DeepLearningによる自動撮影カメラ Raspberry Pi+Coral_TPU - Qiita

ケース制作は3Dソフト（Fusion360)にて3Dモデル作成後、自宅の３Dプリンタにて制作。（フタも有り） クラス図 プログラム自体のコード量は少なくクラス数も少ないため、アーキテクチャー的な設計はしませんでした。 コアであるObject Detection機能とサムネイルや動画の送信は、将来手段が変わる可能性を考慮し、デザインパターンのStrategyにて設計しています。 またサムネイル、動画送信は、マルチプロセスで処理しています。 主なクラスの役割 Detector： Object Detectionによる画像判定 RaspPiCamera： カメラから画像をひたすら取得 FlameImage： カメラ画像等のデータクラス(DTO) FlameImageProcessor: 画像処理関係（録画したり、メール、サムネイル送信の指示したり） MonitorController: 上記クラ

[misshiki]

“ディープラーニングをRaspberryPiで処理すると重すぎてリアルタイム処理が困難なため、Googleが開発したTPUを外部接続（USB接続）するタイプである、Coral TPU USB Acceleratorを使用しました。”