海や川でゴミ回収できるロボットを作る その2

  • 2020.01.04
  • IoT
海や川でゴミ回収できるロボットを作る その2

今年のゴミ回収ロボットの構成

去年は物体認識の記事を書いてみたり、RaspberryPiでラジコンを作ってみたり、実際にラジコンボートを作ってゴミ回収を行ってみたりしました。去年までの記事はこちらです。

海や川でゴミ回収できるRaspberryPiラジコンボートを作る その1

海や川でゴミ回収できるRaspberryPiラジコンボートを作る その2

海や川でゴミ回収できるロボットを作る

2020年も継続してゴミ回収ロボットの開発を行っていきたいと思います。今年は去年の結果を考慮して以下の組み合わせで開発していきたいと思います。

No. ゴミ識別 基板 コントローラー 通信 備考
OpenCV + カスケード分類器 Raspberry Pi MC – 8 Wi-Fi ✕:カスケードXMLは多種類、とくに画像の角度が変化すると認識できなくなるので不採用とする。
OpenCV + カスケード分類器 Raspberry Pi スマホ Wi-Fi ✕:スマホは映像だけに専念させたいため不採用とする。
keras-yolo3 Jetson Nano 未定 未定 採用予定
keras-yolo3 Jetson Xavier NX 未定 未定 未定

構成図

2020年はまず①の構成で作っていきたいと思います。進捗があったらまた記事を作成していきたいと思います。

YOLOってどんなものが認識できるの?

この記事を作成したときにデフォルトの状態でもかなりいい物体検出ができることが分かりました。

では、デフォルトの状態のときにどんなものが認識できるのか調べてみました。こちらのサイトによると全100のものを認識することができるようです。

YoLo/darknet初期学習データで判別できる種類一覧

このデフォルトの状態で私がほしいのはボトルぐらいかなと思います。ゴミとして認識したいときにはジャンルが広すぎて識別できなさそうだなと感じています。

ゴミの識別を行うには独自データを用意して自分でYOLOのトレーニングを行ったほうがよさそうです。

自力で深層学習を行うにあたり

自力でYOLOの独自学習データを作成するにあたり、自分の知識が圧倒的に乏しいので勉強から始めることにしました。まずは簡単なところから学習していきたいと思います。

深層学習のTensorflowとかKerasとかってなんなの?YouTubeの解説動画を紹介するよ。

Google ColabでYOLOを動かすことを検討してみる

Google Colaboratory上でYOLOを動かして画像認識させてみた

参考サイト

こちらのサイトがとても参考になりそうなのでリンクを張っておきます。

Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる

Kerasで初めての機械学習

【物体検出】アノテーションツールVoTTの使い方

 

現在の進捗はここまでです。

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