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VISITS_20250311_こねくとあいとりおす.pdf

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  1. 自己紹介 ◼ IoTビジネス共創ラボの初期コアメンバー8年所属 ◼ AIxIoTビジネス共創ラボの皆様と、将来の日本 を創りたい(願望) ◼ アバナード株式会社で17年所属、CTIO(技術と イノベーションの責任者)に5年従事 ◼

    IDEACTIVE JAPAN PROJECT(IJP)と呼ばれ る日本を明るくしたいプロジェクトの起案者 ◼ 今年の11月、IJPの共同スポンサーである VISITS Technologiesに入社 ◼ 「情熱(好き x 得意)」から星野総合研究所設立
  2. 過去の振り返り ◆2024/11/26 AixIoTビジネス共創ラボ 第1回勉強会(前回) ◆2016/2/9 IoT ビジネス共創ラボ発足 AVEVA 石井様 データ共有による新しい価値の創造

    SONY AITRIOSによるAIエッジセ ンシングの新たな可能性(仮) ビジネスWGとして参加 [当初の活動概要] ビジネスインパクトのある IoTシナリオを検討する Microsoft他3社と共同で大規模ビジコン開催 日本から、一人一人のひらめきから、兆円単位の ビジネスを創り出すプロジェクトを共同で発起。 地域、企業同士、社会人同士の共創を重視
  3. AITRIOS HUB - 簡単に素早くAITRIOSソリューションが作れる - AITRIOS HUBはAITRIOSのコンセプト(Solution、Social Value、Sustainability)のアクセラレートを目指します。 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、

    それが星野総合研究所の使命。 3つの提供価値 AITRIOS HUB 簡単 開発 簡単環境 構築 再利用可能なライブラリとサンプルアプリに より、簡単で迅速なソリューションの開発 が可能 複数のデバイスを同時に制御することが できる。単一のデバイスでカバーできない 領域の広さをカバー可能。 簡単 データ 活用 複数のデバイスから生成された推論結果 を集約、時系列に保存できる。 可視化やセンサーフュージョン等データの 利活用が可能。 コンセプトイメージ
  4. AITRIOS HUB - シナリオベース サンプルアプリ 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 混雑検知 危険領域侵入検知

    安全設備装着確認 人の検知モデル SSDLite MobileDet 人の検知モデル+ROI SSDLite MobileDet 現場ヘルメット+作業ベスト Custom Vision あらかじめ定められた人数以上の人を 検知した場合、「快適」から「混雑」に 表示が変化する。 オフィス、設備などに適用想定。 クロッピングされた領域に人を検知し た場合、パトライトを点灯し、危険を 通知する。 工事現場などに適用想定。 ヘルメットと安全ベストを装着していな い場合、赤色、どちらか装着していな い場合黄色、どちらも装着している場 合緑色が点灯。 工場現場などに適用想定。
  5. 簡単に素早くAITRIOSソリューションが作れる共通機能とサンプル 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 AITRIOS サービス AITRIOS HUB ローカルサーバー ハードウェア:Raspberry

    Pi 4B Web Server + Database Fast API + Uvicorn + SQLite ローカルサーバー接続 (HTTP) Console Wrapper Utility Python ライブラリ AITRIOS Console SDK (REST API) AITRIOS HUB シナリオベース サンプルアプリ AITRIOS 設定アプリ 混雑検知 安全設備 装着確認 危険領域 侵入検知 GitHub Repository:https://github.com/hoshinoresearch/AITRIOS_HUB
  6. CONNECT x AITRIOSで実現できること 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 AITRIOS HUB AITRIOS Console

    SDK (REST API) AVEVA 連携用Lib (Python) CONNECT Rest API 3.推論開始/終了 4.推論データ送信 5.可視化/制御 (ローカル) Connect Data Service 8.推論データ保存 {'1': {'C': 0, 'P': 0.99609375, 'X': 149, 'Y': 104, 'x': 260, 'y': 202}} 1.認識データの学習 2.推論開始/終了 6.データ連携 7.API実行 9.可視化 (全体) CONNECT Rest API 他Device 10.デバイス制御
  7. CONNECT Adapter - 簡単に素早く“こねくと” 爬虫類の幸せを爬虫類マニアと共に築くために デジタル技術の活用を研究すること、 それが星野総合研究所の使命。 AITRIOS HUB AITRIOS

    HUB App Raspberry Pi 4B HTTP PUT 推論結果 AITRIOS Console SDK (REST API) Web Server (API) HTTP CONNECT Adapter AVEVA_CONNECT_Wrapper HTTP Data Management Visualization 推論用モデル生成 アプリの作成 可視化ボード作成 AITRIOS_OMF_inference 開発が必要な作業
  8. コード例:たったこれだけでCONNECT!! device_id = "Aid-80070001-0000-2000-9002-000000000a89" adapter = AITRIOS_inference_Adapter(device_id) result = get_aitrios_inference_result(device_id)

    for inference in result["inferences"]: class_id = inference["C"] time_stamp = inference["T"] percentage = inference["P"] x1 = inference["X"] y1 = inference["Y"] x2 = inference["x"] y2 = inference["y"] adapter.send_inrefence_result( class_id, time_stamp, percentage, x1, y1, x2, y2) デバイスを 指定 アダプタを生成 推論結果を取る CONNECTに 送信 データを詰める