エアコンが冷えすぎる問題をIoTで分析してみる - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 今年の夏は暑かったですね。エアコンが大活躍だったわけですが、多くの家庭で 「設定27度なのにエアコン冷えすぎてない？」と感じる人がいたと思います。 個人差の場合もありますが、うちの場合は計測してみると、明らかに冷えすぎていました。 エアコンの制御の仕組み エアコンはリモコンで設定温度を27度とかにして信号を送ると、その温度になるように稼働します。 エアコンの中に気温を計測するセンサがあり、部屋の気温を設定温度に近づけようと動きます。 以下は26度設定でエアコンをつけた場合の気温の推移です。計測方法などは後述します。 この場合、24.7度付近でギザギザしながら安定していることが分かります。 このときのエアコンの消費電力をグラフにすると、このようになります。 エアコン消費電力 稼働していないときは消費電力がほとんど0になり、稼働しているときは150W程度消費している
【おうちハック】自宅をIoT化しすぎて不便になったこと - bohemia日記
こんにちは。おうちハッカーのぼへみあです。 CESではIoTデバイスが盛り上がり、特にAmazon Alexa無双だったということです。Alexaは日本上陸していないので、使うことができず、取り残されているようで残念ですが。 このように、IoTブームが続いており、多くのIoTデバイスが発表されて盛り上がりを見せているのですが、それは本当に生活を変えうるものでしょうか？ 私はこれまでIoTデバイスを買いまくり、自宅に取り入れることで身をもって経験してきました。 bohemia.hatenablog.com そうした経験から、IoTが生活を不便にしてしまった実例をお伝えしたいと思います。これからおうちハックをしたい人、IoTハードウェア開発者などの糧になると嬉しいです。 以前にも、失敗談と称して記事を書いていますので、こちらもご参考ください。 おうちハックの失敗から学んだこと - bohemi
ディープラーニングで新しいポケモン作ろうとしたら妖怪が生まれた - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 先日はポケモンの個体値判別の記事を書いたらかつてないほどバズって驚きました。 今では、スクリーンショットを撮ったり、常駐してゲーム画面に被せるタイプの個体値チェッカーアプリがたくさん出てきてるので、分度器勢は消え去ったようです。 被せるタイプはとても便利で使っているのですが、基本的に入力は全て自分で行う必要があり、少し面倒です。 コンピュータビジョン研究者見習いとしては、全てローカルの画像認識で行わせたいところです。 そこで手始めに、ポケモンの種類を画像認識で判別するためにポケモンデータセットを作ったのですが、寄り道してポケモンから妖怪ができてしまったので、そのお話です。 ポケモンデータセットの作成 機械学習でクラス分類を行わせるのためには、そのドメインのデータセットが必要です。 以前、おそ松さんを見分けた時も6000枚弱のデータセットをスクリーンショットをたく
【ポケモンGO】個体値厳選のやり方 〜レベル確認用分度器作成のススメ〜 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 ポケモンGOがすごく流行ってますね。自分もガッツリやっています。 初代ポケモンしか出てこないということで、やはりカイリューが強いのだろうと思って育成しようとしたのですが、かなりレアなミニリュウを大量に捕まえなければいけないそうです。 そんなに簡単にミニリュウを集められるかよ！ と思っていたのですが、ネットの情報で 「世田谷公園にミニリュウの巣がある」 との情報を掴んだので実際に行ってみると、大量の人とともに、ミニリュウがいました。 何かのお祭りかと思うくらいです。 世田谷公園内では、複数の場所にミニリュウが出現し、ぐるぐる回っているだけでミニリュウをゲットできました。 カイリューの進化には、ミニリュウ32匹分が必要ですが、進化したカイリューを強化するに余分にゲットする必要があります。 ですので、追加で15匹、合計47体のミニリュウを捕獲してきました。 じゃあこれ
「にっこにっこにー」のジェスチャーを認識する - bohemia日記
RealSenseには、デフォルトでいくつかのジェスチャーが実装されている。 頑張ってにっこにっこにーのジェスチャーを認識させるようにしたお話。 RealSenseとは Intelが進めている、NUIのためのセンサデバイスです。通常のカメラ以外に深度センサが搭載されており、顔・手の検出・トラッキング、ジェスチャー、3Dスキャンなどの機能がある。最近市販PCの組み込みが始まっている。 こちらの画像がわかりやすい。 できることは、こちらによくまとまってる。 tips.hecomi.com RealSenseのジェスチャー認識 RealSenseに組み込まれているジェスチャーは、以下のようなものがある。 グー、チョキ、パー、いいね、などの静的なものから、スワイプ、ピンチ、ウェーブなどの動的なものがある。 それぞれの認識精度はまちまちで、認識されやすかったりされにくかったりする。 これ以外のジェス
Hackeyが届いたので、IFTTTやmyThingsでおうちハックした - bohemia日記
CerevoのHackeyが届いたので、おうちハッカーとしては試さねば、と思い買いました。 Hackeyとは ネット家電などを作っているCerevoさんの新作ガジェットで、鍵を回すことでWebHook等でWebサービスと連携できる物理スイッチです。 こんなの こちらをIFTTTやmyThingといったトリガー・アクション型のサービスで使ってみました。 連携について 公式には、IFTTT, myThingsなどと連携ができると記述されていますが、そちらに専用チャンネルが開設されているわけではなく、どちらも開発者用のチャンネルから独自に繋ぎこむ必要があります。 IFTTTではMaker Channel, myThingsではIDCFチャンネルを介して連携させます。 公式マニュアル通りにhackeyの登録が終わると、こんな画面を見ることができます。 基本的にこの画面から各種サービスとの連携の設定
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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