WebRTC Native Client Momo で FPVラジコンを堪能 - Raspberry Pi - HomeMadeGarbage
MJPEG-Streamer vs Momo まずはMomoの低遅延具合を全身で体感するべくMJPEG-Streamerと比較してみました。 MJPEG-Streamer 設定・使用方法はブログ参照ください。 MJPEG-Streamer#ラズパイ #raspizero pic.twitter.com/IHqYWWS6oS — HomeMadeGarbage (@H0meMadeGarbage) January 26, 2020 ラズパイでの設定・使用方法は以下を参照ください。 ・Raspberry Pi (Raspbian) で Momo を使ってみる やばい Momo#ラズパイ #raspizero pic.twitter.com/dRnAdbICxm — HomeMadeGarbage (@H0meMadeGarbage) January 26, 2020 めちゃくちゃはやい！ やば
UnitV で金魚ステータス判別テスト ーエッジAI活用への道 15ー - IoT - HomeMadeGarbage
金魚水槽監視システムがだいぶ形になってきまして、いよいよ本題のエッジAIの活用です。 ここではUnitVで金魚を認識してその座標から金魚のステータスを判別できるかの検証です。 金魚は寝るとプカ～っと水中で浮いているので、就寝中は座標が変化しないはずです。 それでは実験スターティン 構成 UnitVとM5StickCを4ピンケーブルで接続して、UnitVで金魚を認識して 座標をUARTでM5StickCに送ります。 M5StickCは受け取った金魚座標をWiFiでUDPブロードキャストします。 オリジナル金魚モデルで画像認識 金魚の認識モデルは以前に作ったお手製のものを使用します。 オリジナル金魚認識モデルの生成 ーエッジAI活用への道 3ー ファームウェアは M5StickV_Firmware_1022_beta.kfpkg を使用し、 Kflash_GUIで書き込みました。 金魚モデル(
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