Coral AcceleratorとRaspberry Pi3でビデオストリームから物体認識

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昨日の続きをやります。

Coralのセットアップは昨日の記事を参考してください。

Coral AcceleratorとRaspberryPi 3で鳥の画像の分類まで

必要な学習済みモデルのダウンロード

次は、demoのディレクトリに移動します。

次は、picameraのPythonモジュールをインストールします。すでにインストール済みの場合は、このステップスキップして良いです。

次はPythonプログラムを起動します。

結果はこちらです。

 

 

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Coral Accelerator 物体認識

賢 川島さん(@kawashimaken)がシェアした投稿 –

画面が縦になって、すみません。

認識のスピードがとても早いです。応用によっては十分なパーフォマンスができるかと思われます。

まとめ

短い記事となりましたが、実際に、ハードウェアもソフトウェアも用意されていれば、やることは本当にこれしかないです。

もちろん、何か物体を認識したら、〇〇アクションをするという部分は自分の応用に合わせて開発する必要があるかと思います。

また、今までは学習済みのもデールをそのまま使いましたが、自分の応用では独自の認識させたいものがあるかもしれません

その場合、移転学習の手段が可能なので、次回の記事はそれをトピックにしてみたいと思います。

以前も物体認識の類の記事がありますので、合わせてお読みください。

Google AIY Vision Kit Raspberry Pi Zero WH簡単人工知能体験!(Python)

RaspberryPi 3B+とIntel Movidius Compute Stickで、サンプルコードを動かす

raspberry pi opencv ビデオで顔認識(コンパイルなし!)

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