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新研究 e-paper with NFC tag |NES株式会社

 2021年の新たな研究テーマとしてNFCタグを搭載した電子ペーパーについて掘り下げ始めています。

 今はイントロダクション、NFCタグや電子ペーパーについて学んでいる段階です。




電子棚板(ESL: Electric Shelf Label)

 スーパーや家電屋など陳列棚がある店舗では、棚の手前に商品名と価格が書かれた札が付いていると思います。

 その札は紙やシールが一般的でしたが、スーパーでは日ごとに価格変更があり、家電量販店では1日に何度も価格変更が行われたりしています。

 お店が忙しければ棚札の差替えが追い付かなくなりますが、電子棚札の導入により、その手間が軽減され、常に新しい情報をお客さんに提供する事ができるようになりました。

 国内企業も積極的に電子棚札の商品ラインアップを揃えていますので、成長市場であると思われます。

凸版印刷
パナソニック
イシダ



通信手段は2種類

 電子棚札はコンピューターとの通信によって書き換えられますが、その方法は大きく2種類あります。

 1つは無線LANのような数十メートル程度の近距離通信です。棚札であれば店内限定、基地局が1つでも足りるかもしれませんが中継器を使って隅々まで電波を行き渡らせる事もできます。
 店舗のパソコンだけでなく、本部のサーバと通信することで、全国一斉に値札を書き換える事もできます。

 もう1つがNFCのような近接した短距離での通信です。スマホ端末をタグにかざすといった10cm以内での通信です。
 現場に行かなければ通信できないという事がデメリットとも言えますが、目の前にある物だけが通信できるという事で、間違いが起こりづらいと見ることもできます。
 例えばNFCを使った電子マネーでは、誤って隣のレジの支払いをしてしまうような事はありません。

Wi-Fi
Felica



利点・欠点

 近距離通信と短距離通信(NFC)を簡単に比較してみます。

 通信距離が長く、パソコン1台で施設内の全てのタグを書き換えできるのが近距離通信タイプの特徴です。

 海外では433MHzタイプが主流なので、それが使えればボリュームディスカウントで安く整備できます。ただし、日本では病院のテレメーターやアマチュア無線などと周波数が近いため使えません(電波法の制約)。
 無線LANで使われる2.4GHzのタイプになると値段が10倍くらいになります。通信機器などを揃えて100万円超という事もあります。『トライアルセット』(アイニックス)でも48万円します。
 複数店舗や倉庫などで使う事業者にとっては安い投資かもしれませんが、我々には高嶺の花です。

 短距離通信は市販のスマホ1台で運用を開始できます。いま日常的に使っているスマホでも大丈夫です。NFC対応のスマホでも廉価品がありますので、1万円台から運用を開始できます。

近距離無線通信
(無線LAN・UHF等)
短距離無線通信
(NFC等)
通信距離数十~100m10cm以下
周波数2.4GHz無線LAN(主に日本)
433MHz UHF(海外)
13.56MHz
通信機器専用中継器/汎用中継器NFC端末
タグ電源電池内蔵不要
(NFC給電)
タグ単価1,000~2,000円2,000~3,000円
設備投資十数万円~
(汎用PC、通信機、回線)
1万円~
(スマホ1台で可)
ロックパスワードによるロック可パスワードによるロック可
遠隔操作不可

[参考] アイニックス: Realtime ESL, 価格

[参考] GRT: 電子棚札

[参考] SK Electronics: 電子ペーパータグ




本研究ではNFC

 当社の研究は医療現場をターゲットにしていますので、汎用性が重要になります。

 初期投資に200万円、院内の電波状況の調整が必要となると受入施設は限られてしまうので無線LANは難しいと考えました。

 輸液ポンプなど汎用医療機器でNFCが採用になり、医療機関での市民権も得ているので、今回はNFCを選んでいます。




試しにタグを1つ購入

 AmazonでNFCタグが売っていたので購入しました。3,057円、納期3週間という事でしたが実際は1週間程で届きました。

 しっかりした箱に入り、国内では佐川急便さんが手渡しで配達してくれました。

電子ペーパーや電子インクと呼ばれる技術を応用した製品に、NFCタグを載せた製品です。バッテリを搭載していませんのでメンテナンスは不要、小型軽量に仕上がっています。1個3千円を高いと見るかどうかは難しいところです。

 このタグはWaveshare Electronicsという会社が関わっているであろうという事が商品画像からわかったので、同社サイトを探ってみるとAndroid向けのアプリがダウンロードできました。




使い方

 Waveshare Electronicsのサイトにこのタグの使い方が掲載されていたので、参考にしました。

Waveshare Electronics

 同じ事ができて当然なのですが、調達したタグにスマホのNFC機能を使って書き込みしてみました。

 動画は撮りそびれてしまいましたが、iPhone8を借りて同じ試験を実施し、同じ結果を得ています。

自験例



研究進行

 手元のデバイスでNFCタグに書き込むことができる事がわかりました。

 スマホ向けプログラムが内製化できるのか否かがわからないので、これからいくつかの試験を重ねる事になります。

 プログラミングの内製/外注のいかんを問わず、臨床に持ち込むことはできそうである所感を得ました。

 すなわち、電池を使わない、既にME機器に搭載された規格であるNFCを用いている、医療機関に配備するのはスマホだけでも大丈夫、という点から医療機関および臨床に持ち込んでも良さそうだと考えています。

 既存の医療機器安全管理システムと連動させるにはハードルが高そうですが、このシステムだけ単体で実証試験をすることはできると考えています。




共同研究

 今後、医療機関や医療従事者と共同研究を行う予定です。

 進捗がありましたら当サイトやプレスリリース等でご案内申し上げます。




当社シーズ

 本件に関し、当社にはシーズや経験等があります。


(1)医療機器安全管理

 当社代表である西謙一は、医療機器安全管理を専門として研究や実務を経験して参りました。多くの学会発表や講演をして参りましたし、現在でも熱心に研究をしています。

 また、当社では現在、医療機関(病院)様より医療機器安全管理業務を受託しています。


(2)医療機器安全管理システム

 医療機器安全管理システム【CEME】という名称で独自にシステムを開発し、400施設以上に提供して参りました。

 病院は8千余りしかありませんので、400という数字は非常に大きな数字であると自負しています。

 システムを開発してきたノウハウがあり、今回のタグを医療に活かすための研究成果も持ち合わせています。

[Link] 楓: 医療機器管理システムCEME Web


(3)自動認識

 バーコードやRFIDなどを総じて自動認識と言いますが、医療機器安全管理システムの開発と並行して、自動認識の医療応用について研究して参りました。

 医療機器のバーコード管理の規格を預かる一般財団法人流通システム開発センターにも講演等で訪問したこともあります。

 月刊自動認識という雑誌の記事も執筆した事があり、この分野に明るい方だと思います。

[Link] 月刊自動認識: 2010年6月号




お問合せ

 本件に関するお問い合わせは、お気軽にお寄せください。

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AI・IoT・Computer BLOG

CeVIO AI(音声読み上げソフト) | NES株式会社

 昔ながらの音声読み上げというと、抑揚が無く、こんな感じではないでしょうか。


 それから比べると、無料で使える音声読み上げも進化しました。

 下の2つの動画は、GoogleとMicrosoftの音声です。どちらも無料で使えますが、録音はできません。

Google
Microsoft Word (Ayumi)



CeVIO Creator Studio

 5年ほど前から私が使っている音声読み上げソフトは『CeVIO Creative Studio』(チェビオ・クリエイティブ・スタジオ)というソフトです。

 ディスクは中々の可愛らしいパッケージなので、仕事用には見えませんが、お仕事に使います。

[Link] Amazon: CeVIO Creative Studio




CeVIO AI

 最新の合成音声ソフトを調達しました。

 これは深層学習を使ったAI(人工知能)を搭載しているという事で、前作のCeVIO Creative Studioとはチョット違いました。

 今回は声のキャラを2つ買ったので3万円くらいになりましたが、その価値はありそうです。

 下の音声を比較して頂くと、違いがわかるかなと思います。


最新のAI合成音声(CeVIO AI・さとうささら)

前作の合成音声(CeVIO Creative Studio・さとうささら)

昔ながらの棒読み


 音声は変幻自在と言うか、色々とアレンジできます。

 下の動画はキャラ名『さとうささら』と『弦巻マキ』という別々の物を使っています。

 作ったファイルは音源として活用できます。

 ファイルとして出力できるので、動画づくりにも使えます。
 今まで、部分的に聞きづらい合成音声だったので、あまり積極的には動画に使っていませんでした。
 AIになってからは、使用頻度が高くなりました。




研修資料の制作

 CeVIOの利用規約を見ると『小規模会議でパワーポイントなどに音声をご利用される場合は、商用利用のうち無料で利用できる範囲です。(ソフトはご購入ください。)』という記述がありました。

 この範囲内であれば仕事でも利用可能なようですので、上手く使っていきたいと思います。

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通信輻輳とHIS・PACS | NES株式会社

 いよいよい今週から東京オリンピックが始まりますが、コロナの影響で無観客が多くなりました。

 外出自粛の夏ですので、自宅で観戦する人が非常に多いと思います。

 2002年のサッカーワールドカップ(日本開催)ではスマホ普及前でしたのでネット観戦する人は少なかったのですが、2019年のラグビーワールドカップ(日本開催)ではオンデマンド放送が普及していたためネット視聴した人も少なくありません。

 今年は自宅の大型テレビで視聴しようという人が多いと思います。令和の時代、家にテレビがあっても地上波は見ない、見れないという家庭も少なくありません。当社の電気工事のお仕事で関わるのですが、新築住宅でネットは強化するがテレビは配線すらしないというご家庭も多いです。




