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日本国内でも様々なデータが公開されるようになってきました。今回はこのうちプレゼン資料やXRなどにも利用できそうな地形データや建物データについてアプリケーションで利用しやすいWavefront OBJ (.obj)形式に変換することを試してみました。 出力される.objファイルは、PowerPoint などの Microsoft Office 製品やUnityなどのゲームエンジン、各種3Dソフトウェアなどで開けるよう互換性を考慮しています(例えば、PLATEAUで配布されている.objファイルはそのままでは読めないアプリケーションがあります) ので、いろいろ活用してみてください。 地形の3Dモデルを利用する 地理院地図は、従来よりSTL, VRML, WebGL向けの3Dモデルを作成することができるようになっています。このうち他のアプリケーションで利用可能そうに見えるVRMLは、最近(2.7

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? おうちにセンサやアクチュエータを多数配置しようとするときに気をつけていることのメモです。2020年12月現在、約80種類の独立したセンサデータを月間1GB程度のペースで収集しています。 また、それと連携して様々な機器を動かすなどしています。概要については speakerdeck:「家にいっぱい棲みつかせてみた」 もご参照ください。 メッシュWi-Fiにする Wi-Fiに接続されるデバイス数が15台くらいになってくると、時々つながらなくなるデバイスがでてきました。しばらくの間は、複数の Wi-Fiルータを用意して、それぞれに違うSSIDを

はじめに 液晶ディスプレイ・カメラ・マイク・深層学習用推論モジュールなどを搭載し、約3000円で入手できるAIカメラである M5Stack社の M5StickV を利用して、デバイス単独で画像のリアルタイム学習・推論を行う拙作アプリ Brownie の実装について説明します。 下記が Brownie の動作の一例です。パー、グー、チョキの順に１回ずつ学習していくと、それぞれがだんだん識別できるように学習されていく様子が分かると思います。 Brownie Learn で、まっさらな状態から少しずつじゃんけんを学習していく様子です。数字が小さいほど自信ありです(登録時の画像の特徴ベクトルとの距離の2乗)。 https://t.co/GX1jR1mbJ8 #M5StickV pic.twitter.com/nrvSSGpyHN — ミクミンP/Kazuhiro Sasao (@ksasao) A

TL;DR Windows, つよいGPUがない, インターネットに画像をアップできない, アドミン権限がないなどの環境でも動作する、転移学習を利用した画像認識アプリを .NET Framework (Windows Forms) で作成しました。 アプリケーションをダウンロードし、分類したい名前を付けたフォルダに数枚ずつ画像を用意するだけで短時間で簡単に学習ができます。Pythonなどをインストールする必要もありません。色々なものを分類して最近の画像認識の精度を体感してみてください。 アプリケーションは、Microsoft がオープンソースで開発を進めているML.NET (ML.NET単体では Linux, Macなどでも動きます) を利用しています。実装されている TensorFlow API を利用して、学習済みの Inception モデルを読み込み、画像特徴を抽出し、Stocha

本記事は、おうちハック Advent Calendar 2017 の 11日目の記事です。 おうちハック＋機械学習の話の予定でしたが、都合により別の内容でお送りします。楽しみにされていた方ごめんなさい。そのかわりといっては何ですが詫びデータセットをご用意しましたのでご自由ご利用ください。もし、データを使って面白い発見があったり、データを利用して何かできましたら @ksasao までお知らせいただけると喜びます。 配布するデータセット 自宅のドア開閉データ1年分(約150万件) 参考記事: ボタン電池1個で数年持つ無線ドア開閉センサを作る 自宅の消費電力推移１年分(約1000万件) 参考記事: 空気を読むUIを作る ダウンロードURL: https://1drv.ms/f/s!AtVeMj_gKPtbpe41PCZKYgp5s9OsYA ライセンスは NYSL Version 0.9982

YAHAMAが開発した自然応答技術「HEARTalk(ハートーク)」を実装した、HEARTalk UU-001 または HEARTalk UU-002というモジュールを利用すると、簡単にいい感じの(相手の会話の韻律に合わせた)相づちを返すシステムを作ることができます。人間は、「うん」「はい」などの相づちを打つ際、相手の話し方に応じて無意識に声の高さなどを変えた返答をしているようです。それをハードウェアで実現しているのが、HEARTalk UU シリーズです。HEARTalk は会話時にドミナントモーションとなるようにあらかじめ登録した音声ファイルを選択して再生を行います。 HEARTalk と、既存の音声認識と組み合わせることで、相づちを返している裏で応答文を生成して、会話を滑らかに行うシステムを作ることが可能です。 HEARTalkと音声認識を組み合わせてヒミツのクマちゃんと会話が成立し

この記事は おうちハック Advent Calendar 2016 の15日目の記事です。 昨日は @kopanitsa さん の 妻のためにインターネットに繋がるデバイスを作ってみたお話 でした。基板発注からクラウドの利用、スマートフォンアプリの製作までと盛りだくさんの内容で何度でも読み返したくなりますね！ 今日のおうちハックは 家にある家電を意識的に操作しなくてもいい感じに動いてくれるような仕組みを作っていきましょう。空気を読んで勝手に動いてくれるのはとても気持ちが良いです。 データ収集・配信の仕組みを作る 何はともあれ、まずはデータの収集・配信の仕組みを作ります。Node.js / Socket.io のチャットのサンプルコードなどを参照して、簡単なサーバを作ります。 ソースコード 後の分析のためにチャットメッセージのログを残しておくのがポイントです。Windows の方はログファイ

Pepperさんと一緒におでかけしたい！というときに役立つ道具をご紹介します。 7つ道具 1. キャリーカート 30kg 近い体重の Pepper さんと一緒に移動するのは大変です。キャリーカートを利用すると、移動がとても楽になります。 写真は、ジョイフル本田で入手した、ジャンボスライドキャリーカートです。 https://joyfulhonda.jp/item/21559/ 長距離を移動する場合は箱に入れましょう。そのまま持ち運ぶのは、ペッパーさんの関節にもあなたの体にも悪影響があります。 2. ノートPC キャリーカートが大きいのでうっかり忘れてしまいそうになりますが、Developer向けではノートPCは必須です。忘れないようにしましょう。 3. ブレーキ解除キー Pepper さんをちょっと抱えたいときに腰と膝に刺すブレーキ解除キーです。 抱えるときには、首のところの緊急停止ボタン

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? **本文中に記載されているファームウェアは2019年11月現在提供されておらず、また、現行ファームウェアとは互換性がないため、当時のファームウェアをお持ちの方のみ参照してください。参考のため、本文は残しておきます。**これからドア開閉をはじめてみたい方は、後続製品である、OPEN-CLOSE SENSE PAL/開閉センサーパルを利用すると、配線等が不要となりますのでご検討ください。 関連記事: 無線通信機能付き小型センサ「OPEN-CLOSE SENSE PAL」を使ってみた (@RyoOkaya さま) 安価で簡単に扱うことができる