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はじめに AndroidスマホのCPUはARMプロセッサが主流ですが、Raspberry PiのCPUもARMプロセッサです。ということは「Raspberry PiでAndroidアプリを動かす事ってできるのかな？」と思い立ち調べてみました。そしたら、Raspberry Pi用のLineageOSというOSがあり、さらにOpenGAppというPlayストアの代わりまであることが分かりました。ただ、既にやっている人が大勢いるものの、あんまり親切な解説記事が無かったので、ここにまとめておきます。 用意するもの ①Raspberry Pi 今回の主役のRaspberry Pi 4です。Raspberry Pi 4は、2Gモデル、4Gモデル、8Gモデルがありますが、Android10を動作させるなら4Gのモデル以上が欲しいところです。Raspberry Pi用の電源ケーブル、HDMIケーブル、キー

はじめに オリジナルモデルを使った物体検出をRaspberry Piで行うべく、以下を実現しようとしています。 これを実現するために４回に分けて記事を記載予定で、今回は３つ目の記事です。 第１回：IBM Cloud Annotationsを用いたアノテーション 第２回：Google Colabを用いたモデルの学習 第３回：Raspberry Piの環境構築　←この記事 第４回：オリジナルモデルを用いた物体検出 第３回：Raspberry Piの環境構築 前回は無料でGPUを使えるGoogle Colabを使って、TensorFlowのモデルを学習する事をやってみました。今回は、物体検出に必要なソフトウェアをRaspberry Piにインストールしていきます。TensorFlowは開発が早いので、各種ライブラリのバージョンを合わせてインストールする事がポイントです。 Raspberry Pi

はじめに このブログではJetson nanoを用いて4K動画を撮影する記事をいくつか掲載していますが、今回はJetson nanoで撮影した動画をAmazon Kinesis Videoに配信する方法をまとめます。 前回の記事で、Jetson nanoではGPUをフルに使っても、4K動画のライブキャリブレーション（魚眼レンズのリアルタイム画像補正）ができない事を書きましたが、Jetson nanoでダメであれば動画をクラウドに上げて高速なGPUを使って、処理しようという作戦です。 用意するもの ①ボードコンピュータ 今回の主役Jetson nanoです。Jetson nanoは安価な2GBモデルが発表になりましたが、今回は従来からある４Gモデルを利用します。 ・Jetson Nano 開発者キットは、最新の画像分類、物体検出、セグメンテーション、音声処理などのアプリケーションを小型サイズ

はじめに 広い範囲を撮影したい場合に利用する魚眼レンズですが、魚眼レンズで撮影した動画は四隅が歪んでしまいます。物体検出や動体検知の精度を上げるためには、この歪みを補正する必要があり、歪み補正の処理のことをキャリブレーション（calibration）と呼びます。 このキャリブレーション処理、動画の各フレームごとに複雑な行列計算をする必要があるので、結構な処理量となります。これを４K動画に行うとなると大変です。「Gstreamerのcameracalibrateを使って、簡単に魚眼レンズの歪み補正を行う方法」や「OpenCV＆Pythonで、簡単に魚眼レンズの歪み補正（Calibration）を行う方法」で紹介した、CPUを使った処理では、４K動画に対する30FPSでの処理は困難でした。 そこで、今回はJetson nanoに搭載のGPUを使って、このキャリブレーション処理を行い、Jetso

はじめに 前回は以下の記事で、Raspberry Pi 4Bで4Kカメラが扱えるかを検証しました。結論としては、Raspberry Pi 4Bに搭載のh264ハードウェアエンコーダはフルHD（1920×1080）までの対応のため、４K動画を扱うことは難しいことが分かりました。

そこで今回は、４つのスマートホームタブを徹底比較してみたいと思います。どのスマートホームハブもCSSやコードを書けば色々できると思いますが、この記事では各スマートハブの基本機能を使って、簡単に設定できる範囲で比較します。 スマートホームハブ徹底比較 ユーザ（利用者）画面の比較 スマートホームは、家の中で使うものなので、普段の生活の中で直感的に分かりやすく利用できることが最も重要です。通常はスマホやタブレットからスマートホームハブの画面を表示して利用する形になるかと思います。まずは画面の比較から。 ①Node-redの画面 Node-redの画面は、お馴染みのこんな画面です。設定画面としては良いですが、利用者画面としてはごゴチャゴチャして使いにくい印象です。 Node-red-dashboardを使うとパネル風の画面にできます。シンプルで良いという話もありますが、細かなレイアウトの設定ができ

はじめに 前回は、CC2531のファームウェアを書き換え、Raspberry PiにNode-redとMosquittoをインストールしました。今回は、Raspberry Piにzigbee2mqttサーバをインストールして、zigbee機器を制御できるようにしていきます。 ■実現に向けた連載 第１回：CC2531とRaspberry PIの準備 第２回：zigbee2mqttサーバのインストールとzigbee機器の接続　　<–この記事 第３回：スマホ&Alexaインタフェースの実装 第２回：zigbee2mqttサーバのインストールとzigbee機器の接続 zigbee2mqttサーバのインストール 今回は、zigbee機器と通信するためにzigbee2mqttを利用します。zigbee2mqttは、メーカを問わず多くのzigbee機器をサポートしているので、異なるメーカのzigbee機

