探究プロジェクトバンク

エッジAIを活用したリアルタイム物体検出システムの構築プロジェクト

導入

工学部の学生の皆様にとって、理論と実践を結びつけるプロジェクトは、深い学びと貴重な経験をもたらします。本記事では、近年急速に進化している人工知能分野の中でも特に実践的なテーマである「エッジAIを活用したリアルタイム物体検出システムの構築」についてご紹介いたします。

このプロジェクトは、AIモデルを小型のエッジデバイス上で動作させることで、高速かつ省電力なリアルタイム処理を実現することを目指します。具体的な成果物として、カメラ映像から特定の物体を即座に認識し、その情報を活用するシステムが構築可能です。

本テーマに取り組むことで、学生の皆様は機械学習の基礎から応用、組み込みシステム開発、画像処理といった多岐にわたるスキルを横断的に習得できます。また、これまで探究テーマが見つからなかった方や、アイデアはあるものの具体的な進め方に迷いを感じていた方々にとって、本記事が実践的な一歩を踏み出すための具体的な道標となることを期待しております。

テーマ/プロジェクトの詳細

このプロジェクトの具体的な目的は、Raspberry Piのようなエッジデバイス上で、カメラから入力される映像ストリームに対してリアルタイムで物体検出を行い、その結果を視覚的に表示することです。

期待される成果としては、特定の物体（例：人、車両、特定の動物など）が検出された際に、その物体を囲むバウンディングボックスと、検出された物体のクラス名、信頼度を映像上にオーバーレイ表示するシステムが挙げられます。将来的には、検出結果に基づいて何らかのアクション（例：アラートの発動、ロボットの制御）を行う基盤とすることも可能です。

取り組むべき課題には、AIモデルのエッジデバイスへの最適化（推論速度と精度のバランス）、カメラからの映像データ処理、そして検出結果の効率的な表示方法の確立が含まれます。完成形としては、電源投入後すぐにカメラ映像が表示され、検出対象がフレーム内に入ると瞬時に認識結果が表示される独立したシステムをイメージしていただけます。

必要なもの

このプロジェクトに取り組むために必要となる主要なハードウェア、ソフトウェア、およびツールは以下の通りです。

• ハードウェア:

  • Raspberry Pi 4 Model B またはそれ以降のモデル: 本プロジェクトの中核となるエッジデバイスです。十分な処理能力とメモリ容量が推奨されます。
  • Raspberry Pi用カメラモジュール (Pi Camera Module V2など): リアルタイム映像入力のために必須です。
  • microSDカード (32GB以上推奨): OSイメージとプロジェクトファイルを格納するために必要です。
  • 電源アダプタ (Raspberry Pi用): 安定した動作のために推奨アンペア数の電源をご用意ください。
  • ディスプレイ、HDMIケーブル: 初回セットアップやデバッグのために必要となる場合があります。SSH接続で進める場合は必須ではありません。
  • USBキーボード、USBマウス: 初回セットアップ時に必要となる場合があります。

• ソフトウェア:

  • Raspberry Pi OS (64-bit版推奨): Raspberry Piの公式オペレーティングシステムです。
  • Python 3: AIモデルの推論スクリプト記述に使用します。
  • OpenCV (Open Source Computer Vision Library): カメラからの映像入力、画像処理、検出結果の描画に利用します。
  • TensorFlow Lite: エッジデバイス向けの最適化されたAIモデルの実行環境です。Google Coral Edge TPUを使用する場合は別途Mendel LinuxやLibedgetpu等のライブラリが必要となることがあります。
  • NumPy: 数値計算ライブラリとして、画像データ処理に利用します。

• ツール:

  • Balena Etcher または Raspberry Pi Imager: Raspberry Pi OSをmicroSDカードに書き込むためのツールです。
  • SSHクライアント (例: PuTTY, ターミナル): リモートからRaspberry Piを操作する場合に利用します。
  • FTP/SFTPクライアント (例: WinSCP, FileZilla): ファイル転送に利用すると便利です。

進め方

本プロジェクトは以下のステップで進めることが可能です。

1. 環境構築:

   • Raspberry Pi Imagerを使用して、Raspberry Pi OSをmicroSDカードに書き込みます。この際、SSHの有効化、Wi-Fi設定、ユーザー名・パスワードの設定を事前に行うと便利です。
   • Raspberry Piを起動し、SSH経由でアクセスできることを確認します。
   • Pythonの仮想環境（例: venv）を構築し、プロジェクトに必要なライブラリ（OpenCV, TensorFlow Lite, NumPyなど）をインストールします。

2. カメラモジュールの接続と動作確認:

   • Raspberry Piにカメラモジュールを正しく接続します。
   • libcamera-stillやlibcamera-helloコマンドを使用して、カメラが正常に動作し、映像をキャプチャできることを確認します。

3. 事前学習済み物体検出モデルの準備:

