カメラとRaspberry Pi(Jetson)と機械学習を利用した スマート畑盗難防止カメラ
構成
Raspberry pi ５台
1台（管理機 送信用）は iot用のsim 管理者画面 webからも見れる
4台（子機） 無線アンテナを取り付ける 赤外線カメラをつける 人感センサーをつける
要件定義
畑に設置し、畑を監視する。警告音を鳴らす。証拠映像を撮る
1台1万以下のラズベリーの構成にする
無線Lanアンテナをラズベリーに取り付け、無線ルーターを使わないようにしコストを減らす。ラズベリーだけで通信網を作る
Dockerとノウハウを販売するビジネスモデルも考えてみる
赤外線カメラ、人感センサーを主力に使う。カメラ画像中心の機械学習型にしない。
センサーを使いCPUの負荷を軽くする。詳細映像からは機械学習で判断する
すべてのRaspberry piを無線中継器にする。無線中継器同士をつなぐ
子機はteslowflowやopenCVを動かす (DellのTPUをつけて速度を上げる 機械学習ソフトは静的言語のものを使い速度を上げる）
機械学習強い端末JetSonの導入も考える
センサー
赤外線センサーと人感センサーで検知する
センサーが反応したら
カメラを動かす － 映像を機械学習で自分かどうか検知 － 自分と関係者じゃないないなら ー メールと現場画像をスマホに送る
Lineやslack Mailなど スマホアプリにPushする
アプリからブザーがなる
現場のRaspberry Piもブザーが鳴る仕組み
通信構成
管理機SIM － 無線アンテナ付き子機 － 無線アンテナ付き子機のカメラとセンター ー 一番遠い畑
無線アンテナ付き子機同士で通信網を作る
管理機はSIMから必要なデータを上げる
無線アンテナ付き子機は中継器としての機能もある
USB接続の無線アンテナが販売されてあり、Raspberry piにつなぐことができる。広範囲につなぐことができる
Raspberry piの無線中継化はネットで調べてみると簡単にできる。無線中継器同士がつながっているか確認するソフトが必要
機械学習
静的言語の機械学習ソフトを使いCPUの負荷を軽くする。
学習モデルデーターセットをダウンロードで取得し適用するモデル。畑のデータなどはプライバシーにかかわるのでアップロードはしない。エッジAIにする
テンプレートなる学習モデルをどこかの農家に協力してもらい学習データー生成する。それを配信しダウンロードするモデル
センサーで取得できるデータはセンサーで優勢的に取得する。機械学習だけですべてやろうとしない
害獣検知機能
害獣かどうか機械学習で検知する。害獣だった場合は、警告音をならす。モデルガンのトリガーをモーターを回転させて引く BB弾を発射する
ソフト面
- 盗難にあっても大丈夫な仕様 データーの暗号化
- 各子機の撮影画像の確認が必要 送信テスト
- 管理機にmysqlなどdbをいれて一元管理できる仕組み
- 子機自体がアクティブになっているかわかる仕組み
- データを管理する管理機で専用デスクトップアプリで見れるようにする
- データを管理アプリにしない。実機が盗難された時のため。ネットに依存しない
- データやアプリはバイナリーにできるものが望ましい。
- 管理機に家からVNCではいれるようにし管理画面を操作できる
ハード面
- 現場で確認できるモニターが必要
- 熱水雨風雪土ほこりに耐えられる仕様
- 衝撃につよい仕組み
- 市販のUSBカメラで使える
- USBSSDが使える
- 望遠カメラで高いところから監視
- 広角レンズで広い範囲を撮影-
- JetSonのような機械学習に強い端末を一台用意するのもあり、補助用に使う
コスト
Raspberry piは一台5千円でセンサーは千円程度などで人件費を含めても1台1万円内に収める。
ビジネスモデル
Dockerとノウハウを売るだけの売り方
環境設定したDockerを売ります。あとは部品を買い説明書通りに組み立ててください
Dockerに環境をインストール プログラムや管理アプリ、インストールソフト、環境設定を用意しておく ノウハウ 説明書PDF
インストールされたDockerとノウハウを販売する。
カメラは市販のUSBのWebカメラ USB接続のSSDを買って組み立ててくださいスタイル
その他
スマート防犯カメラ
スマート介護カメラ
スマート畑盗難防止カメラ
スマート育児カメラ
スマート園児カメラ
スマート小学生カメラ
スマート病院用カメラ
スマート害獣カメラ
スマートペットカメラ
スマート酪農カメラ
スマート牧場カメラ
スマート田んぼ畑監視カメラ
スマートお留守番カメラ