五輪ウェブ視聴

gorin.jp

 gorin.jpとは、民放テレビ局によるインターネットでのオリンピック公式競技動画配信サイトです。

 公式というだけあって、コンテンツは充実しています。

[Link] gorin.jp


TVer

 TVer(ティーバー)とは、民放テレビ局が連携した公式サイトです。放送終了後にオンデマンド配信される動画コンテンツが充実しています。

 オリンピック特設ページが設けられていますが、中継はgorin.jpを視聴する事になるようです。

[Link] TVer オリンピック特設ページ


NHKプラス

 NHKの動画配信サイトです。

[Link] NHKプラス 東京2020オリンピック




HIS・PACSとの関係

 日本だけでも数千万人が視聴するオリンピック、しかも時差がないので日勤帯に競技が行われます。

 普段でも平日に12~13時はオフィス街を中心にネットがつながりにくくなる事があるのですが、これは多くの人が一斉にスマホで通信をする事が影響しています。
 mineoという通信サービスでは、この時間帯の通信量を減らす取り組みをしています。通信各社では既知の事実のようです。

12:15~12:45のmineoドコモ回線使用分の通信速度(土日は速い)

 競泳女子の池江璃花子さんが出場するとなれば、視聴率が高くなりそうですので、通信量が激増しそうです。

 近年、電子カルテ(医療情報システム・HIS)や医療画像管理システム(PACS)のクラウド化が進み、院外サーバで管理していたり、バックアップを院外に置いているケースが見られるようになりました。

 この情報の出し入れにはインターネット回線を使いますので、オリンピックによる通信量増加がどのように影響するのか心配しています。

[Link] mineo: ゆずるね。

[Link] mineo: 6月のネットワーク状況について

[Link] BIGLOBE: Q. お昼時は遅くなると聞いたのですが、本当ですか。

[Link] Ascii: テレワーク化進行で格安SIMの通信速度は変化したのか?




輻輳(ふくそう)

 輻輳とは、局所に集中して混雑する様子を表わす言葉です。

 災害時には電話回線が混雑してつながらない事がありますが、最近ではワクチン接種予約で市役所の電話がつながりにくくなった例もあります。このようなときに、通信が輻輳状態であるといった表現をします。

 電話とネットでは仕組みが違いますが、輻輳状態が生じる事には大差ありません。

[Link] NTT西日本: ふくそうのしくみ

[Link] NTT docomo: 夜間やイベント時にケータイ電話を使うと通信速度が遅くなる気がするのはなぜ




ネットの輻輳状態

 ネットの輻輳状態には大きく2つあり、サーバ側が混雑する場合と、閲覧者からサーバまでの経路のどこかで混雑している場合があります。

 下図はサーバ側が混雑してしまい、同時にさばける数を超えてしまったのでアクセスできなくなった時の画面です。
 例えば同時接続100本で設計していた所に、地震などの臨時ニュースが入って1万人がアクセスすれば、設計の100倍になりますので接続できる確率は理論上100分の1、しかし実際はどれをつなぐかという入口(ゲートウェイ)の作業負荷が重くなってしまい、すべてを遮断してしまう可能性もあります。
 表現が正しいかどうかわかりませんが、駐車場が満車で道路に車が溢れ過ぎたので、駐車場を閉鎖してしまい一切受け付けないという措置を取るような感じだと思います。


 五輪では配信サイトのサーバで輻輳状態が起こるかもしれませんが、そうならないように対策をしていると思います。

 それよりも恐れるべきは、医療機関周辺の通信だと思います。

 医療機関の前にある電柱に架けられている光ファイバーは、その下流にあるオフィスや住宅の通信も通します。
 住宅で一斉に動画を視聴すれば通信量が増えるのは当然で、おそらく過去に経験の無いほどの通信量になると思います。

 平時であれば光ファイバの許容量の5%や10%を医療機関が使っても遅滞なく通信できていたものが、1%しか使えないとなれば顕著に遅れを感じると思います。

 老若男女を問わず観戦するオリンピックゆえに、危険性は高いと思います。




災害モード

 電子カルテなどは、災害時に通信が途絶えた時のために災害モードを用意していると思います。

 可能な限り最新データをサーバからダウンロードしておき、当面は院内ローカルで運用、時期が来たらローカルに貯めたデータをサーバにアップロードして更新する方法があると思います。

 災害モードを併用する方法もあります。

 データを端末(パソコン)にダウンロードしてネットを遮断、参照のみできるパソコンにしてしまい書き込みはしない方法で運用します。
 処方など書き込みが必要な場合は、ネット接続された指定のパソコンから行ってもらうことで、医療機関と院外サーバとの通信量は少なくて済みますし、仮に通信に失敗しても入力した端末が特定できているので、あとで同期させやすいです。

 このようなモードが備わっていないシステムもありますので、各院で調整が必要だと思います。




参照と手書きカルテ

 最後にはカルテの手書きを考えなければなりません。

 可能な限り、過去データは参照できるように参照専用パソコンを今から作っておくと良いと思います。
 おそらく、困るのは26日からの平日だと思います。オフィスも住宅も通信量が多くなると思います。

 これまで一度も手書きカルテを使ったことが無いという医師や看護師も少なくありません。
 院内で完結するオーダリングシステムなどは院外の通信状況の影響を受けないので問題ないと思いますので、障害が出る部分だけにフォーカスして対応すると良いと思います。

 もし、あとでカルテを手入力しなければならないのであれば、事務員さんでもわかるような記述に心がけると、文字入力はアシストしてもらえると思います。




たぶん、大丈夫

 通信が遅くなるのはあり得ると思いますが、まったくつながらない事はないと思いますので、たぶん大丈夫だと思います。

 もし、あまりに心配でしたら通信を所掌する総務省へお問合せしてみてはいかがでしょうか。

[Link] 総務省: 地方支分部局/総合通信局・総合通信事務所

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AI・IoT・Computer BLOG 電気工事

マンション防犯カメラ新設工事 | NES株式会社

 ある賃貸マンションのオーナー様より、防犯カメラ新設のご相談を頂き、弊社のプランをご採用頂きましたので設置工事までさせて頂きました。




秩序の維持

 ご相談内容は大きく2つありました。

  1. ルールを逸脱したゴミ捨てを防止
  2. 構内でのいたずらや犯罪の防止

 主としては前者を考えており、特に夏場はゴミから発せられるニオイに対する苦情が出やすい時期でもあります。

 このマンションではゴミ捨て場がありますが、この場所以外にゴミを置いていく人が居るそうです。
 駅に近いので、もしかすると住人ではなく通りすがりの人かもしれませんが、特定できていません。

 また、ゴミ置き場に捨ててあっても、生ごみの汁が浸み出てしまい異臭の原因となることもあるそうです。




プランは『中と外』

 弊社から出したプランは棟内観察と外来者観察です。

 ゴミを捨てる場所、誤って捨てられる場所を観察することで、誰がどのような時に誤りを発生させているかを知る事ができます。

 外来者の観察は、誰が出入りしたかを知る事ができるだけでなく、カメラの存在をわかりやすく伝える事で無用な外来者を減らす狙いもあります。

 いずれのカメラも隠し撮りではなく、あからさまに撮っている事がわかるような設置方法を提案しました、




設置場所

 設置場所は以下の通りです。

  1. ゴミ置き場
  2. 過去にゴミが置き去りにされた場所
  3. ゴミからの漏出物や異臭で苦情があった場所
  4. エントランス

 空き巣などはこれらの場所以外からも侵入する可能性があります。例えば隣の建物から飛び移って来る事もあるので、エントランスのカメラには映らないかもしれません。

 住人のプライバシーもあるので、階段室や各室玄関ドアなどが映るようなカメラ設置は行いませんでした。




原則隠蔽配線

 既築マンションでしたが、最大限に隠蔽配線を試みました。

 特に防犯カメラは、これから犯罪をしようという人たちにとっては邪魔な存在なので、事前に配線を切られてしまう恐れがあります。

 そうならないように、配線を天井裏などに隠すことで、要らぬ犯罪を遠ざける狙いがあります。

天井点検口をフル活用
天井裏配線ができない箇所は配管で対応

※.外壁塗装色などで建物が特定されないように画像はモノクロにしています。




2カ月記録

 今回、観察対象が犯罪者というよりはルール違反者、ゴミの捨て方の秩序を乱す人を想定しているので、データを警察に出すという事はあまり考えられていません。

 犯罪ではないので住人から即時110番通報されるようなものではなく、やんわりと苦情が来ると思われるため、なるべく長期の録画ができるように容量を大きく改造しました。

 試算ではおおよそ2カ月くらいのデータ蓄積ができると考えています。
 体制としては何らかの連絡が入ってから3日以内に初動、データ取出しなどでトラブルがあっても弊社に連絡が来るのが遅くなっても、事案の発生から半月以内には現地に行けると思いますので、録画容量としては十分かなと思っています。




看板(サイン)

 今回の目的はゴミの処理の適正化、秩序を維持することにあるため、防犯カメラを設置して終わりではありません。

 弊社で用意した看板(サイン)も適所に設置させて頂き、視覚的に訴え掛けました。

 おそらく、住人以外の人がわざわざゴミを捨てに来るのは抵抗感が増したと思います。

 今回の防犯カメラ設置工事で丸1日滞在してわかりましたが、住人以外が自転車を置いて駅に向かっているのではないかと疑わしき事例に遭遇しました。
 電車の発車ベルが聞こえるような駅との距離、電車からも見えるマンションですので、遅刻しそうなギリギリのときには、ここに自転車を置いて駅に行けたら良いなと思う人も居るでしょう。

