エッジAI端末を使ってみた 〜デモ動作編〜

概要

• データの発生源に近い場所でデータを処理する「エッジAIコンピューティング」が注目されている
• まず、エッジAIのおおまかな概念を理解し、実際にエッジAI端末を購入して使ってみる
• 静止画像解析、次に動画解析と進めていく予定であったが、難易度が高いため今回は動体検知のデモの動作を確認する

エッジAIとは何か

• 通常AI利用する場合は、センサーから収集された各種データはマイコンボードやスマホ、ネットワークを経由し
  、クラウド上や従来型のサーバーで解析処理を行う
• エッジAIを利用すると、センサーから収集された各種データはマイコンボードやスマホ内で解析される

用意するもの

• Jetson Nano開発者キット 2GB
• RaspberryPi4 対応 電源セット(5V 3.0A)　←Jetson Nanoにも使えます
• RaspberryPi4純正カメラ、またはUSBカメラ
• microSDカード(32GB以上推奨)
• USB接続のマウス・キーボード
• HDMI接続のディスプレイ(4K推奨)

デモ実行

VisionWorksという、カメラ等で撮影した映像をAIでリアルタイム解析し
情報を付加するデモです。

デモ環境のセットアップ
ホームディレクトリ ~/ にデモ環境をインストールする

# /usr/share/visionworks/sources/install-samples.sh ~/

ソースコードの状態なので、そのままでは実行できません。 make コマンドでコンパイルします。

# make -j4 # add dbg=1 to make debug build 

makeコマンドのオプション解説

• -j4 makeコマンドをマルチプロセッサ環境で高速化する
  　※この場合はジョブ数が4となります
  　※ ＃以降は、コメントです

動体検知のデモが動作している様子
実行ファイルのあるディレクトリに移動する

# cd bin/aarch64/linux/release/

デモを実行する

赤点は道路やセンターライン、車、橋の柵を検出しているのが分かります
緑色の矢印は、それが移動している方向や速さを示しています。

# ./nvx_demo_feature_tracker

動体検知のデモが動作している様子

動体検知のデモが動作している様子

次回に向けて

• 自分で撮影した動画ファイルを使ってみる、できればUSBカメラを使った検出にもチャレンジしてみる
• OSの起動時にエラーが出るので、次回までには解決したい