エッジプロセッサとTensorFlowによるリアルタイム物体検出
自動運転や監視システムにおいてリアルタイム物体検出の需要が急速に高まっています。エッジプロセッサはクラウドに依存せずローカルで処理を行うため、高速な応答とプライバシー保護を実現します。
主なデバイスには NVIDIA Jetson、Google Coral Edge TPU、Raspberry Pi、Intel Movidius NCSなどがあり、TensorFlowはCNNやTransformer等の構築・配備に広く活用されています。
TensorFlowはCNNやTransformer等の構築・配備に広く活用されています。
エッジプロセッサ選定要件
適切なエッジプロセッサ選定には、以下の主要評価ステップが必要です：
- ①アプリ要件定義
- ②処理能力・AIアクセラレータ
- ③メモリ/ストレージ
- ④省電力性
- ⑤サイズ/形状
- ⑥接続性
- ⑦OS/ライブラリ互換性
- ⑧開発環境
- ⑨長期供給性
- ⑩コスト
- ⑪試作機評価
- ⑫コミュニティ支援
- ⑬拡張性
- ⑭セキュリティ機能
- ⑮耐環境性
By following these steps, you can make an informed decision and select the most suitable edge processor for your application’s success.
TENSORFLOW使用・モデル構築プロセス
エッジ配備の手順：
- ①TensorFlow/TF Liteインストール
- ②適合モデル選定
- ③TF Lite形式への変換
- ④入力パイプライン構築
- ⑤TF Lite Interpreterによる推論実行
- ⑥後処理と描画（枠・ラベル表示）
- ⑦リアルタイム最適化
- ⑧ハイパーパラメータ調整
- ⑨システムの展開・導入
- ⑩監視・運用保守
- ⑪例外処理
- ⑫セキュリティ強化
- ⑬実環境テスト
By following these steps, you can successfully use TensorFlow for object detection on the selected edge processor and deploy the system in your target environment.
Be sure to refer to the official TensorFlow documentation and resources for specific details on using TensorFlow with your edge device and object detection model.
In SenzMateでは、店舗内の来店者行動分析プロジェクトとして、カメラ組み込み型AIによるリアルタイム通行者数（出入り）計測プラットフォームを開発しました。Darknetフレームワークでアノテーション（LabelImg）画像から学習を実施し、mAP評価を経てTensorFlow/TensorRTに重みを変換してエッジ端末上での即時推論を実現しました。
Darknetフレームワークでアノテーション（LabelImg）画像から学習を実施し、mAP評価を経てTensorFlow/TensorRTに重みを変換してエッジ端末上での即時推論を実現しました。
Once the model is trained, it can be deployed on an edge processor, which can run the algorithm in real-time to detect objects within a video or image stream. Like that, we can see how real-time object detection has happened using Edge processors and TensorFlow in such company projects. Through the below flow diagram, you can understand how we prepared the object detection model in the above-mentioned project.
エッジ環境でのリアルタイム物体検出には、ハードウェアの最適選定、モデル学習・変換戦略が不可欠です。適切な設計により、現場での高精度・高速処理が可能になります。
同様のプロジェクトに関するサポート・相談は info@senzmate.com までお問い合わせください。