AITRIOS HUB

完成 2025.03.11 公開（2025.03.11 更新） © CC BY 4+ visibility245

完成 © CC BY 4+

2025.03.11 公開（2025.03.11 更新） visibility245

誰でも簡単に素早くAITRIOSソリューションが作れる、開発ツール。
PCまたはラズパイとエッジカメラをLAN接続し、推論の開始終了、推論結果の取得とRDBへの保存等が簡単にできます。

link https://github.com/hoshinoresearch/AITRIOS_HUB

sell CustomVision, IoT, Python, EdgeAI, AITRIOS

動画

開発素材: デバイス

Raspberry Pi

ツール

Python Programming

クラウド

AITRIOS_Console

API

AITRIOS_API

システム構成

AITRIOS HUBはAITRIOSおよびエッジAIカメラになじみがないWeb系技術者が、最短1日かからずに素早くエッジAIカメラを制御できることを目指したライブラリと設定アプリ、サンプルアプリの組み合わせ。

手順は簡単3ステップ

GitHubよりAITRIOS HUBのソースコードをダウンロード
エッジAIカメラをLANで接続できるよう、コマンドパラメータを設定
AITRIOS Portalが提供するクライアントIDとシークレットを設定

これだけで、AITRIOS Console APIとエッジAIカメラがLANで接続され、デバイスパワーを使用せずに、2fps程度のパフォーマンスで推論結果を取得できる。 ※事前にデバイス登録や認識したい物体のモデル作成は必要

詳細な仕様

Python上で動作するfast apiとuvicornでローカルWebサーバーを実現。
AITRIOS Console APIエッジAIカメラの推論結果および画像をWebサーバーに送信。
受信した推論結果はファイル型のSQLであるSQLiteに格納、SQLを通じてアプリから推論結果の取得が可能。
推論開始、終了、デバイス情報の取得等、設定ファイル(コマンドパラメータ)の取得と更新等、およびトークン取得や認証処理等、AITRIOSを用いたアプリケーションを実装する際に必須の機能が実装済み、簡単なWeb API経由でカメラの操作が可能。

アプリ AITRIOS HUBの機能を用いたカメラ設定アプリを提供。現地でのConsoleを不要としたセットアップの他、デバイス操作の参考ソースに。

サンプルアプリは人物検知とROI(Region of Interest)、カスタムビジョンの3種類を提供。

ストーリー: AITRIOSとの出会い

大好きな爬虫類が突然この世から去るという、とんでもなく悲しい状況を避けたい、野生よりも長生きできない爬虫類飼育の難しさを痛感。せめて一緒にいる間は幸せだったと喜んでほしい、そう願って星野総合研究所を立ち上げました。(下図は会社のビジョン)

爬虫類ｘデジタル技術 各種センサー、マイコン、LINE、生成AIなどデジタル技術を駆使し、爬虫類の環境を可視化することに成功しました。

技術的な課題 環境が最適なのかがわからない、体温が低い場合に体温を上げる温度スポットに移動しているのだろうか、はたまた一日中ずっと動いてないとしたら病気ではないか、一方で活動量を把握するのにカメラでの映像処理は画像解析ができるパソコンがいくらあっても足りないという課題があります。(爬虫類は10匹以上の多頭飼いの人が多い) また、ToFなどのシンプルなセンサーでは何かがある・ないしかわからないため測定は不十分でした。

これまでにないデバイス　AITRIOS そこで出会ったのがAITRIOSでした。エッジデバイス上で推論結果を得られ、ラズパイカメラと異なり、ケーブル不要で設置場所にも柔軟に対応ができる、大パワーのパソコンもいらない、まさに最高・最強のセンサーだと直感しました。

AITRIOS HUB作成の動機

AITRIOSを用いて、リクガメの活動量の可視化を始めました。

AITRIOSの弱点 AITRIOSはとても魅力的なサービスですが、一方で、初手殺しのようなとっつきにくさがありました。例えば、デバイスの環境設定、推論結果の取得やコマンドパラメータの設定等。

AITRIOS HUB誕生 そこで、誰もが同じ問題に直面しないように、そしてIoT系、AI系技術者ではない、Web系技術者やWindows アプリ技術者であっても、この魅力的なサービスを使ってアプリを作る仲間が欲しいと思い、AITRIOS HUBを作りました。

ぜひ使ってください Pythonを書いたことがなくても大丈夫、APIを実行できればアプリに組み込めます。 SQLさえ叩ければ様々な条件で推論結果を抽出することができます。(SQLite ViewerまたはSQLiteへのアクセスするプログラムが必要) 一緒にアプリを作る仲間になっていただけたら、とても嬉しいです。