画像データの用意
31.
課題① Caffeの動作環境の準備 31 • Caffeのセットアップは大変と聞くけど。特にCUDA周り。 –
最近ではCaffeが動作する環境が公開されているので、 比較的楽チンに • Docker • AWSのAMI • GPU環境なんて持ち合わせてないんですけど。 – CPUでも動作するけど、学習時間を考えるとGPUがオススメ – AWSのGPUインスタンスを使おう • GPUインスタンスってお高いんでしょ。 – スポットインスタンスで節約 – バージニア州だと、1時間$0.1くらいあれば大体いける
32.
余談① 32 Deep Learningで GPUの利用が急増? (日本のみ・・・)
33.
余談② 33 二日かけてまわしていた パラメータチューニングが・・・
34.
スポットインスタンスの ご利用は計画的に・・・ ケチりすぎるのもダメ。。。
35.
課題② 学習用の画像の用意 35 • Deep
Learningでは大量の画像が必要って 聞くけど・・・ – 学習用データ超重要 – ここのデータの精度で学習結果に如実に影響が • 今回のデータの準備は・・・ – 家族の顔写真の用意 • OpenCVで5日間に分けて一人あたり3千枚生成 • パソコンの前にいると勝手に撮影 • 流出すると変質者と思われるぐらいの量。。。 (しかも全部自分の画像。。。) – 家族以外の顔写真 • LFWのデータを利用
36.
LFW (Labeled Face in
the Wild) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ • 研究用に作成された、著名人がラベル付けされた画像集 – 1万枚以上の画像が収録 – 一人あたりの画像枚数は少なめ • 今回の使い方 – ラベルは考慮しない – 画像の質を重視してスクリーニング – ある程度のグループに分類(機械的に+最後は人力) – 最終的に秘伝のタレみたいな状態に。。 36 選ばれる人の基準が よくわからん・・・
37.
• 何を変えるとどう変わるかが全く予測できない・・ – ただの知識不足という噂も –
いくつか用意されているモデルのパラメータを参考に • 進化的アルゴリズム – こちらも過去のクラウド部会で開催した 進化的アルゴリズム勉強会の資料を (人のだけど勝手に)置いときます パラメータチューニング 何度も(ry http://www.slideshare.net/kzokm/genetic-algorithm-41617242
38.
余談③ 38 ただこれが言いたかっただけです。。。 Pythonの進化的アルゴリズムの ライブラリも「DEAP」 deep x deap!!
39.
• 40,000回の試行で93.04%の精度となった – AWS
g2.2xlargeインスタンスで2時間程度 – 10,000回あたりで収束? 学習結果 39
40.
• 学習には時間がかかるけど、学習モデルを 使った評価は早い – CPUで十分な速度(CPUでも一枚の画像を数秒で分類) –
GPUで学習モデルを作成し、評価はCPUで行うと お財布にも優しい • 分類の精度は学習用データによるところが大きい – テスト精度が99%まで行っても、新しいデータが軒並み 誤判定だったり – 過学習っぽい感じ – LFWの画像増やすとそっちに持ってかれたり、比率も重要 学習モデルの利用
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ざっくりの構成 41 • 一通りの検証を終えるまでの AWS費用は300円位でした 画像分類用の簡単な Webインタフェースを構築
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こんな風に作ってみました編 ②在宅?留守?を認識させよう 42
43.
概要 43 • センサーデータから実環境の状況把握 – 今回は加速度センサーと人感センサーを利用 •
センサーとRapiro間は無線通信 – 配置場所の制約から逃れる – Zigbee通信で近距離無線通信 • 課題 – 入室と退室をどうやって判別するか
44.
センサーの構成 44 人感センサー 加速度センサー Arduino Zigbeeモジュール
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課題① 入室と退室をどうやって判別 45 • まずは測定してプロットしてみる –
特徴や分散、相関や偏りから考える 人感センサー 加速度センサー 退室 入室 加速度センサーよりも前に人感センサーが 反応しているか否かの違いが見受けらる
46.
46 • 二つのセンサーの値変化の関係性から、 判別ができそう • けどそのまま判別しても面白くない、、、 IoTとDeep
Learningを組み合わせてみたい • センサーデータは時系列となる事が多いので 時系列データの波形を特徴量として。。。 数列として扱うのではなく、 グラフを画像化して画像識別で いけるんじゃね?
47.
センサーデータとDeep Learning 47 • Deep
Learningで時系列データのグラフから 特徴量の抽出、分類を行う – 数列から特徴量を抽出して分類するのは結構大変 • グラフの波形が同じようになるよう前処理は必要 – 間隔の均一、階差、補間、移動平均などを施したり – 線だけでなく、面で表現することで特徴量を認識しやすく – 部分的にデータ抽出するところにはルール化が必要になる – 顔識別と同様に、ここの出来が悪いと結果にも影響 • 学習用データの準備 – 基は数列なので、いくらでもデータは増やせる – ノイズを加えたり画像の水増しもお茶の子さいさい
48.
結果、時系列データの波長形状からの 分類ができちゃいました 48 簡単に出来すぎて なんだか怖い。。。 • 時代はグラフで如何に特徴量を 出すかに突入?
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こんな風に作ってみました編 ③留守中の訪問を認識させよう 49
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50 玄関 エントランス ②と大体同じような 話になるので割愛 時間もないし。。。 同じ時間軸で比較 音センサーが反応している 時間の長さに違いが 見受けられる
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こんな風に作ってみました編 ④今日の天気を喋らせよう 51
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気象庁XML用API (クラウド部会で公開中) http://api.aitc.jp/ 52
53.
53この部分を使用 府県天気概況のXML
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夕方か夜に雨が降りそうの判定 54 • ある日の天気概況 • 夕方や夜などの単語の後で、近い距離に雨を 表す単語が現れるかで判定 •
IoTもDeep Learningも機械学習も 関係ないのであくまでおまけ・・・ 15日は、晴れますが夕方から雲が広がり、雨や雷雨となる所があるでしょ う。東京都では高温が予想されます。熱中症などの健康管理に注意してくだ さい。16日は、曇りで昼過ぎ一時雨の見込みです。
55.
デモ(時間があれば・・・) 55
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まとめ(というか感想) 56
57.
今日お話しした内容をざっくり纏めると Deep Learningの特徴量抽出技術を IoTでよくあるシチュエーションに 適用してみたというお話でした。 ・生活動向のセンシング ・パターン検出時のアラート 57
58.
ロボットということもあってか 本当に賢くなっているような 感覚が味わえました(小並感) 58
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そしてあらためて・・・ 59
60.
人間の特徴量抽出力って半端ない 60
61.
fin... 61
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