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世界最速めざましじゃんけん結果公開Neural Compute Stick 2 ( NCS )

Neural Compute Stick 2 (NCS) による結果検出リアルタイム化V1.1システムアップデート

主な変更点

Raspberry PiにNeural Compute Stick 2を導入。

画像検出速度の飛躍的な向上を実現し、めざましじゃんけん放映時のテレビ画面を用いたリアルタイム画像認識を実現。じゃんけん結果認識直後に、TwitterおよびWEBページに結果を公開。
めざましじゃんけん結果公開までの時間(速さ)で、世界No1を実現。(本家テレビデータ放送を除くWEB分野、個人による調査結果)

  • じゃんけん終了とほぼ同時の結果速報通知(Raspberry Piでの画像検出実施)
    Raspberry Piで画面キャプチャし、Windowsのメインマシンでの画像検出というシーケンス処理からよりリアルタイムな画像検出を実施
  • 試行中じゃんけん出し手の予測エンジンをRaspberry Piで実行

上記より、めざましじゃんけん結果検出時のメインマシンWindows不要化を実現。
機械学習の学習モデル作成時は、GPUが必須であり、Windowsで実施。

V1.1機能一覧と実装(V1からの変更点)

機能名実装
画像検出フレームワーク準備学習データ収集Raspberry PiとWEBカメラで、めざましじゃんけん実施時の画面キャプチャー取得
学習データ整理メインのWindowsマシンで実施。
LabelImgで学習したい内容のラベル登録
学習メインのWindowsマシンでDarknetを用いて実施。
システム起動TV起動Raspberry PiよりNature Remo経由で実施。
→HDMI
TVチャネル変更Raspberry PiよりテレビREGZAのWEB APIを用いて実施。
じゃんけん時の「青」「赤」「緑」ボタン操作もRaspberry PiよりWEB APIを用いて実施。
メインマシン起動
処理削除
メインマシン(Windows)の起動をRaspberry Piより実施
画像検出画像蓄積Raspberry PiのWEBカメラを用いて目覚ましテレビの画像をキャプチャー
画像移動
処理削除
Raspberry PiでキャプチャーしたデータをWindowsのメインマインに移動
めざましじゃんけん開始検出Raspberry Piよりめざましテレビ放送中のじゃんけん開始を検知
じゃんけん参加Raspberry Piよりじゃんけん開始検知後にじゃんけん実施(「青」「赤」「緑」ボタン操作)
画像検出WindowsマシンRaspberry Piで画像検出を実施。
検出結果結果をDB登録WindowsマシンRaspberry Piより画像検出結果をSynology NASのSQL DBへ登録
情報発信WEBコンテンツSQL DB情報よりWEBコンテンツの更新。Synologyで実施。
Twitter発信WEBコンテンツ更新と同じタイミングでTwitter発信を実施。処理はSynologyで実施。
じゃんけん予測じゃんけん予測時系列予測RNNをtensorflow/kerasを用いて実装

システムの主要コンポーネント

Intel Neural Compute Stick 2
SYNOLOGY シノロジー DiskStation DS218j デュアルコアCPU搭載多機能パーソナルクラウド 2ベイNASキット DS218j[DS218J]

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