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
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
NVIDIA SDK Manager on Dockerで快適なJetsonライフ - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 はじめに こんにちは、Fixstars Autonomous Technologiesの吉村です。 NVIDIA GPUを搭載しているArm開発ボードとして様々な分野で活躍しているNVIDIA Jetsonですが開発環境のセットアップが色々大変です。このセットアップのわずらわしさから少しでも解放されるようDocker上に環境を隔離してセットアップを試みてみました。 NVIDIA SDK Managerとは NVIDIA SDK Managerは、NVIDIA Jetsonプラットフォーム、NVIDIA DRIVEプラットフォームの開発環境をセットアップするツールです。かつてはプラットフォーム毎に以下のツールに分かれていましたが、あるタイミングでNVIDIA SDK Managerに共通
keras-yolo3 で独自データセットに対して学習させる方法 - ほぼPython
宣伝 人工知能が顔面成分を分析してくれるサイトを作りました。ぜひ使ってみてください！ ちなみにTensorflow.jsで作成しているのですべての処理がユーザーのブラウザで行われます。つまり、画像をアップしてもそれがサーバーに送られることはなく、セキュリティ的にも安心です。 ai-animal.web.app 何番煎じなんだって感じもしますが、まとめておきます。 「keras-yolo3で学習済みモデルを使って一般的な物体検出はできた」という方が対象です。 ちなみにkeras-yolo3とは物体検出を行う深層学習モデルYOLOv3をkerasで実装した有名なgitHubリポジトリのことです。 github.com さて、独自データセットで学習させるためには大きく分けて3つのことをする必要があります。（執筆時点） ・データのアノテーション ・train.pyによる学習 ・独自データによる学習
[PyConJP2019]Pythonで切り開く新しい農業
実践 Amazon Mechanical Turk ※下記の注意点をご覧ください（回答の質の悪化・報酬額の相場の変化・仕様変更）
![[PyConJP2019]Pythonで切り開く新しい農業](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d84bf00a638a617da5aac80e8d4f3038a2fd93b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fpyconjp2019-190915165002-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Jetson Nanoで動く深層強化学習を使ったラジコン向け自動運転ソフトウェアの紹介 - masato-ka's diary
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハードウェア編） - Qiita
はじめに DeepLearning これまで全く触れる機会が無かったが、新型コロナウィルスによる自宅待機で時間がたっぷりできた。 いい機会なので、ここぞとばかりにJetson Nanoを購入しイチから勉強してみることにした。 JetRacer NVIDIAのサイトでいくつかの適用事例に市販のラジコンをベースにしたJetRacerなるAIカーがあったので、これを最初の目標に設定した。 やったこと 手持ちのラジコンを改造し、JetRacer化した。（公式のJetRacerよりいくらか少ない部品構成で実現） 屋内の自然環境（床にテープとか貼らない環境）での自動運転に成功した。 とりあえずDeepLearningを手を動かしながら習得する、という流れを経験できた。 結構ボリュームがあるので、2回に分けて記載する。 「タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハード
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