 そうした方々が自転車を置きそうな場所にもサインを設置しました。
 かなり大きな、わかりやすいサインにしたので、気づいてくれると思います。




ついでに交換

 今回、事前の現場調査をした際に、屋外にあるコンセントが錆だらけになっているのを発見しました。

 このまま錆が進行すると、電源部に近いところでも錆が発生し、錆びたパーツが脱落することで充電部と接触、漏電事故につながる恐れがあります。

 特に粉体化した錆びた鉄は、絶妙な抵抗となって電熱コイルのようになり、漏電遮断器が作動せずに先に発火してしまう可能性もあります。

 今回、マンションオーナーの了解を得て新品交換しました。




 今回は既築マンションに防犯カメラを設置する工事を受託しました。

 どのような角度で撮ると良いか、何台設置すべきか、どのように管理運営してくと良いのかなどをアドバイスしながら進めさせて頂きましたので、オーナー様の負担も軽くできたのではないかと考えています。

 弊社ではBCPコンサルティングを主力事業としているため、いかにして無用な事象を遠ざけるかに重きを置いています。その手段として防犯カメラを活用しますが、看板の設置など心理的な作用も取り入れながら、今回のゴミ問題は対処させて頂きました。

 ご質問などございましたら、お気軽にお問合せ下さい。

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PCファイル総背番号制支援システムの開発 ~QMS省令・ISO13485対応を目指す~ | NES株式会社

 紙媒体の場合、ファイル管理が部署内では統一されていたり、会社全体でもファイルの型番まで指定されていたりと、統制がとれている事がよくあります。

 パソコンとなると、添付ファイルで貰ったときのファイル名にしても、Wordファイル等の印刷体裁にしても、個人差が大きいと思う事、ありませんか。

 今日は無秩序から統制へ、我流から標準化へという話題です。


ファイル共有の基本

ファイル管理は自己流

 みなさんはパソコンの中のファイル・フォルダ管理はどのようになさっているでしょうか。

 ファイル名に日付を入れる、案件名や取引先名を入れるなど工夫されている人は多いと思います。

 ファイル名は考えずフォルダで分ける、デスクトップに貼り付けて時間があるときに分類する、管理方法は様々だと思います。


他人が見てわかる(?)

 自分のパソコンを他人が操作して、すぐにファイルを見つけられるか、何のファイルか判断できるか、そう考えてみたとき、あなたのパソコン内はいかがでしょうか。

 業務で指示されたファイルを提出するという事には慣れていても、ファイルを共有して誰もが見てわかるようにするとなると、簡単ではない事に気づきます。


無尽蔵な

 業務でパソコンを使うのは当たり前、毎日メールの送受信があり、WordやExcel、PDFなどのファイルが行きかいます。

 無尽蔵とも言えるようなファイルの管理は容易な事ではありません。


無秩序では統制困難

 他人とファイルを共有する事を目指す上で、無秩序ではその実現可能性は高まりません。

 何らかのルールを明示し、そのルールに従って共有することで全体の統制が取れるようになります。




何のために統制するのか?

標準化

 このような内部での統制が必要になるのは、何らかの標準化が生じた時です。

 『ISO』の取得経験がある方々は標準化にも馴染みがあるかもしれません。

 誰がしても同じ結果、誰が見てもわかる、成功も失敗も検証できる、標準化とはこのような目的で行われます。


ISO

 ISOはInternational Organization for Standardizationの略称で国際標準化機構などと訳されます。

 ISO9001やISO14001などはマネジメントシステム規格に基づく認証制度で、その適格性を認証されれば『ISO9001取得』などと公明正大に広告することができます。

 認証基準に適合しているか否が評価されるため、評価を受ける側は基準に合わせて職場環境を整えていきます。


ISO13485

 ISO13485は医療機器や体外診断薬を対象としたマネジメントシステムです。

 品質管理、そこから及ぶリスクマネジメントを対象としています。医療機器が事故と結びつく要因は製造や使用方法の問題だけではなく設計段階でも滅菌や配送の段階でもリスクが仕込まれてしまう可能性があるため、医療機器のライフサイクルを見据えた品質管理が求められています。


QMS

 QMSはQuality Management Systemの略称で、品質管理システムと訳されます。

 前述のISOは法令ではなくいわば民間認証のようなもので、検定の合否に法的な影響はありません。

 一方で医薬品医療機器等法(旧薬事法)は法律のため遵守義務があります。

 医療機器におけるQMSとはすなわちQMS省令を指す事が多く、QMS省令は正しくは『医療機器及び体外診断用医薬品の製造管理及び品質管理の基準に関する省令』という法令を指しています。

[Link] 医療機器及び体外診断用医薬品の製造管理及び品質管理の基準に関する省令


医療機器をつくるために統制する

 『何のために統制するのか?』と問われると、当社の関りが深い医工連携で言えば『医療機器をつくるため』と答えられると思います。

 民生品であれば企画して、作って、売るという流れを自社判断、社内基準で進める事もできますが、医療機器においては統制された管理下で作られた物で無ければ世に出せません。

 例えレポート1枚であっても、統制された中にあるか否かで、その真価に大きな違いが生まれます。




ファイル総背番号制と医療機器

なぜ総背番号なのか?

 新しい医療機器を企画し、開発し、試作し、製造し、販売するという流れの中で、なぜファイルの総背番号という話題が出てくるのでしょうか。

 それは、適正なマネジメントの実施のためです。


存在しない事の確証も重要

 『悪魔の証明』とは、存在しないものを、存在しないと証明することで『宇宙人は居ない』と証明するのが難しいといった意味合いで使われます。

 過去から現在にかけて、一度も作成したことが無いファイル、受け取ったことが無いファイルが存在するのか否かの確証はどこで得る物でしょうか。

 全ファイルをしっかりと管理していれば、台帳に無いのだから存在しないと言い切りやすくなります。


医療では当たり前(!?)

 以前、病院勤務時代に保健所から『○○の検査は実施していますか?』と聞かれたので『はい!』と答えると、『では証憑類を拝見します』というお決まりの流れになりました。

 通常通り検査済リストや手順書を提示すると『検査していないものがわかるリストを出してください』と言われました。
 私は想定内でしたので、すぐにそういったリストが提示できるようにシステムを構築していましたが、他部署では面を食らった感じで手間取っていました。

 研修会などでも『未受講者リスト』の提出を求められるため、これまでに開発した研修会出欠管理システムでは未受講者リストを表示する機能を搭載していました。




総背番号はどうやって付与したか

付与システムの開発

 フォルダ名を指定すれば、自動的に全ファイル名を抽出してExcelシートを作成するシステムを開発しました。
 Excelに出力する際に、上から順に固有番号を付けていく事も並行することで、対象の全ファイルに背番号が付くことになります。


これは台帳作成システム

 今回開発したシステムは、その瞬間を切り取って一覧表にするシステムです。

 このあとから出入りするファイルは監視できません。

 したがって、このシステムでは管理の最初となる台帳をつくるに過ぎず、このあとは従業員の皆さんがルールに従って台帳に登録していく必要があります。


どんなルールが要るのか?

 理想的にはファイル作成時点、遅くともファイル共有の時点で台帳に登録します。

 登録時にはなるべく、どんな目的で作成された、どんな情報が入っているファイルであるかを明示します。

 新規作成ファイルはもちろんですが、過去のファイル群もExcel台帳にはファイル名しか記録されないので、目的や内容を付記していく必要があります。


電子カルテの三原則

  電子カルテの三原則とは見読性、真正性、保存性の3つを指します。

 医療情報に該当するものを電子管理する場合にはこの三原則を遵守します。
 私たちはこの三原則に基づくシステムを開発した経験があり、実際に医療機関の従業者としてシステムユーザーでもあったのでなじみがあります。

 今回のファイル管理においてもこの三原則を意識してルールづくりを行っています。

[Link] 厚生労働省: 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第5.1版(令和3年1月)




システム開発の裏側

Visual Basic 6.0

 今回のシステム開発はMicrosoftのVisual Basic 6.0を使って行いました。

 20年以上前にリリースされた開発言語ですが、いまだに使っています。

 Visual Studio2005や2010も手元にはありますが、20年来の使い慣れたVB6で開発しました。


プログラムの構成

  DirListBoxで対象となるフォルダを選んでもらい、実行ボタンを押す事でサブフォルダを含めたすべてのファイル名を抽出するプログラムが動きます。

 ファイル名は『buf = Dir(Path & "\*.*"』というコードで抜き出し、『Do While buf <>""』というDo~Loopでbufに入れたファイル名一覧の末端までDo処理を続けることで、そのフォルダ内の全ファイル名を取り出しました。

 次にExcelのセルにデータを転記するプログラムを作り、セル1つずつにデータを転記していきました。


完全内製

 今回のシステムは構成などの企画からプログラミング、動作確認まで社内で完結しています。

 そもそも、もうしたシステムが必要だというニーズ抽出も社内ですが、ニーズがあるのか検証は終わって居ません。
 欲しいという人が現れるのを待つばかりです。




 今回はVisual Basic 6.0を使って、パソコン用ファイルに背番号となるIDを付与するシステムを独自開発しました。

 開発は土日を活用し、電話やメールで集中力が途切れない中で行いました。
 プログラミングはマルチタスク、同時にいくつもの出入り口や処理室をつくるため、集中が途切れると、もう一度すべてを見直さなければなりません。
 論理性が求められるため、論理的な不具合はバグとなってプログラムを異常な物にしてしまいます。

 最近、医工連携では3Dプリンタを活用する事が増えていますが、コンピュータープログラミングもお客さんに喜んでもらえました。

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既築ビル防犯カメラ新設工事 (2) 屋上 | NES株式会社

