##WebカメラとJetsonと機械学習を利用したスマート介護カメラ アイディア 要件定義
WebカメラとJetsonと機械学習の組み合わせで、思いついたアイディア
####スマート介護カメラ使用例
#####準備
介護者、関係者、ヘルパーの顔を登録しておく
トイレ 風呂場 玄関 食器に定義用バーコードを貼る
玄関にスピーカーとマイクを設置しておく
#####体調管理 データに記憶する
具合悪そう 顔の表情で判断 機械学習とラズベリーが判断 メールする
寝ている時間をカメラ画像と機械学習で判断する 記憶する
便を機械学習で判断。便が正常化判断する 記憶する
食べ物を残した カメラ画像から判断 食器をバーコードを張って識別
食事をちゃんと食べたか記憶 食器が空かどうかで判断する
食べ物以外を口に運んでしまった カメラ画像から画像で判断 緊急メールする
サーモセンサーで火元を管理する 緊急メールする
#####行動
２４時間カメラを稼働させて、機械学習で物体検出から人を判断する
転倒したかどうか判断 カメラ画像から転倒しているか機械学習 してたら緊急メールを送る
部屋の中を徘徊している 玄関から外に出て行きそう ドアをロックする
入浴してから出てこない 緊急メール 風呂場の前にバーコードを貼る 時間をチェックする
トイレから出てこない 緊急メール トイレの前にバーコードを貼る 時間をチェックする
#####トイレ
漏らしているかどうか 臭気センサTP-401Aをベットに仕込んでおく におったらおむつを替える
#####安全
部屋に人がいるかどうか 人感センサで判断
知らない人（登録顔以外）と玄関で会話している 押し売りかもしれない 緊急メールを送る 玄関にスピーカーとマイクを置き代わりに話す。
格好で判断する。スーツ姿 サラリーマン 押し売りと判断
徘徊しそうで外でに出そう。ドアをオートロック 注意をJetsonが発する
強い音がした検知 緊急メール
焦げ臭い匂いがした 緊急メール
悲鳴が聞こえた 音声で認識 緊急メール
#####コミュニケーション
話がしたい。人工知能に会話させる AquesTalk PI
#####特徴
Jetsonが中心 （中央サーバーに画像は送信しない）
Yoloで物体検出をやる
中央サーバーに画像を送信しない。パケが超えてしまう プライバシーの問題
アップデート、パターンデータのみダウンロードする
画像解析はJetson内のローカル機械学習でやる
ネット環境のない場所で運用することが前提
Jetsonが体調管理データを管理する
Jetsonがメールの送信、緊急メールをやる
JetsonにローカルWebサーバーを搭載 日報の作成や設定画面に使用する
超広角カメラモジュールで幅広い管理が可能
360度カメラ 広角モジュールで幅広く介護
秘密の言葉を発するとJetsonが音声認識し警察に通報してくれる
#####オプション
クラウドストレージ(OneDrive Appleストレージ DropBox)は非同期に
データーをアップロードできる
パターンデータを管理会社からダウンロードできる
アップデートで機能追加
#####Jetson
臭気センサー TGS2450
温度センサー DHT11 温湿度センサー
音声認識 Julius
しゃべらせる AquesTalk Pi（ゆっくりのやつ）
バーコードリーダー
スピーカー
超広角カメラモジュール(VR220)で360度にも対応
サーモグラフィ機能 赤外線で夜の画像に対応
サーモセンサーモジュール 火を検知する
設定画面をタッチパネルとキーボードで操作できる
Webサーバー 日報作成し閲覧用 管理画面用
SDカードを使用できる
HDD差し替えられる 容量の増量に対応
#####専用アプリ
詳細設定する画面
緊急メールを受信
Jetsonが一週間の日報を作成しアプリで閲覧できる(ローカルWebサーバー)
#####カメラ
超広角カメラ
隠しカメラ型
ミニカメラ型
赤外線カメラ
サーモカメラ
####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]
(https://qiita.com/raspberryPiLove/items/24e81cebde33eb8c8366)
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
####Jetsonを使うメリット
強力なGPUで深層学習が使える。
エッジAIが使える。開発がコンパクト。ネットワーク経由のAIは手間と費用がかかる
ラズパイのようなiOTができる
CudaやOpenCvのような機械学習に必要なソフトがプレインストールされおり、すぐに開発に取り掛かれる
同じ開発環境、機械学習ソフトを使うため、サンプルが出やすい。サンプルが実行しやすい
具体的なサンプルソースが公開されており、目標が実現しやすい
