はじめに放送大学のオンライン授業である「情報ネットワーク」のレポートで「情報ネットワークの発展学習及び活用」として作成したものを一般公開しています。Piを使用する際には電子工作の知識が必須。今回のシステムはいわゆる「ロボットの目」としても機能するので、距離センサーなどを組み合わせればロボットアームで物体を掴むことも可能です。その他に全自動のロボットカー、ドローンなどにも利用可能です。授業で登場した「AI」「IoT」「ビックデータ」などを利用してシステムを構築する。このシステムは自動監視カメラで指名手配犯や任意の人物を特定するシステムである。インターネットから自動収集したビッグデータを用いて「画像から顔領域を検出する1つ目のAIモデル」を作成する。次に「顔を判別する2つ目のAIモデル」を作成する。この2つのAIを用いてネットワークカメラに写っている人物の特定を行う。※実際に試したところ、1つのAIより2つのAIに分割して組み合わせると精度が高くなります。・ディープラーニングライブラリにはTensorFlowを使用する。Platformを使用する。Platformではなく、自前のGPUでもOK。1つ目のAIモデル年齢/性別/人種別など様々な顔画像をインターネットから3,000-10,000枚ぐらい自動収集する。全ての顔画像に対して顔領域のラベリングを行う。ラベリング作業は可能な限りOpenCVなどを用いて自動化する。APIで「画像から顔領域を検出」するAIモデルを転移学習で作成する。※この顔領域の検出は精度が非常に高いです。2つ目のAIモデルネットワークカメラで特定したい人物の顔画像を最低でも200枚以上収集する。多いほど、精度があがる。TensorFlowで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて「顔を判別」するAIモデルを作成する。カメラネットワークカメラまたはWebカメラを用いてパソコンと連携する。PiなどにWebカメラまたは単にカメラを搭載する。Piを使用する場合は人感センサーなどを組み合わせる事が可能である。Serverを用いてWebサーバーを運用する。サーバーサイド・スクリプト及びHTML/JavaScript+AjaxでWebサイトを構築する。そのWebサイトではネットワークカメラの状況を映し出す。特定の人物がカメラに映りこんだ場合にデータベースに人物写真と日時を記録する。必要であればメール送信やスマートフォンにプッシュ通知を送る。最後に基本的に外部設計のみです。詳細はネットで調査して下さい。(3)このブログについてオープンソースGitHubで複数のオープンソースを公開。Webアプリこのブログのマスターが作成した無料ツールです。(オープンソース)ブラウザで8/16/24/32bitの相互変換。Webの逆アセンブラブラウザでEXE/DLLファイルを逆アセンブルする※その他にも「プチラボ」でアプリを多数公開しています。3Dゲームこのブログのマスターが作成した無料ゲームです。短時間で遊べるファンタジーのオンラインRPG風ほのぼの癒し系のスマホアプリ※その他は「@ゲーム」で公開しています。※インストール不要でそのまま遊べます。スマートフォンこのブログのマスターが作成した無料アプリです。お主の画像減色お手軽にカメラの写真や画像を「高品質に減色」するお主は誰だ。(女性向け)ロボットこのブログのマスターが作成したロボットです。