RaspberryPi 4BでTesorFlow LiteのPoseNet(姿勢推定)を動かしてみた
人間の姿勢を推定する機械学習モデルのPoseNetをRaspberryPi 4Bで動かしてみた時の備忘録。PoseNetのPython版(Javascript版もある)をRaspberryPi 4Bにインストールして、ラズパイカメラ、そしてCoral USB Acceleratorで動かしてみた。
人間の姿勢を推定する機械学習モデルのPoseNetをRaspberryPi 4Bで動かしてみた時の備忘録。PoseNetのPython版(Javascript版もある)をRaspberryPi 4Bにインストールして、ラズパイカメラ、そしてCoral USB Acceleratorで動かしてみた。
アレクサが機能アップして日本語と英語の両方話すマルチリンガルモードになったので試してみた。マルチリンガルモードとは日本語で話しかければ日本語で答えて英語で話しかければ英語で答えてくれるモードだ。またディスプレイが付いているEcho Showシリーズであれば字幕でも表示してくれる。
M5Stack社のM5StickCを購入したのでArduino IDEでボタンを押すとLEDが光るだけの簡単なプログラムを作成してみた。M5StickCは4MBフラッシュ+520K RAMメモリ、TFT液晶ディスプレイ、Wi-Fi、Bluetooth、リチウムイオンポリマーバッテリー内蔵等の特徴がある
ラズパイ4(RaspberryPi 4 Model B 4GBメモリー)のセットを購入して組み立てた時の備忘録。セット内容は本体、電源コード、MicroSDXC Reader、MicroHDMI-to-HDMIケーブル×2本、32GB microSDカード(OSプリインストール)、ヒートシンク×4つ、冷却ファン、etc
温湿度と気圧を測定するセンサー(BME280)と空気の汚れを検出するガスセンサー(MQ-135)とラズパイゼロで環境情報を収集してクラウドにアップしてグラフ化するまでの記事。前篇は全体構成図、必要なパーツ、使った工具類、配線図、組み立てについての記事。
自宅のラズパイとモーションセンサー、カメラモジュールで製作した監視カメラのカメラが認識しなくなった。
自宅の監視カメラは動画を撮影した後、機械学習で動画に写っているオブジェクトを検知してオブジェクトが撮影されていればLINEで通知をする仕組みにしている。
結局、コネクター部の接触不良だったので接点復活剤で復活した
IoT機器(DHT22)で温湿度を測定してクラウド(AWS IoT Core)でkibanaでグラフ化した7回目。今回は動作環境を整える為の環境設定を行った。ラスパイのOSを無駄なリソースの消費を抑える為にデスクトップからCLIに変更、電源オン時にプログラムを自動起動する様に設定、遠隔操作に関する設定を行った。
systemdの.timerはLinux OSでcronの代わりにタイマー起動をする為のファイル。最近のLinuxではsystemdによるプロセスの制御を推奨している様なのでこの機会に.timerについて調べてみた。ラズパイで試したがUbuntuがベースなのでDebian系であればほぼ同じ様な指定で動作すると思う
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