屋上を見守りたい

 今日はビルの屋上にある設備を見守りたいというご要望にお応えする工事をさせて頂きました。

屋上より更に上にある塔屋には高置水槽が設備されている
屋上(6階の上)の電気室や空調室外機

 前回の防犯カメラ工事は既築ビルのエントランス、地面に近い作業でしたが、今回は地上20メートルくらいでの作業、一部は柵も無い塔屋での作業となりました。

[Link] 既築ビル防犯カメラ新設工事(1)エントランス


屋上への通線

 テナントビルは電力と通信の配線が共用部から各戸へと配られるため、共用部には全フロアー共通のパイプスペース(パイプシャフト)が設けられていたりします。

 しかしながら、屋上は別です。エアコン等の専用配線や配管はありますが、電話やインターネットなどの通信線は屋上には用事が無いので配線・配管されていません。

 したがって、新たに配管・配線をする必要がありました。

よくある共用部の通線管
よくある共用部の弱電盤

屋外から管理人室へ

 まずは屋上から配管(PF管)を下へ垂らして配管を開始しました。

 屋上から下を覗く事ができないので、適当な長さを垂らしたら下へ行って長さを確認することにしました。
 何往復か必要かと思いましたが、管理人室の窓を開けると、配管の先端が目の前にあったので、一回で終わりました。

 画像の通り、先端にはアウトレットボックスを取り付けて先端を固定、屋上で配管を引き上げて仮止めし、各階の窓からサドルで固定していきます。

 アウトレットボックスから屋内へゴニョゴニョと工事をして、通線孔をつくります。

屋外配管の施工途中(配管を屋上から管理人室に垂らしている状態)
上階でサドル固定
電気工事でよく使われるボックスです。本業としている事業所であれば箱単位で在庫している物ですし、卸さんには大量に在庫がある商品です。
PF管用のボックスコネクタです。これを使ってアウトレットボックスにPF管を接続します。
PF管です。適当な長さにカッターナイフで切って使います。太さは色々とありますがLANケーブル数本であれば16で足ります。細い方が取り回しはしやすいです。

配管両端の位置決定と通線

 屋上の配線末端位置を決めて固定します。

 配管の両端が決まったので通線します。
 LANケーブルなので途中接続はNG、一本で端から端まで行きたいので、屋内側に必要な長さも計画します。

 屋上側から線を入れると、重さで物理的に下へと移動してくれるので配線(通線)はラクです。
 縦移動の分は通線ツールなしで通っています。外壁から屋内へ通す際には通線ツールを使いました。

 PoEの装置を使うため、管理人室から屋上への電源配線は不要です。LANケーブル1本だけ通します。

 配管内だけでも20m近く、屋内でも10m近く使うのでLANケーブルは長さにゆとりのある物を使いました。

屋上側の配管末端の位置を決めて、屋上側(高い方)から通線
管理人室の外から通線孔を通って屋内へ配線を取り出す
非常にコシのあるステンレスワイヤです。屈強です。管内配線作業には不可欠です。天井裏などでも活躍します。今回、HUBの電源を取るために天井裏を10mくらい、ワイヤが走行して配線を成功させました。必須アイテムです。
PoE機器に使うという事でCat6のケーブルを使用しました。端末は処理されていない100m巻のLANケーブルを2つ用意しました。管内に配線が複数入るときは2巻あるLANケーブルを上手く組み合わせて使います。

屋上の上の塔屋工事

 屋上の上に飛び出る塔屋はエレベーター機械室を兼ねており、なかなかの広さがあります。

 ここにある排水溝が詰まると危険なので、排水溝の詰まりを監視するカメラを設置します。

 また、高置水槽があるので、その異常も検出するために排水溝と高置水槽の両方を監視できる位置にカメラを設置します。

 まずは道具と材料を、ハシゴを使って持って上がります。
 今回、20kgあるコンクリート塊を持って上がったのですが、命綱(安全帯)を使って慎重に持ち上げました。


コンクリート塊にカメラを固定

 防水がしっかり施工されている屋上ではビス穴1つでも防水が破綻するので、穴あけ工事はできません。

 そこで今回はコンクリート塊を設置し、そこへカメラを取り付けて監視する事にしました。


あと2台は塔屋の側壁

 今回、写真を撮る前に雨が降ってきてしまったので記録が無いのですが、あと2台設置しています。塔屋の側壁に設置し、電気室(キュービクル)やエアコン室外機を観察しています。

 深夜でもしっかりとした画像が手に入ります。

塔屋側壁カメラ試写(深夜0時頃)
塔屋側壁カメラ試写(深夜0時頃)

HUBは塔屋側壁

 管理人室から屋上までは配管を通し、配線も終えていますが、電源供給を兼ねたHUBの位置は未決定のままでした。

 カメラ位置が決まったところで、HUBの位置を決めました。

 屋上で下からの配管・配線をキャッチしているアウトレットボックスの真上、床から180cmくらいの高い位置に設置しました。

 この真上には塔屋屋上から来た配管を受けるアウトレットボックスを設置し、そのボックスには防犯カメラも設置しました。

 全4本の配線がそのアウトレットボックスからHUBを収めるウォルボックスへと配管内を通って敷設されました。

 雨天のため、写真がありません。

5ポートありますが、PoEは4ポートです。1つは普通のLANです。今回の使い方で言えば、4つのPoEポートにカメラが接続されます。
ミライのウオルボックスです。定番商品です。屋外に設置しても大丈夫です。扉には南京錠をかけることもできます。

HUBの位置に合わせて端末処理

 各方面からの配線は、カメラセットに付属していた配線を使用しました。
 1本を除き有り余る長さなので、カットして端末処理しました。

 並べ方ですが通常は『B配線』を使います。

T568A配線
T568B配線

 道具と材料は、下記2点だけあれば足ります。

 この先のカメラ設定などは、以前の工事を参考にして頂ければと思います。

[Link] 既築ビル防犯カメラ新設工事(1)エントランス

LANの端末のコネクタです。ボリュームディスカウントが大きいので何か所も作業しそうであれば100個入りを買ってしまえば失敗を恐れずに作業できます。
LAN端子(コネクタ)をかしめる工具です。これ1つですべてできるので、LAN自作には不可欠なツールです。どこのブランドが良いとかは無いので、手に入る物を使えば良いと思います。

台風でも遠隔監視

 今回は防犯ではなく保守・保全のための監視カメラですので、対象物が昼夜を問わず見える事が重要になります。

 試写映像では十分に対象物を捉えられていましたので、あとは微調整をして工事完了になります。

監視カメラの試写映像(深夜0時頃)

防犯カメラ

 今回は既築ビルに防犯カメラを設置する工事をさせて頂きました。
 工事は2人日(2人工)でした。

 800万画素のPoEカメラは施工がラクな上にクリアな画像が入手でき、目的を果たしました。

 使用機器は下記の商品です。

PoEの防犯カメラセットです。カメラ4台、レコーダー1台がセットになっています。マウスも付属します。LANケーブルは防水コネクタを付けた物が4本同封、1本15mくらいです。これまでに数台調達しましたが特に不具合などは経験していません。
5ポートありますが、PoEは4ポートです。1つは普通のLANです。今回の使い方で言えば、4つのPoEポートにカメラが接続されます。

 屋上作業などは作業者の安全確保、防水などの建物の保全など経験・知識・技術がないと難しい部分もありますので、DIYで施工をお考えの場合は、何かあったときの損害・危害も検討した上で、プロに依頼すべきか決定すると良いでしょう。

 例えば装備品。私は下記の安全靴を履いて作業しています。靴だけで7~8千円します。救急隊も使っている業務用なので30cmまでラインアップがあり、私は29cmを使っています。
 ハシゴの昇降などの際には安全帯も装着しています。安全帯は足場作業用と柱上作業用で多少の違いがあり、柱上作業用は身を委ねて作業をするので、よりしっかりしたロープになっています。安全帯を付ける腰ベルトも業務用です。腰ベルトだけで1万円以上したと思います。

 救急隊も愛用している運動性に優れた安全靴です。安全靴なので先端には鉄板が入っています。クギを踏んでも、踏み抜いてしまうリスクが少ない靴です。履きやすく、脱ぎやすいです。歩き回っても疲れません。スーツにも違和感が少ないデザインです。すごく、良いです。

 安全第一、生命優先、ぜひご検討ください。


関連記事

[Link] 既築ビル防犯カメラ新設工事(1)エントランス

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AI・IoT・Computer BLOG 電気工事

既築ビル防犯カメラ新設工事 (1) エントランス | NES株式会社

 DIYでチャレンジしたいという方が居られますので、使用物品等をお買い求めになりやすいようにリンクを張っておきます。一部、プロ仕様と市販品が不一致な点がありますがご容赦ください。
 免許が必要な作業や、高所作業等で危険を伴う場合は電気工事業者を要請する事を強くお勧めします。

シャッターにイタズラ描き

 大阪の天神橋筋商店街にあるテナントビルの1階、お店のシャッターに落書きをされてしまったそうです。

 現場を見に行くと、ちょうどペンキ屋さんが作業に来ていました。

ペンキ屋さんが落書きを消す準備中

抑止力としての防犯カメラ

 できれば犯人を捕まえて欲しいとビルオーナーさんはおっしゃっていましたが、捜査は警察の仕事なので捕まるかどうかはビル側では管理できません。

 しかしながら、犯罪が起こりにくいビルづくりには方策がいくつかあります。

 今回は防犯カメラを設置して、抑止力にしようという事でご相談頂きました。




目次

  1. シャッターにイタズラ描き
  2. 抑止力としての防犯カメラ
  3. 管理室⇒共用部⇒カメラ
  4. 情報盤
  5. 縦と横
  6. カメラ設置
  7. 高い所から、失礼します。
  8. カメラの固定方法
  9. 屋外から屋内へ
  10. 共用部にHUB
  11. HUBは電化製品
  12. 共用部~管理室
  13. 端末処理
  14. ケーブル点検
  15. レコーダーHDD換装
  16. ケーブル接続
  17. 片付け前に試運転
  18. フォーマット
  19. カメラ設定
  20. 録画は始まっている
  21. アプリで閲覧
  22. 画角調整
  23. 数週間録画
  24. 防犯カメラ