はじめに スマートホームといえば、Philipsのスマート電球「Hue」が有名ですよね💡ただ、Hueのスマート電球は、Zigbeeを使っているので、PCやスマホから直接操作することはできず、Hueブリッジ（Zigbee Hub）が必要となります。そして、Hueブリッジは結構高い（約6,300円）😂 Philips Hue(フィリップスヒュー) スマート電球 LED電球 E26 フルカラー 電球色 昼光色 Alexa対応 照明 ライト ランプ 調光 Echo Google Home Siri 【日本正規品】 フルカラースターターセット Bluetooth+Zigbee Philips Hue は、スマホやスマートスピーカーで家中の明かりを簡単にコントロールできるスマートライティングシステムです。 1600万色を超える色彩表現をストレスなくコントロールし、あなたの好みに合った明かりの楽しさ

はじめに ６ヶ月間の育児休業を取って、育児＆家事に専念しているnaka-kazzです。今年になって、スマートリモコン・各種IoTセンサー・スマートスピーカが手軽に手に入るようになってきて「2019年はスマートホーム元年」だったかなーと今年一年を振り返りながら記事を書いています。 ただ、家の中にIoT機器が増えてくると、スマートリモコンを操作する時はスマホのリモコンアプリ、太陽光発電の発電状況を見るにはHEMSのパネルなど・・・情報や操作がバラバラで使いづらいなと感じています。そこで、今回は家の中のIoT機器を一元管理できるようにしてみたいと思います。 やりたいこと 最終的にやりたいことは、家の中のセンサー情報を一括で表示したり、各種家電の操作を行える「かっこいいスマートホームコントローラ」を作っていきたいと思います。今回は、このスマートホームコントローラを、Home Assistant(H

やりたいこと Amazon Alexaを利用したければ、Amazon Echoを購入するのが手取り早いのですが、Alexaの機能をいろいろカスタマイズしたい場合にはEchoではできません。そこで、今回はRaspberry PiにAlexa Voice Serviceをインストールして、Raspberry PiでAmazon Echoを作ってみようと思います。 用意するモノ ①Raspberry Pi まずは、今回のキーとなるRaspberry Piです。RaspberryPi 4Bも販売されていますが、今回は手元にあった3B+を利用します。新規に購入するのであれば、Raspberry 4Bをお勧めします！

はじめに ６ヶ月間の育児休業を取って、育児＆家事に専念しているnaka-kazzです。我が家では、防犯のために玄関に防犯カメラを置いています。しかし、この防犯カメラ、スマホアプリを通じて動画を見たり動体検知をすることはできるのですが、独自のプロトコルを使っていて、他の機器との連携がいまいちです。そこで今回は、Raspberry Piを使って、最強の防犯カメラを自作してみます。 やりたいこと 最終的にやりたいことは、以下の５つの機能を持つ「最強の防犯カメラ」を作ることです。機能①〜機能③は、市販されている多くの防犯カメラでも持っている機能ですが、機能④や機能⑤の顔認証機能を持つ監視カメラはまだ多くないと思います。 機能①.動画を24時間撮影し、カメラ本体に動画で記録する 機能②.動画をWebブラウザや他の機器から参照できるようにライブ配信する 機能③.動体を検知したら、静止画をLineに通知

はじめに 家の中にはテレビ・照明・加湿器など、様々な家電があって、その分だけのリモコンがあります。このリモコン、うちの子供達は大好きで、リモコンを見つけては大人のマネをしてボタンを押したりしています。そして、リモコンをどこかに持っていってしまい「リモコンが無い！」なんてことも・・・・💦 そこで、今回はスマートリモコン、Raspberry Pi、Node-redを使って、家中のリモコンを一つにまとめ、家電を一括操作できるスマートホームコントローラを作って見たいと思います。 この記事に記載の「スマートホームコントローラ」がラズパイコンテスト2020の優秀賞を獲得しました🎉🎉🎉🎉

はじめに Alexaで動作するアプリを作るためには、ASK（Alexa Skill Kit）を使ってAlexa用のアプリを開発するのが一般的ですよね。ただ、ASKを使ったアプリを開発するためには、インテントやスロットなどAlexaアプリ固有の事を勉強する必要があったり、Lamdaでコードが思うように動かなくてイライラしたり、スキルの認定を受ける必要があったり、少々面倒です。 そこで、今回はASKを使わずNode-redだけを使って、自分用の簡易Alexaアプリを作ることをやってみたいと思います。 やりたいこと 今回作るAlexaアプリのサンプルは、Alexaに「アレクサ、雨雲きてる？」と問いかけると、１時間以内の自宅周辺の降雨予想量を調べて雨が降るかどうかをAlexaが返答してくれるアプリを作ってみます。 このアプリを作るために利用するものは以下の３点です。 ・node-red-contr