   • TensorFlow Lite形式に変換された事前学習済みの物体検出モデル（例: MobileNet SSD V2のCOCOデータセット版など）をダウンロードします。これらのモデルは、TensorFlowの公式リポジトリやその他の公開データセットから入手可能です。
   • モデルに対応するラベルファイル（検出可能な物体のクラス名リスト）もダウンロードします。

4. リアルタイム推論スクリプトの実装:

   • Pythonを使用して、カメラからの映像フレームを連続的に取得するスクリプトを作成します。OpenCVのcv2.VideoCaptureクラスが利用できます。
   • 取得した各フレームをTensorFlow Liteモデルの入力形式に合わせて前処理します。通常、画像のリサイズ、正規化、チャンネル順序の変更などが必要です。
   • TensorFlow Lite Interpreterを使用してモデルにフレームを入力し、推論を実行します。
   • 推論結果から、検出された物体のバウンディングボックス座標、クラスID、信頼度を抽出します。

5. 検出結果の描画と表示:

   • OpenCVの描画関数（cv2.rectangle, cv2.putTextなど）を使用して、元のフレーム画像上にバウンディングボックスとテキストラベルを描画します。
   • 処理済みのフレームをリアルタイムで画面に表示します。cv2.imshowが利用できます。
   • 一定時間ごとにフレームを更新し、連続的な映像ストリームとして表示されるようにループ処理を実装します。

6. 最適化とデバッグ:

   • 推論速度が遅い場合は、モデルの量子化状態を確認したり、TensorFlow Liteのデリゲート（Edge TPUなどのハードウェアアクセラレータ）を有効にする設定を検討したりします。
   • メモリ使用量やCPU負荷を監視し、必要に応じてコードや設定を調整します。
   • 検出精度が低い場合は、使用するモデルの変更や、前処理・後処理の調整を検討します。

難易度と所要時間の目安

• 難易度: 中級者向け
  • 基本的なLinuxコマンド操作、Pythonプログラミングの経験、そして機械学習（特に画像処理とディープラーニングの推論プロセス）に関する基礎知識があるとスムーズに進められます。ハードウェアに関する知識は最小限で問題ありません。
• 所要時間: 数週間〜1ヶ月程度
  • 環境構築に数日、基本的な推論スクリプトの実装とデバッグに1〜2週間、そして応用機能の追加や最適化にさらに1週間程度を目安とすると良いでしょう。

さらに発展させるには（応用・発展の可能性）

本プロジェクトの基本形が完成した後、以下のような応用や発展が考えられます。

• 特定のイベント検知と通知:
  • 特定の物体（例：侵入者）が検出された際に、メールやLINEメッセージで通知するシステムを構築します。
  • 検出された物体のカウントを行い、閾値を超えた場合にアラートを発する機能を追加します。
• ロボットへの搭載と連携:
  • ROS (Robot Operating System) と連携させ、検出結果を基にロボットアームを制御したり、自律移動ロボットのナビゲーションに活用したりします。
• クラウド連携とデータ分析:
  • 検出された物体の種類、時刻、場所などのメタデータをクラウドサービス（例：AWS IoT Core, Google Cloud IoT Core）に送信し、データ分析やダッシュボード表示に活用します。
• 独自のカスタムモデルの学習:
  • 特定の用途に特化した物体（例：製造ライン上の特定の部品、植物の病気）を検出するために、独自のデータセットを収集し、物体検出モデル（YOLO, SSDなど）を学習させてRaspberry Pi上で動作するように最適化します。
• 消費電力の最適化:
  • バッテリー駆動を想定し、より省電力なAIモデルの選定、推論頻度の調整、周辺機器の省電力化などに取り組みます。

参考情報源

より深く学習を進めるためには、以下の情報源が役立つでしょう。

• TensorFlow Lite 公式ドキュメント: TensorFlow Liteのモデル変換、推論方法、最適化に関する詳細な情報が提供されています。
• OpenCV 公式ドキュメント: 画像処理、カメラ操作、描画機能に関する包括的な情報源です。
• Raspberry Pi 公式ガイド: OSのインストール、GPIOの利用、カメラモジュールの設定など、Raspberry Piに関する基本的な情報が網羅されています。
• GitHubのサンプルコード: TensorFlow Liteのリポジトリには、様々なデバイス向けの推論サンプルコードが公開されています。

まとめ

本記事では、工学部の学生の皆様に向けて、「エッジAIを活用したリアルタイム物体検出システムの構築」という実践的な探究テーマをご紹介いたしました。このプロジェクトを通じて、AIの理論を現実世界の問題に応用する実践力を養い、ハードウェアとソフトウェアを統合する貴重な経験を得ることができます。

初期段階では難しさを感じるかもしれませんが、一歩ずつ着実に進めることで、小型デバイス上でAIが機能する感動を味わえるはずです。本記事が皆様の探究活動の一助となり、未来の技術を切り開くための第一歩となることを願っております。ぜひこの機会に、ご自身のアイデアを形にする挑戦を始めてみてください。