そういう、モデルなんです。

ビジネスモデル、3Dモデル、設計図、模型などの現状と動向を考察、関連書籍の紹介

超低電力のAI画像認識カメラモジュール RSL10 Smart Shot Camera

https://www.onsemi.jp/site/images/RSL10SmartshotThumbnail.jpg

出典:ON Semiconductor: RSL10 Smart Shot Camera

RSL10 Smart Shot Camera (スマートショットカメラ)

名前からコンパクト・デジタルカメラコンデジ)を想像したが、組み込み用のボードだった。

自動撮影のタイミング

  • 時間、動き、湿度、温度変化などによってシャッターを切る(トリガ )
    複数のトリガ・モード multiple trigger modes 
  • 視野の特定の部分を監視しながら低電力モードで動作
  • シーンのコンテンツが変更されたときに自動的に画像を撮影

アプリケーションへの受け渡し

  •  Bluetooth® Low Energy を介して提供されたモバイルアプリケーションに送信

モバイルアプリケーションは、要は自分で組めばいいのだが、リファレンス実装として RSL10 Smart Shot アプリが提供されている。

Amazon AWS 認識サービスに画像を送り込む仕様のようだが、そこで説明が途切れており、続きはストアにあるアプリ側の仕様に書かれているw

そしてここからは英語orz

play.google.com

ボード上の RSL10 SIP(System in Package)なるものとCMOSイメージセンサにより、ボードからこのアプリへ、BLE経由で自動的に、カメラ映像が送信される。

このアプリは、ノードからクラウドまで一気通貫の連携プラットフォーム、であるらしい。

送信タイミングを制御する複数のトリガ・モード multiple trigger modes のもうちょっと詳しい説明がある。

  • 時間については、1秒未満から1分までの間隔設定、または1秒あたり1フレーム未満の連続動画(BLE5.0以上のモバイルデバイスが前提)
  • 動きの検知 motion detection
  • 環境センサ、温度や湿度 environmental sensor 

このリファレンス実装アプリを使うと、

  • クラウド接続
  • センサーの遠隔設定(閾値や初期設定)
  • トリガモード変更

ができるとのこと。

画像分析/AIエンジンと接続(?)しているので、AIクラウドサービス(AWSのこと)を活用することで物体を発見・認識できるとのこと。

このアプリ上で、撮影したイメージと、発見した物体の一覧 list および確度 confidence level のデータを取得できるとのこと。

さらに詳しくは Evaluation Boards from ON Semiconductor に記載あるが、この部分も英語w

でも「特徴」「利点」だけ日本語なのはワロタ

f:id:tombi-aburage:20210302085740p:plain