管理室⇒共用部⇒カメラ

 今回は管理室にレコーダーを設置、カメラは屋外に設置、管理室とカメラ位置はフロアが異なります。

 途中の配線・配管はテナントさんのエリアを通る訳にはいかないため、共用部を通るしか方法がありません。

 配線ルートを確認する作業から始めました。


情報盤

 こちらのビルは昭和40年代築ですが、各階に情報盤(MDF: Main Distributing Frame)があり、電話の端子盤が使われていた形跡は残っていましたが、ほとんどが光ファイバに置き換えられていたので、配管内は線が詰まっている割には使われていない物が多く、今後の追加配線の余地はありそうでした。


縦と横

 情報盤(MDF)を使う事で階と階の縦の通線はできそうな事がわかりました。

 情報盤はクローズド環境のため、共用部に配線を出す方法が必要になります。

 各階を調べてみると、ある階で盤から天井裏への配線ルートが確立されていたので、そこを利用する事にしました。


カメラ設置

 配線ルートが確立できる事を確認した後、カメラの設置を行いました。

 どこかのテナントさんがPF管を垂らしていたので、それを避けながらの設置になりました。

 最初の2台は1階の天井の高さあたりに設置しました。
 おおよそ、ビルの入口を捉える感じで考えています。


高い所から、失礼します。

 今回はビル全体を俯瞰できるように高い位置にも設置しました。

電気工事でよく使われるボックスです。本業としている事業所であれば箱単位で在庫している物ですし、卸さんには大量に在庫がある商品です。
PF管用のボックスコネクタです。これを使ってアウトレットボックスにPF管を接続します。
PF管です。適当な長さにカッターナイフで切って使います。太さは色々とありますがLANケーブル数本であれば16で足ります。細い方が取り回しはしやすいです。

カメラの固定方法

 ここまで簡単にカメラが設置されたかのように書いてしまいましたが、一応プロらしいの技を使っています。

 カメラはすべて、アウトレットボックスの蓋に取り付けています。

 アウトレットボックスは壁にビス固定しています。
 BOSCHのハンマードリルに、6mmのコンクリートビット(ドリル刃)を装着して壁に下穴を開け、カールプラグを打ち込んでビス固定しています。

 カメラ・ボックスの位置決めは画角が最優先ですが、配線・配管ルートや、カメラ自体へのいたずら防止などを考慮して、最適化しています。

昔からあるプラグです。私は業務用なので箱買いしていますが、Amazonでは小分けして売ってくれています。
ボッシュのドリルのそのまま嵌るビットです。ワンタッチで脱着できるので便利です。強度はしっかりしていると思います。なかなか折れる事は無いので、しっかりした1本を買うと良いです。

屋外から屋内へ

 外壁に配管を敷設する事は比較的容易です。

 問題は、屋外から屋内へ線を取り込む方法を考える事です。

 下図はまだ敷設の途中、共用部の窓から配管を降ろしているだけの状態なので窓から配管が出ています。これでは雨仕舞も防犯も悪いので、どこかから屋内へ線を取り込みます。

 今回、防犯上の理由で画像ではお示ししませんが、プロらしい仕事はさせて頂きました。
 配管ごと壁内に入り、共用部の天井裏に入り、共用部の点検口まで行っています。そこまで配管されたので、もしカメラを追加するとか、LANケーブルを差し替えるといった事が起きた際には共用部の点検口からカメラの所まで、管内配線ができるのでラクですし、足場など不要で安全性も高いです。


共用部にHUB

 今回設置の防犯カメラシステムはPoEという種類で、簡単に言うとLAN配線だけでカメラの電源も信号もやり取りできます。

 LAN信号はHUBを介して1本にまとめられるので、屋外にある4台のカメラから出た4本のLANケーブルは、共用部で1本のLANケーブルにまとめました。

 カメラそれぞれにIPアドレスを付与するので、パソコンなどと同じようにHUBを使って配線をまとめます。

 このHUBにはPoE対応機種が必要です。

 カメラからHUBまでは、LANケーブルは途中で接続することなく1本モノで配線しました。
 配管を敷設したので、あまり考えなくても上手くいきますが、通すべき穴などを間違えると、手戻りが多くなります。

 HUBは埃を被って壊れないようにウォルボックスに納めました。

5ポートありますが、PoEは4ポートです。1つは普通のLANです。今回の使い方で言えば、4つのPoEポートにカメラが接続されます。
ミライのウオルボックスです。定番商品です。屋外に設置しても大丈夫です。扉には南京錠をかけることもできます。

HUBは電化製品

 カメラはPoEなのでHUBやレコーダーからのDC電力供給で動作しますが、HUBには100Vの電源が必要です。

 今回、電源の無い共用部にHUBを設置する事になったので、電源を確保する必要が生じました。

 共用部にはコンクリ壁に埋込コンセントがあったので、仕方なく壁面は露出配線、そのまま天井裏に配線を入れて、天井裏は隠蔽配線でHUBまでたどり着きました。

 コンセントの真上の天井から、点検口まで約10m。
 まずはコンセント真上の天井に2cmほどの丸穴をあけて、勘を頼りに通線ワイヤを入れて点検口を目指しました。なんとなく『行ったな』と思ったところで点検口から天井裏を覗くと、しっかりとワイヤが近づいて来てくれていました。

 これで天井裏の配線は成功しました。

 電源側は既設埋込コンセントの所にモールボックスを設置、モールボックスからモールを天井まで敷設、モール内にVVFケーブルを敷設、目的地まで電源供給します。
 モールボックス側は、元の埋込コンセントを取り付けて作業完了です。

 負荷側は、今回は露出コンセントを設置しました。
 誰かに見られるような箇所でも無いので、頑丈、低価格、という事でパナソニックのコンセントを使いました。

電源配線に必須のケーブルです。電材卸に行けば普通に在庫されているケーブルです。ブランドとしてはヤザキは有名です。巻線長さで価格が変わりますので『安いな』と思ったときは長さをご確認ください。
モールボックスです。今回は、既存の埋込コンセントの所にこの箱を取り付けて、露出配線を導き出せるようにしました。一般家庭ですと使いづらいですが、ビルの共用部でしたので容認してもらいました。
電線カバーなどとも呼ばれる『モール』です。1号というのは太さで、今回のようにVVFケーブルを収めるのであれば1号がちょうどよいです。
露出型のコンセントです。パナソニックの定番商品です。今回は露出での設置なのでコレを使いましたが、モールボックスを設置して埋込コンセントを使う方法もあります。

共用部~管理室

 いよいよ共用部から管理室へと行きます。

 先ほど設置したHUBから管理室まではLANケーブル1本、途中でつなぐことなく一気に向かいます。

 今回は、ある階の天井裏から点検口を2つ通ってMDFにたどり着き、そこから管理室のある階のMDFへ配管経由で渡り、MDFから管理室内へと入りました。

 管理室内はいくつかの弱電ボックスがありましたので、まずは1個目のジャンクションボックスへ配線、そこから2個目へと配線を通して配線完了となりました。

 このルートを、1本のワイヤで往来しました。
 LANケーブルは管理室で伸ばして置き、HUBを設置した位置から順にワイヤを通して進み、管理室でワイヤにLANケーブルをつないで、戻ってきました。

 この時点でLANケーブルの先端(端末)は処理されておらず、すなわちコネクタはついてません。

非常にコシのあるステンレスワイヤです。屈強です。管内配線作業には不可欠です。天井裏などでも活躍します。今回、HUBの電源を取るために天井裏を10mくらい、ワイヤが走行して配線を成功させました。必須アイテムです。
PoE機器に使うという事でCat6のケーブルを使用しました。端末は処理されていない100m巻のLANケーブルを2つ用意しました。管内に配線が複数入るときは2巻あるLANケーブルを上手く組み合わせて使います。

端末処理

 LANはコネクタ化されないと使えません。

 これまで管内を通した配線はすべて、端末処理されていません。
 端末処理してあると管内を通せない上、作業途中でツメが折れてしまい使い物にならなくなってしまいます。

 端末処理は専用工具と専用材料を使います。

 ケーブルには8本の線が入っており、2本ずつツイストしていますので、それをほどいて横並びにします。
 並べ方ですが通常は『B配線』を使います。
 下方の写真は中国製のカメラに附属していたケーブルですが、B配線です。家電量販店で売っているLANケーブルも、100円均一で売っている物もB配線です。

T568A配線
T568B配線

 処理方法は、LANケーブルの外装を剥き、8本の電線を顕わにします。剥きが短いと、後の整線作業が難しくなるので、10cmくらい剥くと良いです。

 ツイストされた4組8本の電線をまっすぐに整線し、上述の順番になるように並べます。

 キレイに並んだら、崩れないように指で押さえて、まずは電線の長さを調整します。ちょうど良い長さで切り落とします。
 ちょうど良い長さは、コネクタの先端部分まで芯線が届き、かつ露出する部分では芯線が見えず外装で守られる長さです。だいたい1cmくらいです。

 線を切る作業は、ニッパなどを使うと意外と難しいです。
 専用工具で切った方が間違いないです。

 専用工具で先端をカットしたら、そのまま工具を置かずにコネクタを固定する作業に入ります。
 工具のコネクタ装着部にコネクタを入れて、LANケーブルに嵌めこみます。
 そして工具を締め付けます。

