PC​/RaspberryPi​/カメラ​/UV4LとWEBサーバー

Joy Detection Demoをブート時に起動しないようにする

# 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。

プログラムを取得する

$ 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

uv4lの設定の変更

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。

試してみる

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，

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。