1: 2018-08-14 (火) 10:50:35 yuji ソース 現: 2020-12-26 (土) 16:08:06 yuji ソース
Attached file: ココを認識.png
Line 1: Line 1:
* UV4LとWEBサーバー [#q47db509] * UV4LとWEBサーバー [#q47db509]
-WebRTCのdataChannelでイメージデータと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。+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。 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。
Line 15: Line 15:
pythonの依存プログラムをインストールする。 pythonの依存プログラムをインストールする。
 $ sudo python3 setup.py install  $ sudo python3 setup.py install
 +
 +** uv4lの設定の変更 [#r3675913]
 +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 [#mb231004] ** 試してみる [#mb231004]
 +プログラムを動かしてみると,
 $ cd aiy_vision_web_server  $ cd aiy_vision_web_server
 $ python3 server.py -m object  $ 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,+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,
#ref(ココを認識.png) #ref(ココを認識.png)
-のように,表示された。+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>https://ai.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source-models-for.html]]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>https://www.raspberrypi.org/documentation/raspbian/applications/camera.md]]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>https://aiyprojects.withgoogle.com/models/]]に記載されている。


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