 これで端末処理は完了です。

LANの端末のコネクタです。ボリュームディスカウントが大きいので何か所も作業しそうであれば100個入りを買ってしまえば失敗を恐れずに作業できます。
LAN端子(コネクタ)をかしめる工具です。これ1つですべてできるので、LAN自作には不可欠なツールです。どこのブランドが良いとかは無いので、手に入る物を使えば良いと思います。

ケーブル点検

 ケーブル自体が断線してしまっている事はほぼ考えなくて良いと思います。エラーは、端末処理に集中します。

 エラー検出のチェッカーを使用します。片端に送信器、他端に受信器を装着し、スイッチを入れると電線1本ずつに電流を流して通電を確認できます。
 送信器の1番が点灯中に受信器の1番も点灯する、という流れで8番までチェックできたら完了です。

 番号違いで表示された場合には、電線の並び順を間違えています。

 点灯しない番号があれば、端末処理に失敗しています。

LAN工事の重要アイテムです。工事しながらパソコンなどを接続してネット接続を確認する方法でも良いですが、こうしたチェッカーを使うと確実に点検できます。
かしめ工具とチェッカーのセット商品も売られています。メーカーにこだわらないのであればセット商品の方が割安です。

レコーダーHDD換装

 カメラの設置と配線が終わったので、あとはレコーダーを設置して完了です。

 今回は録画容量を大きくするためにハードディスク(HDD)を6TB(ロクテラバイト)に増量しました。

 作業は簡単です。本体カバーを外すとハードディスクが見えますので、側面のコネクタ(通信用と電源用の2本)を外し、下面の4本のネジを外せばHDDを取り外せます。
 続けて、新しいHDDを元の手順で取り付ければ換装完了です。

ウェスタンディジタルの3.5インチ・6TBのハードディスクです。価格面でBlueシリーズを選びましたが、常時録画なので確実性を高めたければ上位機種が良いと思います。

ケーブル接続

 必要なケーブル類を接続します。

 ここまでに敷設したカメラのLANケーブル、インターネット用のLANケーブル、ディスプレイ用のケーブル、マウス、本体電源ケーブル(ACアダプタ)です。

 今回、間に合わせで古い4:3ディスプレイを持ち込みましたが1万円台でもキレイな商品があるのでワイド画面(16:9)のHDMI入力ディスプレイをお勧めします。

パソコン用のディスプレイがそのまま使えます。防犯カメラは音も拾いますので、スピーカー内蔵が良いと思います。

片付け前に試運転

 外装カバーをかぶせる前に、試運転してみました。

 未フォーマットのハードディスクですが、基板からソフトウェアが立ち上がって、フォーマットできる状態になっていました。

 これで、HDD換装に問題がないことが確認されました。


フォーマット

 フォーマット(format)とは初期化を意味しますが、このハードディスクを、この防犯カメラレコーダーに合った形に初期化します。

 画面上で『システム設定』を選択し、『一般設定』タブから『HDD設定』を選択します。
 未フォーマットのハードディスクがあると思いますので、『フォマット』をクリックします。若干日本語がおかしいのはご愛嬌、無視して先に進みます。

 フォーマット後、6TBを認識できていれば完了です。


カメラ設定

 原則、不要です。
 特に何も触らなくても勝手に設定されています。

 ただし、ネット接続が確立されていないとIPアドレスの付与がどうなるのかわかりません。
 今回のネットワークは、よくある『192.168.11.**』というもので、自動的にIPアドレスが付与されていました。

 奥深い設定をしていくと、MACアドレスが関係する何かが出てきます。
 今回は触りません。


録画は始まっている

 電源を投入して起動した時点で、自動的に録画が始まっています。
 今回はHDDのフォーマットがあったので少し遅れてですが、それでも何の設定もなしに録画されています。

 今回、特に何も設定せずに、起動後放置していたら約3時間分のデータがたまっていました。


アプリで閲覧

 アプリを使って遠隔監視できるようにします。
 方法は2種類あり、パソコンか、スマホ・タブレットです。

 パソコン用はWindows用とMac用に分かれています。下記リンクから進むとGoogle Driveが開いてダウンロードできるようになっています。
 スマホやタブレットはOSごとにダウンロード先が異なります。

パソコン

IP PRO

Android (Google Play)

IP PRO

iOS (Apple Store)

IP-Pro

 アプリをダウンロードした後は、装置を見つけ出します。

 本体のIDを手入力するか、QRコードで読み込みます。

 レコーダーの『ウィザード』という機能を使うと、下図のようなQRコードが3つ出てきます。
 一番シンプルなQRコードが、レコーダーのIDです。下図は加工していあるので読めません。


 アプリでは閲覧だけでなく、録画データを取得する機能があります。

 アンドロイド携帯ですと、録画ボタンを押して得たデータは、下記のファイルパスに保存されます。

\Android\data\com.juanvision.eseecloud30\files\downloads\video


画角調整

 遠隔監視ができるようになったところで、端末を持ってカメラの所へ行きます。

 画面を見ながら、カメラの角度を調整します。

 カメラには3つのネジが付いています。プラスドライバーで調整できます。

ノートパソコンで画角を確認しカメラ固定

数週間録画

 これですべての作業が完了したので、あとは何かが起こるまで放置です。

 今回、保存記録を見てわかりましたが概ねカメラ1台あたり、1時間あたり700MB~1GBの容量を使います。

 仮に4台設置であれば1時間あたり2.8GB~4GBです。

 6TBから逆算すると1,500時間~2,143時間です。

 約60日~90日分の録画が残ります。


防犯カメラ

 今回は既築ビルに防犯カメラを設置する工事をさせて頂きました。

 工事は1人で2日間でした。

 800万画素のPoEカメラは、相当に画像がクリアで、深夜でもよく映ります。
 スマホで見ていても、駐輪された自転車のスポークが見えますので、かなり鮮明です。

 使用機器は下記の商品です。
 DIYでチャレンジされても良いと思いますが、配線を隠蔽しないと犯罪前に線を切られてしまったりしますので、守りたい物があるお宅では、プロに要請するのも賢い選択だと思います。

PoEの防犯カメラセットです。カメラ4台、レコーダー1台がセットになっています。マウスも付属します。LANケーブルは防水コネクタを付けた物が4本同封、1本15mくらいです。これまでに数台調達しましたが特に不具合などは経験していません。
5ポートありますが、PoEは4ポートです。1つは普通のLANです。今回の使い方で言えば、4つのPoEポートにカメラが接続されます。

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[Link] 既築ビル防犯カメラ新設工事(2)屋外

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クラウドを使うAIを学習する | NES株式会社

Azure Cloud Shell

Microsoft Azure

 今回はマイクロソフトのAzureを使ったクラウドでのAIについて学習することにしました。

Microsoft Azure




Azure GPU VM

 簡単な構文で実行できるらしいので、やってみました。

$ wget https://nvwestus2.blob.core.windows.net/pub/new-ngcvm.sh
$ chmod +x new-ngcvm.sh
$ ./new-ngcvm.sh

 上記を実行すると『このコマンドは廃止され、バージョン '3.0.0'で削除されます。代わりに「az vm image terms accept」を使用してください。』といったメッセージが出されます。
This command has been deprecated and will be removed in version '3.0.0'.Use 'az vm image terms accept' instead.

 赤文字で色々と失敗した内容が表示されるので、おそらくこれは失敗なのだと思います。

 ただし、エラーメッセージの下方に下記のメッセージも出るので、部分的には上手く行っているかもしれません。

FQDN: nv79b353f2.westus2.cloudapp.azure.com
USERNAME: nvidia
PASSWORD: jetsontx2!!!
DIGITS URL: http://nv79b353f2.westus2.cloudapp.azure.com:5000

NVIDIA: DLLAB Japan Tour 2019 AIとIoTが出会う日:IoT編@名古屋

Microsoft Azure: Azure CLI を使用して Azure Marketplace の Linux VM イメージを見つける

Microsoft Azure: az vmイメージの用語

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AI・IoT・Computer BLOG

Jetsonで画像推論 | NES株式会社

見ヨウ見マネ

 今回は日本語・英語のサイトを探して記事を拝見し、見よう見まねで『この画像は○○だろう』という推論のプログラムを使ってみました。



サンプルで画像表示

 ユーザーガイドを参照すると、8ページに"Sample Applications"という項がありJetpakに含まれるサンプルアプリが紹介されています。

 これらは画面左上のファイルアイコン(ファイルマネジャ)を開き、左側にあるメニューの"Othe Location"をクリックすると出てくる"Computer"というドライブアイコンをクリックすると表示できます。
 例えば"CUDA"であれば、先ほど開いた "Computer" ドライブの中の "usr"⇒ "local" と進むと下表の名を冠したフォルダが現れます。

JetPack componentSample locations on reference filesystem
TensorRT/usr/src/tensorrt/samples/
cuDNN/usr/src/cudnn_samples_/
CUDA/usr/local/cuda-/samples/
Multimedia API/usr/src/tegra_multimedia_api/
VisionWorks/usr/share/visionworks/sources/samples/

/usr/share/visionworks-tracking/sources/samples/

/usr/share/visionworks-sfm/sources/samples/
OpenCV/usr/share/OpenCV/samples/
VPI/opt/nvidia/vpi/vpi-0.0/samples

 その"CUDA"でサンプル画像を表示するソースを実行してみます。
 ファイルマネジャーから "Computer" ⇒ "usr" ⇒ "local"⇒ "cuda10.2" ⇒ "samples" ⇒ "5_simulations"⇒ "oceanFFT"と進みます。この状態でフォルダ内で右クリックし "Open in Terminal"を選択してterminalを開きます。
 開いたterminalでは下図のような表記になっていると思います。

