##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

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