上野家のホームページ - 資料室バックアップ : PC/RaspberryPi/カメラ/UV4LとWEBサーバーのソース

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* UV4LとWEBサーバー [#q47db509]
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。

** Joy Detection Demoをブート時に起動しないようにする [#ec68b284]
 # 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 [#s9111e37]
 $ 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 [#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]
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，
#ref(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>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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