AI関連の活動情報


1、ディープランニングの勉強
  Webセミナーを利用して学習スタート

Deeplarnning





2、画像認識

 Intel AI Stick (Movidius Neural Compute SDK)の活用
 


 1)PC(Ubuntu 16.04)ベースの実験
    
画像認識の動作確認を行った。認識率が高かった画像を下記に示す!

   マウス
                        computer mouse (97.27%)

      ドライバー
           screwdriver (85.11%)

      リモコン
          remote control (98.93%)





 2)RasPi(Raspbian Jessie)ベースの実験

     i) 実験セッ
   RasPiセット

     ii)認識率高かった画像(RasPi画面)

      
RasPi画面
                                 computer mouse (77.33%)

 3)参考資料
     i)
Getting Started Guide for the Movidius™ Neural Compute Stick
        



      ii)
USBDeepLearningアクセラレータ,"Movidius Neural Compute Stick"
          RaspberryPi2で動かしてみた。
       

      iii)
Neural Compute Stickを試してみよう
       

     iv)
Raspberrypi3Movidius Neural Compute Stickのサンプルまでを動かしてみた


3、OpenCVの活用

 1)顔の自動検出(face-detection)
👈動画はタイトルをクリック

      PythonによるOpenCVで顔検出の実験(RasPi)
  
      facedetection
    

 
2) 色検出と追跡動画(青色)👈動画はタイトルをクリック!

      Blue Color Tracking

  3) 高速道路走行中の自動車追跡

               Car Tracking
                    RasPiによる処理                NVIDIA TX2による処理

  4) win10+Python3+OpenCV3による目の追跡👈動画はタイトルをクリック

 
     eye tracking

  5)顔認証の実験
  
(Win10+Python+OpenCV+Deep Learning)👈動画はタイトルをクリック

     Maltiple Persons    Multiple Photos
               同時三人顔認証                同一人物複数写真の顔認証 👈動画!

    *おまけ(動画)!
   (1) 田川寿美  (2) 浅丘ルリ子

  6)特徴検出による顔識別 👈動画はタイトルをクリック
  (美女三人を夫々別人として識別する)
      Face Identifiation

  7) Region of Interest Tracking :関心領域の追跡
   i) 100m Race  👈動画!
          100m Race

      ii) Horse Race 👈動画!
          Horse Race

     iii) Car Race 👈動画!
          Car Race

      iv) Soccer (Multi ROI select)  👈動画!
   Multi ROI Select

  8) 人の入退場数のカウント 👈動画
          People Counting

  9) 残像軌跡を付けた西瓜の追跡 👈動画
     watermelon

  10) Image及びVideoからTextの検出 👈動画
   Text Detection

 11)DL+ OpenCVによる画風変換
 
       i) 風景画の変換

     原画
        
fuji
     ゴッホ
         Gogh
     北斎
         Hokusai
     ムンク
         Munch

       ii) ライブビデオの画風変換 👈動画
    
        Style Transfer

  12)
DL+ OpenCVによる画像内の区分け(Semantic segmentation)

          #01 #02

          #03 #04

  13) GIF(Graphics Interchange Format)動画/サングラスで変装出来るか?👈動画
    (Create animated GIFs using OpenCV, Python, and ImageMagick)

    Graphics Interchange Format

  14) YOLOとOpenCVによる対象物の識別

        yolo
   i) 静止画像内の対象物 👈動画

    ii)動画内の対象物 👈動画


  15
背景ぼかし
       i) normal
       normal
       ii) blurred
       blurred

       *動画

  16)
参考資料

    i)
Computer vision using GoPro and Raspberry Pi

   ii)
OpenCV + Python using Raspberry Pi by Dr.Aldo Vargas

       (python scription from https://github.com/alduxvm/rpi-opencv)
   iii) Face recognition with OpenCV, Python, Deep Learning
      (Dr.Adrian Rosebrock/Pyimagesearch)


4、NVIDIA Jetson TX2の活用

  最終目的はドローンに搭載し画像認識による障害物回避を計画!
  当面はDeep Learning学習に活用すべくセットアップする。
 
 1)初期設定が完了したのでCUDA Sampleを実行した

     cuda demo

      CUDA Sampleの実行動画
 
  2) TX2日本語入力化:NVIDIA Jetson Meetup#8で出会った長田さんからご指導して
    頂いた方法で無事に日本語入力化に成功!

        *簡単手順書はここからダウンロードできます
   



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