/usr/local/cuda-10.2/samples/5_simulations/oceanFFT $

 ここで "sudo make"を実行します。コンピューターのパスワード入力が求められると思います。そのまま進みます。
 makeコマンドとは、アプリをコンパイルする、実行するといったものです。

$ sudo make

 次に入力を求められたら "ls"(エルエス)と入力します。lsコマンドは一覧表示する指示です。

$ ls

 おそらく "oceanFFT"という文字が緑色で表示されていると思います。これを実行してみます。

$ ./oceanFFT

 何か青っぽい画像が表示されると思います。これでサンプルは終了です。

 画像を試しに扱うことができたと思います。ネット上の先人たちのサンプルコードではVisionWorksやOpenCVもよく使われているので、参考にされると良いと思います。

NVIDIA: JETSON NANO DEVELOPER KIT User Guide

デジタルライト: 第2回ゼロから始めるJetson nano : とりあえずデモを動かす方法




画像推論の環境整備

環境の準備

 まず、Jetsonの最初の準備で"JetPack"はインストールしたので次へ。

 GitHubというサイトから、"Hello AI World"のソース一式を取得する必要があるという事で、以下のコードを実行。
 "sudo"なのでパスワードを求められました。

$ sudo apt-get install git cmake

 続けて、今のフォルダ内(カレントディレクトリ)の下の"jetson-inference"にソースを展開します。

$ git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
$ cd jetson-inference
$ git submodule update --init

 このとき、"jetson-inference"のフォルダが既に作られていると、一行目の"git clone"が実行できません(でした)。
 エラーが出ているときは、画面左上のアイコンからファイルアイコンを選び、そこから"jetson-inference"を右クリックしてゴミ箱へ送ります(送りましたら上手くいきました)。

 次はPython3(パイソン3)をインストールします。

$ sudo apt-get install libpython3-dev python3-numpy
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ../

 ここでインストールするネットワークの種類を選択する画面が出れば正常に進んでいます。

  1. Image Recognition - all models
  2. Alexnet
  3. GoogleNet
  4. GoogleNet - 12
  5. ResNet - 18
  6. ResNet - 50
  7. ResNet - 101
  8. ResNet - 152
  9. VGG - 16
  10. VGG - 19  デフォルトで3番のGoogleNetと5番のResNet-18が選択されています。そのままでも問題ないですし、全部選択しても問題無いです。  この選択をすると、次にPyTorchのインストールの確認画面が現れます。複数のバージョンが表示された場合、PyThonのバージョンに合わせて選択し、チェックが入った事を確認して次に進みます。
$ make
$ sudo make install

 ここでインストールするネットワークの種類を選択する画面が出れば正常に進んでいます。




Jetsonで画像推論【静止画】

imagenet-consoleで画像を推定

 画面左上のファイルアイコンを開き、"Home"にある"jetson-inference"を開きます。続けて、"build"⇒"aarch64"⇒"bin"と順番にフォルダを開いていきます。
 最後にフォルダの適当な位置で右クリックをして、ターミナル(端末)で開くを選択します。
 開いたTerminalで下記を実行します。

$ ./imagenet-console --network=googlenet ./images/banana_0.jpg output_0.jpg

 長いときもあれば、短いときもありますが、推定した結果が画像データ(output_0.jpg)としてフォルダに保存されます。
 提供した画像データの左上に何パーセントの確率で何だと推定したかが出てきます。

 バナナの画像を使うと90%以上の確率でbananaだと返してきました。
 ミカンを使った場合、1回目だけ低い確率でトーテムポールと返してきました。その後はorangeと返してきました。

 手元にあった救急車の画像を使ったときは、40数%の確率で救急車と返してきました。

$ ./imagenet-console --network=resnet18 ./images/banana_0.jpg output_1.jpg
$ ./imagenet-console --network=resnet50 ./images/banana_0.jpg output_2.jpg

 上記のように"network"の接続先を変更することで、返される推論も変わります。

 バナナの画像を送った結果ですが、googlenetが99.90%、resnet-18が99.32%、resnet-50が99.95%の確率でバナナだと回答しました。

 実験的にいくつかの画像を比較してみました。
 左側の写真がサンプルとして提供した画像、右側の最上段は画像の名称や意図、2段目がGoogleNetでの結果、3段目がResNet-18での結果、最下段がResNet-50での結果です。


花瓶に入った花(カサブランカ)
42.53% handkerchief, hankie, hanky, hankey
23.52% handkerchief, hankie, hanky, hankey
34.20% pot, flower pot

 まずは一般的な物として花瓶に入った花を検出・推論しました。
 柄が派手なためかハンカチと認識されてしまいました。ResNet-50だけは花瓶と推論しました。


ネコ(マンチカン)、アップ
24.73% tabby, tabby cat
10.74% Boston bull, Boston terrier
41.33% tabby, tabby cat

ネコ(スコティッシュフォールド)、引き
39.43% Persian cat
50.39% Pekinese, Pekingese, Peke
83.20% Persian cat

2匹のネコ、ソファなど雑然とした背景
22.12% Siberian husky
12.52% black-footed ferret, Mustela nigripes
79.54% Old English sheepdog, bobtail

 猫の画像を3種類与えてみました。

 1枚目は"tabby cat"は虎猫やブチネコなどと訳せると思いますので、だいたい当たっていると思います。ボストンテリアは犬なので、これは大ハズレです。

 2枚目は"cat"や"Scottish Fold"が正解です。ペルシャ猫は遠からずですが、ペキニーズはだいぶ雰囲気が違います。

 3枚目は犬やイタチと推論が出ていました。ResNet-50が示したオールド・イングリッシュ・シープドッグは約80%の確率で示されましたが、だいぶ離れているようにも思えます。



除細動器
23.06% cash machine, cash dispenser, automated teller machine, automaticteller machine, automated teller, automatic teller, ATM
3.96% stretcher
24.46% cash machine, cash dispenser, automated teller machine, automaticteller machine, automated teller, automatic teller, ATM

 除細動器は医療機器なので、教師データが少ないせいかATMなどの現金自動預け払い機と判断されました。ResNet-18ではストレッチャーと推論したので、医療現場という雰囲気が伝わったのかもしれません。



自動車、ミニバン
25.37% tow truck, tow car wreker
26.88% convertible
25.05% minivan

救急車(日本仕様)
68.90% ambulance
58.30% ambulance
76.07% ambulance

船、警察船(兵庫県警)
29.32% fireboat
12.01% dock, dockage, docking facility
34.72% speedboat

 乗り物を3点提供したところ、GoogleNetはレッカー車(tow truck)と推定、ResNet-18はオープンカー(convertible)と推定、ResNet-50ではミニバンと推定されました。

 2枚目はいずれも救急車と推定されましたが、確率にはバラツキがありました。救急車は国ごとに仕様が異なりますので日本式の救急車を推定できたのは良かったと思います。

 船の画像は"fireboat"や"speedboat"はだいたい適当な推定ですが、"dock"はおそらく背景を読み取ったのではないかと思います。



トイレ、便器(洋式)
74.37% toilet seat
73.83% toilet seat
98.14% toilet seat

トイレ、便器(和式)
13.32% crutch
5.75% seat belt, seatbelt
17.86% mousetrap

 次の画像は洋式便器と和式便器を画像認識してみました。

 洋式トイレは正答でしたが、確率にはだいぶ差が出ています。

 和式トイレは正答できませんでした。"crutch"は松葉杖です。恐らく右上の子供用シートのT型の部分を読み取ったのかなと思います。"seatbelt"も同じだと思います。"mousetrap"はネズミ捕りです。なるほどと思いました。




detectnet-consoleで静止画推論

 前述のimagenet-consoleと同じ "~/jetson-inference/build/aarch64/bin/"フォルダにて以下のソースを実行すると画像の推論結果が返されます。

$ ./detectnet-console ./images/dog_5.jpg output_dog5.jpg coco-dog

 構成は "detectnet-console"のあとに入力画像ファイル名(拡張子付き)、出力画像ファイル名(拡張子付き)、利用モデルの順に並んでいます。モデルには以下のような例があります。

coco-airplaneairplanes飛行機
coco-bottlebottlesボトル
coco-chairchairs椅子
coco-dogdogs
pednetpedestrians歩行者
multipedpedstrians, luggege歩行者、荷物
facenetfeces

 実際にプリインストールされていた歩道の犬の映像(静止画)を推論させると下図のような結果が返ります。
 手前の犬は99.8%、自転車は85.5%、奥の人々は80%台で認識されています。

detectnet-consoleでの推論結果



Jetsonで画像推論【リアルタイム動画】

カメラを搭載

 Jetson Nanoにラズパイカメラ、あるいはUSBカメラを搭載します。

 その後、カメラを使ったリアルタイム画像認識・推論を実行します。

 ここでも、前述の静止画と同様の記事を参照します。

 カメラが正しく動いているかどうかを確認するソースはいくつかありますので以下にリストしておきます。

 カメラが取付けられているかどうか、いつ取付けられたのかといったことがわかるソースです。

$ ls -al /dev/video0

 カメラの画像を画面表示させるためのソースです。止め方は、キーボードの"q"を押せばQuit指示になります。

$ nvgstcapture

 次のソースも似たようなものです。
 何が起きているかを可視化できるので、少し勉強が進むと理解が深まります。

$ git clone https://github.com/JetsonHacksNano/CSI-Camera.git
$ cd CSI-Camera/
$ ls
$ gst-launch-1.0 nvarguscamerasrc sensor_id=0 ! \
'video/x-raw(memory:NVMM),width=3280, height=2464, framerate=21/1, format=NV12' ! \
nvvidconv flip-method=0 ! 'video/x-raw,width=960, height=720' ! \
nvvidconv ! nvegltransform ! nveglglessink -e

