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
660
nekoIoTLT_SearchBlackObject
NearMugi
October 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by NearMugi
See All by NearMugi
nekoIoTLT_NearMugiLLM
nearmugi
0
380
nekoIoTLT_CatAndColorSensor
nearmugi
0
890
VisualProgramming_GoogleHome_LINE
nearmugi
1
540
EnebularMeetup_GoogleCalendar
nearmugi
0
290
nekoIoTLT_ToyAndVoiceAnalysis
nearmugi
0
390
nekoIoTLT_Demachi
nearmugi
0
410
nekoIoTLT_nekoDeeplearning
nearmugi
0
320
nekoIoTLT_nekoGohan
nearmugi
0
510
nekoIoTLT_Tsumetogi
nearmugi
1
710
Other Decks in Technology
See All in Technology
初めてAWSを使うときのセキュリティ覚書〜初心者支部編〜
cmusudakeisuke
1
230
Language Update: Java
skrb
2
290
バイブスに「型」を!Kent Beckに学ぶ、AI時代のテスト駆動開発
amixedcolor
2
520
企業の生成AIガバナンスにおけるエージェントとセキュリティ
lycorptech_jp
PRO
2
160
人工衛星のファームウェアをRustで書く理由
koba789
13
7.2k
職種の壁を溶かして開発サイクルを高速に回す~情報透明性と職種越境から考えるAIフレンドリーな職種間連携~
daitasu
0
140
開発者を支える Internal Developer Portal のイマとコレカラ / To-day and To-morrow of Internal Developer Portals: Supporting Developers
aoto
PRO
1
440
AWSで始める実践Dagster入門
kitagawaz
1
590
20250903_1つのAWSアカウントに複数システムがある環境におけるアクセス制御をABACで実現.pdf
yhana
3
540
[ JAWS-UG 東京 CommunityBuilders Night #2 ]SlackとAmazon Q Developerで 運用効率化を模索する
sh_fk2
3
380
Evolución del razonamiento matemático de GPT-4.1 a GPT-5 - Data Aventura Summit 2025 & VSCode DevDays
lauchacarro
0
150
スマートファクトリーの第一歩 〜AWSマネージドサービスで 実現する予知保全と生成AI活用まで
ganota
1
200
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
252
21k
Fireside Chat
paigeccino
39
3.6k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.8k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
460k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
13k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
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。