Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
【授業スライド】教員リムーバー
Search
Yuiga Wada (和田唯我)
October 05, 2022
Technology
0
39
【授業スライド】教員リムーバー
慶應義塾⼤学 B3 和田唯我 / Yuiga Wada
-
About me
-
Blog
Yuiga Wada (和田唯我)
October 05, 2022
Tweet
Share
More Decks by Yuiga Wada (和田唯我)
See All by Yuiga Wada (和田唯我)
機械学習基礎 TAレクチャー回「学部二年生はどう生きるべきか」
yuigawada
1
96
【AIC】Image Captioningにおける自動評価の最前線
yuigawada
0
25
未踏ブースト会議資料
yuigawada
0
160
論文速読24
yuigawada
0
80
【授業スライド】Well-beingとカルトの関係
yuigawada
0
310
論文速読23
yuigawada
0
160
自己紹介スライド
yuigawada
0
870
【ミニハッカソン】 arXiv Slider
yuigawada
0
340
【輪読資料】多次元正規分布でGibbs Sampling (情報工学機械学習9.3.4)
yuigawada
0
61
Other Decks in Technology
See All in Technology
ウェルネス SaaS × AI、1,000万ユーザーを支える 業界特化 AI プロダクト開発への道のり
hacomono
PRO
0
290
AWS re:Invent 2025~初参加の成果と学び~
kubomasataka
0
150
普段使ってるClaude Skillsの紹介(by Notebooklm)
zerebom
2
570
AWS CLIの新しい認証情報設定方法aws loginコマンドの実態
wkm2
7
770
AI-DLCを現場にインストールしてみた:プロトタイプ開発で分かったこと・やめたこと
recruitengineers
PRO
2
190
打 造 A I 驅 動 的 G i t H u b ⾃ 動 化 ⼯ 作 流 程
appleboy
0
370
AIプラットフォームにおけるMLflowの利用について
lycorptech_jp
PRO
1
180
GitHub Copilotを使いこなす 実例に学ぶAIコーディング活用術
74th
3
3.6k
AI時代のワークフロー設計〜Durable Functions / Step Functions / Strands Agents を添えて〜
yakumo
3
1.4k
AWSの新機能をフル活用した「re:Inventエージェント」開発秘話
minorun365
1
160
コンテキスト情報を活用し個社最適化されたAI Agentを実現する4つのポイント
kworkdev
PRO
1
1.7k
ActiveJobUpdates
igaiga
1
260
Featured
See All Featured
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.1k
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
23
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
63
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
0
26
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.4k
Design in an AI World
tapps
0
91
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.7k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.3k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
860
Transcript
クラウドコンピューティング実験 『教員リムーバー』 4班 • XXXXXXX 和田唯我 • YYYYYYY • ZZZZZZZ
• UUUUUU
『教員リムーバー』 ・自動で板書を撮り, webから各授業の板書を閲覧することができるシステム ・画像処理で教員を抹消する!! (opencv + numpy)
特徴 ・時間割から板書を閲覧できる ・画像処理で教員を抹消する!! (opencv + numpy) ・PDF化して板書をダウンロードできる
センシング概要
アーキテクチャダイアグラム
Demo
None
None
None
None
アーキテクチャダイアグラム
センシング
システムで用いたセンサ USBカメラ 障害物センサ ボタンセンサ
センシング • Button 起動 • IR Obstacle Avoidance Module(障害物センサ) 物体の有無を検知
◦ 物体(黒板消し)有→60秒ごとに撮影 ◦ 物体(黒板消し)無→5秒ごとに撮影 撮影した画像をMQTTで送信 黒板消し有 黒板消し無
MQTTでの通信 ・画像サイズを1280×720と指定したので、1度にデータを送れない(128 kBが上限らしいです) →base64にして画像を適当なサイズにばらして送信し、いったんS3に格納 →最後のデータが送られてきたらS3のデータを集めて、再構築しS3保存 ・通信がうまくいかないときがある →データの再送
カメラ 得られた画像を4種類に分類 ・background→ 起動時に1枚撮影 ・normal → 黒板消しがある状態で60秒ごとに撮影 ・erasing → 黒板消しがない状態で5秒ごとに撮影
・finish → 黒板消しが置かれたタイミングで撮影
Web: index (時間割)
None
Web: index (時間割) • 教室名を指定して, DynamoDBから時間割を取得 • 授業名からsid(後述)を計算し, 板書表示用のページ(presenter)に飛ばす (CSS-FrameworkはBulmaを使用)
Web: index → presenter name: 授業名 sid: 授業名をutf-8→SHA256でハッシュ化 ⇒ Query-StringとしてURLに付加
Web: presenter (板書表示)
None
Web: presenter (板書表示) • Web上にアップロードされた画像ではないため、ファイルの場所を指定できない → 画像のバイナリデータをbase64でエンコード → imgタグのsrc要素にエンコード結果を指定すると画像が表示できる •
画像をスライドにして表示 → スライダーが作れるJavaScriptライブラリ(Swiper)を利用 • Download!ボタンを押すと、PDF化 → 極力lambda上でやりたくない ⇒ javascriptで行う. (jsPDF)
Download: 教員のいない板書
画像処理 (CloudWatchで定期実行)
画像処理: 背景差分 背景差分 Gray Scale
画像処理: 背景差分 背景差分 (gray) 収縮 (次のスライド)
画像処理: モルフォロジー変換 収縮 (Erosion) → 黒板の文字だけ消す 膨張 (Dilation) → 線を潰して面積を増やす
画像処理: 教員抹消 一次元に写像. 教員を抹消するmaskを生成
画像処理 ハマった点 • Lambda上でOpenCVを使うとドツボにハマる → opencv-python はOpenCV のビルドが必要 → ビルド環境と実行環境を一致させる必要がある
( localでpip&zipだけではダメ) ⇒ Docker上でOpenCVをビルド ⇒ ビルドしたOpenCV + numpy + opencv-pythonを zipでlambdaに. ⇒ LambdaのLayer (Lambda Layers)を作成
ありがとうございました ページのURL: https://uaby7jdky5.execute-api.us-east- 1.amazonaws.com/index