ラズパイ５でスケボー少年を検知する

ラズパイ５用のケースと電源をやっと買いました。

ケース　　電源

↑Amazonリンクなんですが、最近は画像が貼れません…



ケースはファンがついていてかっこいいですね…　起動時とCPU温度が高いときに回ります。
AIで学習をするときにはCPU温度がかなり上がるので必須です。

今回はyoloのv5を使ってスケボーや人などを検知してそれをslackに通知していこうと思います。
カメラはUSBカメラを接続します。



カメラ　※なんでもいいです。



ラズパイにyolo5をインストールしていきます。

https://qiita.com/rokurorock/items/4f07e9c16f6a5297d0aa

このあたりの記事を参照しました。

基本的な使い方は

cd /home/pi/yolov5 　
python3 detect2.py --source=/home/pi/image.jpg

といった具合に対象の画像や動画を選択し推論をしていきます。

そうすると/home/pi/yolov5/runs　フォルダへoutputされます。

ラズパイ５に限ったことかもしれませんが、５V５Aの電源がないと途中でストールします(笑)

ちゃんと電源を準備してから試してください。



今回はスケボー少年を検知したらslackに通知するのでそのAPI叩く準備もします。
pythonコードに埋め込む必要があるのであらかじめ準備していきます（webhook urlです）
下記記事参照願います
https://qiita.com/bakira/items/8fa06ab10edf1f42ff97


あとはdetect.pyをすこし書き換えます（detect2.pyとかした方がいいかも…） 
８０種類検知できるのですが、今回は人（people）、スケボー（skateboard）、車(car)を検知します。

n_1 = (det[:, -1] == 36).sum() #スケボー検知　　

ここの３６を下記リストをみて変更お願いします。

ID	coco.names	coco.names_jp	ID	coco.names	coco.names_jp
0	person	人	40	wine glass	ワイングラス
1	bicycle	自転車	41	cup	カップ
2	car	車	42	fork	フォーク
3	motorbike	バイク	43	knife	ナイフ
4	aeroplane	飛行機	44	spoon	スプーン
5	bus	バス	45	bowl	丼鉢
6	train	列車	46	banana	バナナ
7	truck	トラック	47	apple	リンゴ
8	boat	ボート	48	sandwich	サンドイッチ
9	traffic light	信号機	49	orange	オレンジ
10	fire hydrant	消火栓	50	broccoli	ブロッコリー
11	stop sign	一時停止標識	51	carrot	人参
12	parking meter	パーキングメーター	52	hot dog	ホットドッグ
13	bench	ベンチ	53	pizza	ピザ
14	bird	鳥	54	donut	ドーナッツ
15	cat	猫	55	cake	ケーキ
16	dog	犬	56	chair	椅子
17	horse	馬	57	sofa	ソファー
18	sheep	羊	58	pottedplant	鉢植え
19	cow	牛	59	bed	ベッド
20	elephant	象	60	diningtable	ダイニングテーブル
21	bear	熊	61	toilet	トイレ
22	zebra	シマウマ	62	tvmonitor	テレビ
23	giraffe	キリン	63	laptop	ラップトップコンピューター
24	backpack	バックパック	64	mouse	マウス
25	umbrella	傘	65	remote	リモコン
26	handbag	ハンドバック	66	keyboard	キーボード
27	tie	ネクタイ	67	cell phone	携帯電話
28	suitcase	スーツケース	68	microwave	電子レンジ
29	frisbee	フリスビー	69	oven	オーブン
30	skis	スキー板	70	toaster	トースター
31	snowboard	スノーボード	71	sink	キッチン・シンク
32	sports ball	スポーツボール	72	refrigerator	冷蔵庫
33	kite	凧	73	book	本
34	baseball bat	野球のバット	74	clock	時計
35	baseball glove	野球のグローブ	75	vase	花瓶
36	skateboard	スケートボード	76	scissors	ハサミ
37	surfboard	サーフボード	77	teddy bear	テディベア
38	tennis racket	テニスラケット	78	hair drier	ヘアドライヤー
39	bottle	瓶	79	toothbrush	歯ブラシ

slackへのつぶやきはここを変えます

'text': u'skateboard ', #通知内容



するとスケボー、人、車を検知してslackに通知します。

写真を撮って検知を繰り返す場合はopencvを使っていきます。
インストールは→https://monomonotech.jp/kurage/raspberrypi/opencv.html


photo.pyの例です。


繰り返しのシェルスクリプトはこんな感じです。