Machine Learning made easy with Raspberry Pi, Adafruit and Microsoft - Raspberry Pi
医療・介護現場の事故や見守りはAIが現場で監視・素早く検知 NTTドコモらが「映像エッジAI」導入に向けた実証実験を開始 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
現在、日本やアジアの介護事業において、職員不足は顕著な社会課題となっており、介護職員の目が届かない場所や時間帯等に誤嚥や転倒、不適切ケア、徘徊などのインシデント・アクシデントが起きる可能性があることから、介護職員にかかる負担は増す一方の状況にある。 こうした背景のなか、不意の事態への迅速な対応や不慮の事故を防止するため、リアルタイムに介護現場のカメラ映像を解析する技術はますます重要となってきており、需要が高まっている。 Genki Groupの株式会社メディクルード、EDGEMATRIX株式会社と株式会社NTTドコモ、パナソニックi-PROセンシングソリューションズ株式会社は、現場(エッジ)でカメラ映像などをAI処理する「映像エッジAI」を活用した介護AIソリューションの実際の介護現場への導入に向けた検証環境の構築および実証実験を開始することを2021年1月14日に発表した。 今回の協業を
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】 - Qiita
1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ４上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。 本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環境で動かしてみて、この半年間で動作速度にどれくらい変化があったのかを比較検証していきます。 1.1 速度評価の観点 速度計測を行うにあたって、まず前回同様に １）演算精度をfp32か
JetsonNanoが搭載されているJetbot（AIロボットカー）を動かしてみた – Kazuki Room ～ モノづくりブログ ～
今回はNVIDIAのJetsonNanoが搭載されているJetBot（AIロボットカー）を購入して実際に動かしてみましたので、それの紹介していきたいと思います。 JetBotキットに関してはすでにいろいろな会社から販売されていますので、デザインや価格などを考慮して購入して試してみるといいと思います。 JetBotとは？ JetBotとは、NVIDIA社が販売しているJetson NanoというGPU付きのシングルボードコンピューターが搭載されたオープンソースのロボットのことです。オープンソースなので公開されているサンプルコードでロボットを動かすことはもちろん、自分でプログラムを作って動かすことも可能となっています。特徴としてはGPUが付いていますのでAI（深層学習）との相性もいいところです。Jetson Nanoとキーボード、マウス、ディスプレイなどを接続したら普通のPCのように使用するこ
Raspberry PiにAlexaをインストールしてみる（ウェイクワードエンジン変更・感度調整・systemd設定）
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！
タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハードウェア編） - Qiita
（全てのパーツが写って無かったので写真を差し替えました） （電源アダプタは、最初に記載した「24Ｗ級スイッチングACアダプター5V4A GF24-US0540 （¥1,280）」より多少安価なものがあったのでリストを更新しました。） 冷却ファン Jetson Nanoをフルパワーで動かすとヒートシンクが触れないくらい高温になる。 自分はアクリルケースと5V冷却ファンのセットを購入して使っている。 microSDカードは高速読み書き出来るものが必要 何種類か別のものを試したが、かなり性能に違いがあった。 差額は数百円なので、これは良いものを用意した方がいい。待ってる時間が勿体無い。 自分は32GB＆1000円以下で買えるものを3種類試したが、TOSHIBA製品が一番良かった。 USB WiFiドングル Linuxで認識できるものであれば使えるはず。 自分は昔、Raspberry Pi Zer
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