UV4LとWEBサーバー anchor.png

WebRTCのdataChannelを使って推定データを送信し,WEBブラウザでその推定した内容をイメージデータと合わせてコメント表示するようにしてみる。

実際に作成した人がおられたんで,その作者の記事を試してみることにした。

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Joy Detection Demoをブート時に起動しないようにする anchor.png

# systemctl stop joy_detection_demo.service
# systemctl disable joy_detection_demo.service

として,停止させ,次のブート時に起動しないようにしておく。

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プログラムを取得する anchor.png

$ git clone https://github.com/webrtcHacks/aiy_vision_web_server.git

として,取得する。

pythonの依存プログラムをインストールする。

$ sudo python3 setup.py install
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uv4lの設定の変更 anchor.png

使用しないdaemonを止める。

# systemctl stop uv4l_raspicam.service 
# systemctl disable uv4l_raspicam.service

このサービスを無効にしたら,多少安定性が向上した。

/etc/uv4l/uv4l-raspidisp.confファイルで,パラメータを調整してみる。

framerate = 15
resolution = 7
server-option = --enable-webrtc-audio = no
server-option = --webrtc-receive-video = no
server-option = --webrtc-receive-audio = no
server-option = --webrtc-cpu-overuse-detection = yes

少しは,パフォーマンスが向上したかな。

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試してみる anchor.png

プログラムを動かしてみると,

$ cd aiy_vision_web_server
$ python3 server.py -m object

WEBブラウザで,http://<RaspberryPiのIPアドレス>:5000とURLを入れてアクセスすると,

ココを認識.png

家の猫のココが,こんなようにCATって認識されている。

オプションの-mでAIY Vision Kitで提供されているモデルを指定できる。(デフォルト=face)

face
Joy Detection Demoで使われている顔検知。表情を見て,「悲しい」から「笑い」までの「喜び度」を数値評価するモデル。
object
猫,犬,人を認識するモデル。
class
1000個ほどの一般的な物体を認識できるMobileNetsに基づいたモデル。

オプションの-fでフレームレートを指定できる。(デフォルト=5)
オプションの-hrでXサイズの指定が出来る。(デフォルト=1280)
オプションの-vrでYサイズの指定が出来る。(デフォルト=720)
オプションの-cでカメラのモードを指定できる。(デフォルト=5)

AIY Vision Kitに搭載されているモデルと使い方の説明は,ここのWEBページに記載されている。


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Last-modified: 2018-08-14 (Tue) 19:12:16 (JST) (306d) by yuji
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