自己紹介

　ラズベリーパイで広がる電子工作の世界！ラズベリーパイを使った電子工作の楽しさをもっと広めたい！そんな思いで、日常の「ちょっとした不便」を解消するガジェットを開発しています。

　私はインフラ系システム開発部門で働きながら、60歳手前で始めたPythonプログラミングを活かして、主にRaspberry Piを使った開発を行っています。自宅では7台のラズベリーパイが常時稼働中！

• ・学習リモコン（3台）で家中の家電をスムーズに操作
• ・駐車場監視システム（センサー基板付き）で安心の管理
• ・寝室用しゃべる時計で時間を音声でお知らせ
• ・愛犬用自動ドアでペットにも快適な生活を
• ・PicoWを使った環境測定で家の環境を見える化
• 
  

　これらのアイデアで生活をちょっと便利に、そして電子工作の楽しさを感じてもらえるよう、これからも開発を続けていきます！

このプロジェクトで実現したいこと

　AI、機械学習といえば、まずは画像認識ですよね。ラズパイで画像を認識し、物体検出をします。
(mac 、 UbuntuPC 、 winでも動作します)

＜サービス紹介＞  下記のお悩みを解決します 。
●画像物体検出を使いたいけれど、どう始めれば良いか分からない 。 
●高価なシステムを導入する余裕がない 。 
●独自の物体検出モデルを作りたい。
●自分だけの技術を身につけたい 。
●ネットに繋がない状態でシステムを運用したい。

　今回のサービスでは、以下のカリキュラムがあります。
・yoloの標準モデルでの物体検出の実習
・TensorFlowによる物体検出器作成の実習
　　a. 2カテゴリーの物体検出器
　　b. 4カテゴリーの物体検出器
　　c. 7カテゴリーの物体検出器
・yoloによる物体検出器作成の実習
　　a. 2カテゴリーの物体検出器
　　b. 3カテゴリーの物体検出器
　　c. 4カテゴリーの物体検出器
　　d. 7カテゴリーの物体検出器
　　e. 10カテゴリーの物体検出器

　以前はそれなりのマシンパワーを持ったパソコンが必要でしたが、Pi5が発売された現在はそこそこ実用的なスピードで処理ができます。精度の良いモデルを作るためには、ラズパイ5でも学習に時間がかかりますが、用途を限定した物体検出であれば、10FPS〜30FPSのスピードで処理が可能です。
　もちろん、PCで学習を行って、そのモデルをラズパイで使うことも可能です。
　今回のカリキュラムで使用するデータは既存のものを使用します。ただし、実際に独自モデルを作られる際に必要なデータは収集していただく必要があります。(この部分はサービス範囲外です)

プロジェクト立ち上げの背景

　独自の物体検出モデルを作ることは、その技術的な難しさから敬遠されがちでしたが、安価なラズパイでも実現できるフレームワーク(yolo)が進化したことにより、少しのハードルを超えれば実現できる時代になりました。そういったことが周知されていないためなかなか現場で使われないのだと考え、今回のサービスを立ち上げました。

現在の準備状況

　基本的な技術的課題は解決できていますので、プロジェクトを立ち上げることで、配布する教材の整備やメディアの準備が出来次第提供できます。

リターンについて

* 以下の教材とメールによるサポート
　(完全な伴走支援の場合は別途サポート費用が発生いたします。)

・yoloの標準モデルでの物体検出の実習

・TensorFlowによる物体検出器作成の実習

　　a. 2カテゴリーの物体検出器(犬猫判定)

　　b. 4カテゴリーの物体検出器(胸のCTの病気判定)

　　c. 7カテゴリーの物体検出器(犬、猫、馬、人、自転車、車、花の判定)

・yoloによる物体検出器作成の実習
　　a. 2カテゴリーの物体検出器(犬猫判定)

　　b. 3カテゴリーの物体検出器(じゃんけんの手判定)　

　　c. 4カテゴリーの物体検出器(トウモロコシの病気判定、胸のCTの病気判定)

　　d. 7カテゴリーの物体検出器(犬、猫、馬、人、自転車、車、花の判定)

　　e. 10カテゴリーの物体検出器(アメリカ手話の10の数字判定)

以上について、何パターンかを選んでいただきます。

物体検出の具体的な使用例

物体検出ができたらどんなことができるか、以下のような活用例が考えられます。
・駐車場の車の数を確認する
・店舗内の混み具合を確認する
・ペットの行動確認をする
・植物の育成状況の確認する
これらをカメラを接続したラズパイで実現することが可能になると考えられます。

最後に

　CPUパワーのあるラズパイ５が発売されましたが、従来の電子工作レベルではそのパワーを活かしきれませんでした。また、最近話題の生成AIを使うには非力です。　今回の物体検出の学習ではCPUを60%から90%以上使用し、ちょうど良い感じでラズパイ5の実力を発揮できるソリューションになっています。プログラムはpythonで書いており、自由に改変できます。AIの勉強はもとより、実業務への応用も可能な技術習得が可能なカリキュラムになっていると考えています。　プログラムは現在も改良中です。(大きな変更があった場合は、本プロジェクトおよびサポートサイトで告知いたします。)

支援金の使い道

　支援いただいた資金に関しましては、部品調達の支払いと、次のプロジェクトの試作製作のための資金とさせていただきます。仕入れ費：3000円(microSDカード代等)、プログラム制作費：約3000円(余りは次回試作品の費用にさせていただきます)。例として10000円売上があった場合です。金額が増えれば比例して経費も増えます。

※目標金額を超えた場合はプロジェクトの運営費に充てさせていただきます。

<<ソフトウェアの動作環境:特商法上の記載>>

　当該ソフトウェアの動作環境は以下の通りです。
　ソフトウェアを使用できるOSの種類
　ラズベリーパイのOS 「Trixie64bit」にて動作確認済み
　Raspberry Pi 3B、4B、5で使用可能。学習にはPi5推奨。

　その他、Mac、UbuntuPC、winでも使用できますが、一部変更が必要な場合がありますが、可能な範囲でサポートいたします。

<<告知>>

ラズパイ本「拡張基板で広がるラズパイの世界」を出版しました。書名かISBN「9784909793218」で検索すると出てくると思います。初心者と拡張基板(HAT)を作ってみたい中級者までが対象の冊子です。

キャンプファイヤーでの活動も掲載しています。

<<過去商品の紹介>>

　以下は過去のキャンプファイヤーで商品化したものをスイッチサイエンスさんで扱っていただいている製品です。

当方のECサイト・https://raspi.thebase.in/にて過去製品を扱っています。

・Raspberry Pi PicoWを使った環境測定基板・ラズパイ用　学習リモコン・Raspberry Pi PicoWを使った見守り基板・ラズベリーパイ用　TFT表示器、ＬＥＤ、SWの付いた　電子工作お助け便利ツール・ラズパイ用　汎用簡易入出力基板-2

検索ワード：ラズパイ ラズベリー Raspberry Raspbery HAT 拡張基板 拡張 基板 Ai AI　人工知能