hayakawaです。
10月25日発売の雑誌「Interface」2018年12月号に、
後輩の@tereka114さんと共同で執筆した「AIひょっこり猫カメラ」という特集記事を寄稿しました。
カメラ付きのRaspberry Piに猫を判定できるAIを入れ、猫を見つけてはTwitterに投稿するBotを作成する、という内容です。
実際に動いているところ
5分おきに動き、撮影したカメラ画像に猫が写っているときに投稿します。
このBot入りのRaspberry Piは、NPO法人「東京キャットガーディアン」様の設備である、保護猫カフェ「大塚スカイシェルター」に設置させていただいております。
行政などから保護された猫と、猫カフェの形式で触れ合える人気施設です。
よって、ツイートされた画像に、お気に入りの、猫ちゃんが写っていれば、
（先客がいなければ）引き取りを希望することができるのです！！
※ただしきちんと責任をもって猫を飼える状態かの面談があります。
詳しくは上記の東京キャットガーディアン様のサイトにてご確認ください。
技術的な内容
構成としては、
- Raspberry Pi 3に小型カメラを接続
- Keras上で、学習済みの画像判定モデル（MobileNet）動かし、画像判定
- 猫が写っていたらTwitter APIで画像を投稿
というシンプルな内容です。
コンセプトとしては、世にある学習済みモデルをそのまま使って、時間のかかるディープラーニングの学習処理をせずに、カンタンに動くものを作る、というものでした。
猫を題材にしたのは、猫を写せば一定数のファンがつくだろうという浅はかな考えによるものです。
ごめんなさい。
しかも最初は、オッサン（私）の構えた猫写真ボードで動作確認をするという絵面とアタマの悪い内容でしたが、CQ出版様の交渉により、実物の猫ちゃんが満杯の猫カフェに実機を入れるというシチュエーションにしていただけました。
ありがとうございます。
雑誌の内容
以下のようなことを書きました。
- Kerasで学習済みモデルをロードして動かす方法
- 初心者向け、Raspberry Piのセットアップ方法
- Raspberry PiにTensorFlowとKerasをインストールする方法
- 実際に画像判定を動かしたうえでの問題と対策
- Twitter APIの使い方
- ファインチューニングのやり方
特にRaspberry PiにTensorFlowなどのAIを入れる構成は、色々と使い道があって、やってみたい方もそこそこいらっしゃると思いますが、ハマりどころもそこそこあるので、雑誌の内容を参考にしていただけると幸いです。
なお原稿を書いてる間に、
- TensorFlowが正式にRaspberry Piに対応
- Twitter API用の開発者アカウントの取得が難しくなる
など、色々ありましたがなんとか形になりました。
設置
CQ出版の編集様と一緒に大塚スカイシェルターにお邪魔し、設置してきました。
職員の方から
- ケーブルを表に出すのはオススメしない。必ず引っかかれる。
- 固定しないのはオススメしない。必ず叩き落される。
- とにかく猫は新しいモノをすぐに嗅ぎつける。気を付けろ。
と親身にアドバイスをいただきまして、ケーブルをカバーで覆ったうえでケースは本棚に厳重にねじ止めされています。
予期せず猫に関する知見を得られました。
良い仕事でした。
猫
ということで雑誌は発売中ですが、
そんな難しいことはどうでもいいという方は猫の画像をご覧になっていってください！
よければ雑誌の方もよろしくお願いします！
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