 カメラ画像を消すには、Terminalにカーソルを合わせた上でキーボードのCtrlキーを押しながら"c"キーを押します。

 次に、"~/CSI-Camera"に留まったままで下記ソースを実行すると目と顔を四角で囲みます。カメラを使ったリアルタイムの画像認識です。

$ python face_detect.py

 顔の特徴点をとらえる上記"face_detect"を動作させた結果が下図になります。
 これを応用することで、COVID-19以降設置が広がったサーモカメラにも活用できそうです。



imagenet-cameraでリアルタイム推論

 画面左上のファイルアイコン(ファイルマネジャー)を開き、"Home"にある"jetson-inference"を開きます。続けて、"build"⇒"aarch64"⇒"bin"と順番にフォルダを開き、そのbinフォルダの適当な位置で右クリックをして、ターミナルで開く(Openin Terminal)を選択します。

 開いたTerminalで下記を実行します。

$ ./imagenet-camera --network=googlenet

 プログラムが走り出し、検出している物が何であるのかの推論を表示します。

imagenet-cameraによる推論


detectnet-cameraでリアルタイム推論

 "detectnet-camera"は、カメラ画像からリアルタイムに推論を行います。

 画像の中から対象物を選び出し、推論します。

 物体をしっかりと検出して四角で囲んでくれるのでわかりやすいです。

$ ./detectnet-camera

 プログラムが走り出し、検出している物が何であるのかの推論を表示します。

 プログラム動作中の画面キャプチャを以下に示します。

detectnet-cameraによる複数の物体のリアルタイム推論

 下記のように入力するとカメラとディスプレイの解像度を定義することができます。

$ ./detectnet-camera --width=480 --height=270


segnet-cameraでリアルタイム画像セグメンテーション

 "segnet-camera"は、カメラ画像からリアルタイムに画像セグメンテーションを行います。

$ ./segnet-camera

 保存されている画像を指定してセグメンテーションすることもできます。

$ ./segnet-console ./images/banana_0.jpg output_banan.jpg



参考・引用

MONOist: Jetson Nanoで組み込みAIを試す (3) 「Jetson Nano」のCUDAコアで“Hello AI World”を動作させてみる

MONOist: Jetson Nanoで組み込みAIを試す(4) 「Jetson Nano」にUSBカメラをつなげてにゃんこを認識させる

Tora & Mamma: Jetson Nano 買ったので darknet で Nightmare と YOLO を動かすまで

Qiita: Jetson Nano関係のTIPSまとめ, @karaage0703

teratail: カメラ画像をJetson nanoで表示させたい

JetsonHacks: Jetson Nano + Raspberry Pi Camera

MONOist: Jetson Nanoで組み込みAIを試す

猫屋敷工房: NVIDIA Jetson Nanoのサンプルアプリを動かしてみよう、Hello AI World、Two Days to aDemo




JetsonでAIを使ってみる(AIを学ぶ)

クラウドを使うAIを学習する

カテゴリー
AI・IoT・Computer BLOG

JetsonでAIを使ってみる(AIを学ぶ) | NES株式会社

基礎コース

 Jetsonの製造元であるNVIDIA社が8時間のコースを無償提供しているということで受講することにしました。

 コースで学ばなくても、世に出回っているコードを利用させてもらう事で、OJT的なトライ&エラーも経験できますので、そちらも並行しました。

NVIDIA: (5) Next Steps, Getting Started With Jetson Nano Developer KitDeveloperKit



ユーザーガイド

 公式のユーザーガイドには、基本的な事が色々と記載されています。

 既にインストールを終えてしまいましたが、JetPackなどについても記載があります。

NVIDIA: JETSON NANO DEVELOPER KIT User Guide



NVIDIAディープラーニング無料コース

 アカウント登録をするだけで、8時間のコースが無料で利用できます。

 まずは基礎学習をここで行い、あとで書籍を購入して知識を深めていきます。

  • Jetson Nanoとカメラをセットアップする
  • 分類モデルの画像データを収集する
  • 回帰モデルの画像データに注釈を付ける
  • データでニューラルネットワークを学習し、独自のモデルを作成する
  • 作成したモデルを使用してJetson Nanoで推論を実行する

NVIDIA: Getting Started with AI on Jetson Nano



プロジェクト参照

 NVIDIAが公開しているプロジェクトです。Jetsonに関係のあるところでまとめられている感じがあります。

NVIDIA: Jetson Community Projects

NVIDIA: Hello AI World

GitHub: NVIDIA-AI-IOT / jetbot

NVIDIA: (5) Next Steps, Getting Started With Jetson Nano Developer KitDeveloperKit




NVIDIAディープラーニング無料コース

機材の準備:ハードウェア

  • Jetson Nano 開発者キット(本体)
  • microSDカード(32GB以上)
  • ACアダプタ 5V 4A
  • USBkeケーブル (Micro-B to Type-A)
  • USB接続ウェブカメラ(参考:ロジクールC270)

【本体】Jetson Nano 開発者キット、Jetson Nano B01本体です。これが無ければ始まりません。

Jetson NanoはmicroUSBでの給電に対応しています。しかし、カメラなどを装着すると容量不足で停止していしまいますので、外付けのACアダプタで給電させます。外径5.5mm、内径2.1mm、センタープラスの物を指定されていますので、Amazonなどで適当な物を選ぶと良いでしょう。USBと同じ5V、4アンペア流せなければ意味がありません。3Aで失敗した事例がネット上にありますので、4Aを探してください。

 公式チュートリアルではロジクールのC270を指定しています。私はラズパイのカメラを搭載してしまいましたが、USBカメラでも良いと思います。



機材の準備:パソコン

インターネット接続ができ、microSDカードが読み書きできるパソコン



1st.Introduction And Download

 まずはイメージディスクのダウンロードを開始。
 ダウンロード中には各部の名称から学習。

 セットアップ前の準備としてマイクロSDカード、ACアダプタ、USBウェブカメラ、USBケーブルを用意するよう指示されます。

 最初にダウンロードしていたイメージファイルをmicroSDに書込む方法を教わります。
 そのmicroSDカードをJetson Nanoに挿入し、最初に起動をします。

 最後に、JupyterLabインターフェイスを使って、Hello Camera(nvdli-nano > hello_camera)を起動します。
 JupyterLabについて学習して1時間目は終了です。

NVIDIA: Introduction and Download, Getting Started with AI on Jetson Nano

NVIDIA: セットアップ動画

NVIDIA: ラズパイカメラセットアップ動画



2nd.AI And Deep Learning

 2限目はAI(人工知能)とディープラーニング(深層学習)について学びます。

 構築するプロジェクトは、簡単な視覚的な質問に答えるものです。

○私の手は親指を上、または下に向けていますか?
○私の顔は幸せそうですか、悲しそうですか?
○指を何本立てていますか?
○鼻はどこですか?

 画像認識には、ラベル付けされた画像(教師画像)を繰り返し提供し、学習させる必要があります。

 この講座ではCNNという言葉が良く出てきます。CNNとはConvolutional Neural Networks、回旋ニューラルネットワークとでも訳しましょうか、ニューラルネットワークが渦巻く感じです。
 ニューラルネットワークとはヒトの神経細胞"neuron"(ニューロン)に由来、情報の世界ではneural networkとは神経回路網。




画像認識

画像認識とは

 ここでいう画像認識とは、画像から物体や事象を認識することを指します。

 犬なのかタワシなのか、人間には一目瞭然でもコンピューターにそれを理解させることは難しかったのは一昔前、今はAIがやってのけます。

 それを自ら構築したプログラム上で実践したい、そのための予備知識として先行するプログラムを実行してみます。

 日本語のページもたくさんありますが、英語で検索すると無数のコードが見つかりますので、いずれはコードが読めるようになるのではないかと思います。



参考サイト

 以下は学習用に参考にさせて頂いたサイトです。当方とは何の縁もないので、一方的に利用させて頂いております。


Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識を試してみた (2019/4/29)

 Jetsonが発売されて間もない頃の記事ですが、かなり詳しく書かれています。Jetson本体のバージョンが最新機種と異なりますが、だいたい同じですので、真似すれば同じ現象を目の前で体験することができると思います。


Jetson NanoにJetPack 4.4を入れてTensorFlow・物体検出・姿勢推定・ROS2(Realsense)・ROS1動かしてみた (2020/7/15)

 JetsonやAIプログラムなどに非常にお詳しい方のブログです。Jetsonで出来そうなことは、この方の記事を拝読するだけで網羅できるのではないかと思ってしまいます。


Jetson Nanoにカメラを接続してリアルタイム画像類推を行うには (2019/4/10)

 『Jetson-inference』のビルドの手順を説明しています。


Jetson NanoでYOLOv4を動かしてみました (2020/6/29)

 『YOLO』をJetson Nanoで活用するためのコードが紹介されています。


「Jetson Nano」にUSBカメラをつなげてにゃんこを認識させる (2019/9/12)

 よくあるWebカメラを使った画像認識の事例です。バッファローの"BSW32KM04"を使った例ですが、他のUSBカメラにも応用できそうです。


YOLO: Real-Time Object Detection

 1つの画像から複数の対象物を抽出できる技術です。
 CUDAやC言語で記述されたオープンソースのニューラルネットワークフレームワーク"Darknet"を利用しています。




Jetsonで画像推論AIを使ってみた

AI学習、はじめました。 ~Jetson Nanoのセットアップ~