Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
nekoIoTLT_SearchBlackObject
Search
NearMugi
October 21, 2020
Technology
1
650
nekoIoTLT_SearchBlackObject
NearMugi
October 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by NearMugi
See All by NearMugi
nekoIoTLT_NearMugiLLM
nearmugi
0
370
nekoIoTLT_CatAndColorSensor
nearmugi
0
890
VisualProgramming_GoogleHome_LINE
nearmugi
1
530
EnebularMeetup_GoogleCalendar
nearmugi
0
280
nekoIoTLT_ToyAndVoiceAnalysis
nearmugi
0
380
nekoIoTLT_Demachi
nearmugi
0
400
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
nearmugi
0
310
nekoIoTLT_nekoGohan
nearmugi
0
500
nekoIoTLT_Tsumetogi
nearmugi
1
700
Other Decks in Technology
See All in Technology
ML Pipelineの開発と運用を OpenTelemetryで繋ぐ @ OpenTelemetry Meetup 2025-07
getty708
0
320
FAST導入1年間のふりかえり〜現実を直視し、さらなる進化を求めて〜 / Review of the first year of FAST implementation
wooootack
1
180
DatabricksのOLTPデータベース『Lakebase』に詳しくなろう!
inoutk
0
160
Kiroから考える AIコーディングツールの潮流
s4yuba
1
370
メモ整理が苦手な者による頑張らないObsidian活用術
optim
0
150
分散トレーシングによる コネクティッドカーのデータ処理見える化の試み
thatsdone
0
270
データエンジニアがクラシルでやりたいことの現在地
gappy50
3
680
Power Automate のパフォーマンス改善レシピ / Power Automate Performance Improvement Recipes
karamem0
0
270
会社もクラウドも違うけど 通じたコスト削減テクニック/Cost optimization strategies effective regardless of company or cloud provider
aeonpeople
2
370
Jitera Company Deck / JP
jitera
0
250
Webの技術とガジェットで那須の子ども達にワクワクを! / IoTLT_20250720
you
PRO
0
130
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
240
Featured
See All Featured
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.3k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
524
40k
Visualization
eitanlees
146
16k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
42
7.4k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.8k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
510
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
Transcript
トイレにある黒い物体を検知する 2020.10.21 夜開催! ねこIoTLT vol.4
自己紹介 NearMugi(ニアムギ) ねこ2匹飼っています。
ねこ紹介 ニア ・3月8日生まれ 11歳 ・もふもふでかわいい ・寒くなってきたのでさらにもふもふに
ねこ紹介 ムギ ・5月8日生まれ 8歳 ・黒猫でかわいい ・メーメー鳴く ・この子も少し毛が伸びた
イントロ みなさんのおうちでこんなこと ありませんか?
イントロ ねこがトイレの前でじっとしている…
イントロ トイレを見てみると中に 黒い物体が。
イントロ 「これを取ってくれ」と言わんばかりに 立っている。
イントロ すぐに取ってあげたい。 気づいてあげたい。
イントロ IoTで解決してみます。
1.トイレの様子を定期的に撮影 2.撮影した画像から黒い物体を検知 3.LINEで通知 大まかな手順
・30分ごとに撮影する ・部屋の明るさの変化を考慮する ・前回撮影した画像と似ている場合は通知しない ・機械学習は使わずに黒い物体を検知する 細かい仕様
1. ESP32+カメラで撮影、GoogleCloudStorage(GCS)へ画像をアップロードする 2. GCSに画像がアップロードされたイベントをトリガーに Cloud Pub/Subからメッセージが 送信される 3. Node-REDフロー内でCloud Pub/Subのメッセージを受信する
4. 画像をGCSから取得して解析する 5. 黒い物体を検知したとき、 LINEに通知する 手順の詳細 GoogleCloudStorage Cloud Pub/Sub GoogleComputeEngine メッセージ受信 画像取得 解析 通知
Cloud Pub/Subのメッセージを受信したら、 画像を取得する 手順の詳細(Node-REDフロー) 前回の画像をGCSから取得する 処理で使うパラメータを GCSから取得する 解析する ログと解析後の画像を GCSへ保存する
黒い物体を検知できたら LINEへ通知する
黒い物体の検知方法 黒い物体を検知するため OpenCVを使いました
黒い物体の検知方法 カメラで撮った画像 → 2値化(白黒)→白黒反転→輪郭を検出→面積を取得 → 面積の大きさから黒い物体があるか判断 画像から黒い物体を検知するまでの処理
黒い物体の検知方法 adaptiveThreshold : 画像をいい感じに2値化(白黒)する findContours : 黒い背景から白い物体の輪郭を検出する contourArea : 輪郭内の面積を取得する
OpenCVの関数
黒い物体の検知方法 -関数の説明(adaptiveThreshold) 元画像 void adaptiveThreshold(const Mat& src, Mat& dst, double maxValue,
int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) 定数Cを変化させることで、白黒の範囲を調整できる C:10 白黒割合:0.29 C:20 白黒割合:0.23 C:30 白黒割合:0.18 C:40 白黒割合:0.13 C:60 白黒割合:0.06 C:70 白黒割合:0.04 C:80 白黒割合:0.03 C:90 白黒割合:0.02 C:50 白黒割合:0.09 ここらへんがちょうど良い
黒い物体の検知方法 -関数の説明(findContours, contourArea) void findContours(const Mat& image, vector<vector<Point> >& contours, int
mode, int method, Point offset=Point()) double contourArea(const Mat& contour) 輪郭を検出すると細かい部分も含まれてしまうので、面積の大きさから判断する 元画像に輪郭を検出したデータを合成したもの 面積の大きさにしきい値を設けたもの
通知 黒い物体を検知するとLINEに通知がきます
結果 検出結果をお見せしたいのですが、 黒い物体があれなので 今回は控えさせていただきます。 そこそこの検出具合でした。 明るさの調整が一番難しいです。
黒い物体の検知のポイント 白黒がはっきりしていると検知しやすいので、 大玉の猫砂がおすすめです
まとめ ・機械学習を使わなくてもある程度の検知が出来ると知りました。 照度センサーなどの補助があればもう少し精度が上がりそうです。 ・検知しやすくさせるため砂を平らにならしたり、砂の汚れ具合を 気にするようになりました。 以上となります。 ご清聴ありがとうございました。