第２回ＡIビジネス創出アイデアコンテスト 出展候補

メイカーズフェア２０１８でtinyYOLOで人の手のグーチョキパーを赤外線で認識させてスマートボールの球をグーで勝てば1個、チョキで勝てば2個、パーで勝てば3個を射出する展示をしました。
AIフレームワークであるtinyYOLOはYOLOの簡易版でiPhoneのGPUを使って無線LANでiPhone,ESPとスマートボールのソレノイドを繋いで動作させました。

子供のお遊びにしたのはMFT2018は最新の技術を子供にも理解出来る展示にする為にシステムをアレンジしましたが、iPhoneをエッジとして母艦（ホストマシン）で学習モデルを作ってそのモデルをiPhoneに移して機械学習の推論結果をトリガーにして違うエッジ（ESP8266)を操作してソレノイドを動作させてスマートボールの球を打ち出しています。
一連の処理は高度なものです。
フレームワークが簡易版で推論の確立は９０％に満たないので正解率は低いものでした。
子供のお遊びで容赦して貰えた？
こんな感じです。

https://youtu.be/hxePTsmZ-8w

また600組の出展者の殆どが無線LANを会場で使っていたので13チャンネル全てで繋がらない状態。電波強度の強いルーターを使うとiPhoneのデザリングは殆ど繋がりませんでした。早朝、お昼休みと夕方に若干の改善しかない状態です。

そこで今回は主要な自動車メーカーで採用予定のJetson　XavierでエッジをPi Zeroを有線LANで繋いで混線を避ける予定です。
データを取ってトリミング、調整の時間がないのでモデルは引き続きグーチョキパーですが新たに母艦（ホストマシン）で学習し直して正解率を高くしました。
またフレームワークを改良して認識スピードを倍以上に上げました。恐らくYOLOをこのスピードにしたのは世界初！
同じGPUでもフレームワーク（OpenFremeworks）をマルチスレッドにしてさらにスピードアップするソフト変更しました。YOLOのみの対応です。

スマートボールの部分をどうするかはこれから検討します。

大人向けに変更？