EnebularMeetup_CatTower

Transcript

1. キャットタワーの観察 2019.3.25 enebular developer Meetup Vol.9
2. 自己紹介 黒田　哲平 パチンコの商品企画部に所属、 業務でArduinoやUnityを使っています。 ネコ２匹飼っています。 ２か月ほど前、dotstudioさんでブログ書きました。 「NefryBTからGoogleDriveにデータをアップロードする方法」 →今日はこの２つに関連した話です。
3. 今回紹介したい事例 キャットタワーを定期的に撮影し、ネコがいるかどうか観察する カメラ キャットタワーの ハンモック
4. 観察の仕方 １．キャットタワーを定期的に撮影 　　　→NefryBT＋カメラ ２．ネコがいるか判定 　　　→NNC(Neural Network Console) ３．記録する 　　　→GoogleDrive、SpreadSheets ４．ネコがいたとき家族に知らせる 　　　→LINE
5. enebular(とNode-RED)を使った理由 Node-REDを使えばスッキリまとめられるはず。 ↓ ただNode-REDを常時動かす環境は自宅のラズパイしかない (家だとあまり自分の時間が取れない…) ↓ enebularなら外出先でもサクッと作れる！
6. 使用したツール　その１ NefryBT →愛用するESP32搭載ボード。Wifiに簡単接続。 　ユーザー情報をプログラムソース外で設定出来て便利。
7. 使用したツール　その２ NNC(Neural Network Console) →ニューラルネットワークを直感的に設計。 　仕組みが良く分かっていなくても、ある程度識別できた。 0：いない 1：ネコ１ 2：ネコ２ 3：分からない 観察した画像を分類して学習。学習結果はPythonを使って利用できる。
8. 使用したツール　その３ Google Cloud Platform ・CloudFunctions 　→サーバーレスな実行環境。Node.js・Pythonに対応。 　　HTTPリクエストで実行して結果を受け取れる。 ・Storage 　→撮影したデータを保存。
9. 全体の流れ
10. Node-REDフロー
11. Node-REDフロー(言語に着目)
12. 観察した結果 ・人がいないときにほとんど入らない ・写真の変化が乏しい ・LINEの通知がちょっとしつこい ・妻から意見をもらう(一番重要) 10分おきの画像 妻が試してみた (ちゃんとネコとは認識しなかった )
13. おまけの話(GCP Storageを使ってみて) ・油断して課金の対象に。 　→今回(10分に1回実行)の場合1か月で4,320回実行。 　→無料枠の1GBに抑えるには1回あたり240KBまで。 　→テスト中にガシガシ使って課金されてしまった… ・一度に取得できるデータサイズは10MBまで。 　→学習データが10MB以上で取得できなかったのでGoogleDriveへ置くことにした。 　 ...無理に使わなくても良かったかも。
14. まとめ ・インプットからアウトプットまで一括管理出来て便利。 ・パーツごとに言語を変えられて便利。得意分野を任せられる。 ・画像もテキストと同じように受け渡しできる。怖くない。 ・キャットタワーよりも違うものを観察したい。 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。