‘IoT’ カテゴリーのアーカイブ
M5StickVで独自のモデルを使って画像認識
M5StickVを入手したので、独自のモデルを作成し画像認識を試してみました。
V-Training を利用するのが一番お手軽ですが、別の方法を試してみました。
M5StickVではkmodelというフォーマットのモデルを使います。
TensorFlow Liteのモデル（tflite）からMaix Toolboxを使ってkmodelに変換できます。
ESP32でディープラーニング
先日作った熱画像をリアルタイムで見れるシステムを改造し、ディープラーニングしてみました。
ジャンケンの３つのジェスチャーを、赤外線アレイモジュールからの入力データをもとに推論します。
ジャンケンの画像データを使いディープラーニングする、というアイデアは雑誌Interface1月号の記事のまねをさせていただきました。他にもいろいろと参考にさせていただきました。
なお、雑誌Interface1月号の記事ではソニーのSPRESENSEボード、および通常のカメラボードを使って行っています。
ディープラーニングのツールとしてNeural Network Console(NNC)のクラウドを使い学習させました。
学習済みモデルをNNPファイルとしてダウンロードし、NNPファイルをC言語ファイルに変換後、ESP32に組み込みました。
【2019/02/04 追記】NNP以外にNNB（Cランタイムフォーマット）でもESP32に組み込むことができることを確認しましたので、それも追記しました。
赤外線アレイセンサー「MLX90640」をESP32につないでWebSocketしてみました
- 2019/01/28
- suganuma
MLX90640搭載の赤外線アレイモジュールをESP32につないで熱画像データを取得、それをWebSocketを使いブラウザから熱画像をリアルタイムで見れるようにしました。
MLX90640は32 x 24のセンサーを搭載し、I2CでESP32と通信を行うことができます。
Mongoose OSをESP32で使ってみた
- 2017/09/29
- suganuma
- AWS-IoT
- ESP32
- Iot
- Mongoose OS
ESP32開発ボードを購入し、Mongoose OSを試してみました。
ESP32シリーズは、Wi-FiとBluetoothを内蔵する低コスト、低消費電力なSoCのマイクロコントローラです。
Mongoose OSは、低消費電力なマイクロコントローラ用のオープンソースのOSです。IoTするための機能が充実しています。
ESP32およびESP32開発ボードは、いくつかのベンダーが出していますが、購入したのは、「HiLetgo ESP32 ESP-32S NodeMCU開発ボード」という一番安かったもの。
中国から国際書留で送られてきましたが、到着するのに１０日かかりました。
ちゃんと技術基準適合マークついてました。
