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Jetsonデバイスを用いた
実践的アプリケーション実装例
コンテナ実装とMQTTによる管理サーバー連携
2021/05/11
大橋 淳
johashi@broader.biz
Jetsonデバイスを使った物体検知
よく見るこんなやつ…
見た目のウケは良いのですが
映像を流すならエッジデバイスじゃなくて良いし、大事なのは検出データを使う部分ですよね?
detectデータの見せ方の重要性(ホテルチェーンでの実証実験の例)
1. 時間帯別人数カウント
時間帯別の来店者数を集計可能です
2. エリア間移動人数カウント
動線や時間帯別の人の移動を分析可能です
3. 人流軌跡表示
経路と通過・滞留が多...
エッジデバイスを使う目的と利点
1. プライバシーへの配慮(映像は手元で処理して破棄する)
2. 軽い数値データでの検出情報送信(通信量削減も含む)
3. インターネット環境が無くてもリアルタイム処理可能
4. ひとつひとつが小規模なシステムと...
システム構成(ホテルでの実証実験の構成例)
MQTTを使うメリット
1. データが軽い
2. データの整合性について、いろんなタイプが使える
3. 各言語に対応したライブラリが豊富に揃っている
4. 他のIoT機器と並列に扱うことができる
DeepStreamでは?
AMQP、Azure...
Jetson側でのdockerコンテナによるアプリケーション実装
• ホストとなるエッジデバイスの環境を汚さずに済む
• 使いまわしが効く(Azure IoTなどでの自動デプロイも可能)
• ベースとなるイメージやPre-trained Mod...
ブローダービズ株式会社
inquiry@broader.biz
業務内容
• 情報通信技術を企業活動に適用するためのコンサルティング
• 上記に付帯するユースケースやソフトウエアの開発・運用
• 事業向けネットワークサービスの企画・開発・運用・...
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20210511 Jetson Japan Users Group

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Jetsonデバイスを用いた実践的アプリケーション実装例

20210511 Jetson Japan Users Group

  1. 1. Jetsonデバイスを用いた 実践的アプリケーション実装例 コンテナ実装とMQTTによる管理サーバー連携 2021/05/11 大橋 淳 johashi@broader.biz
  2. 2. Jetsonデバイスを使った物体検知 よく見るこんなやつ… 見た目のウケは良いのですが 映像を流すならエッジデバイスじゃなくて良いし、大事なのは検出データを使う部分ですよね?
  3. 3. detectデータの見せ方の重要性(ホテルチェーンでの実証実験の例) 1. 時間帯別人数カウント 時間帯別の来店者数を集計可能です 2. エリア間移動人数カウント 動線や時間帯別の人の移動を分析可能です 3. 人流軌跡表示 経路と通過・滞留が多いエリアを確認でき、立ち 止まった位置の可視化も可能です 4. 指定ライン通過時のリアルタイム通知 立ち入り禁止区域への侵入等を検知できます 上記4つはすべて1つのエッジアプリケーションのデータを元に実現している エッジで検出した人の情報を管理サーバーに送り、ニーズに合った見せ方や通知送信を行うことになる
  4. 4. エッジデバイスを使う目的と利点 1. プライバシーへの配慮(映像は手元で処理して破棄する) 2. 軽い数値データでの検出情報送信(通信量削減も含む) 3. インターネット環境が無くてもリアルタイム処理可能 4. ひとつひとつが小規模なシステムとなるため処理負荷を読みやすく負荷分散しやすい 映像解析にエッジを使うデメリット • 映像データを別途残さないと詳細分析や再学習につなげられない (別途VMSやNASを用意した方が良い) • 設置場所に電源やネットワーク配線が必要 • 現状は機器の値段が高く、トータルコストが上がってしまいがち
  5. 5. システム構成(ホテルでの実証実験の構成例)
  6. 6. MQTTを使うメリット 1. データが軽い 2. データの整合性について、いろんなタイプが使える 3. 各言語に対応したライブラリが豊富に揃っている 4. 他のIoT機器と並列に扱うことができる DeepStreamでは? AMQP、Azure IoTあたりが準備されていて、カスタム プロトコルも使える https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev- guide/text/DS_plugin_gst-nvmsgbroker.html NVIDIAさんのガイドページより
  7. 7. Jetson側でのdockerコンテナによるアプリケーション実装 • ホストとなるエッジデバイスの環境を汚さずに済む • 使いまわしが効く(Azure IoTなどでの自動デプロイも可能) • ベースとなるイメージやPre-trained Modelを多数NVIDIAさんが提供したりまとめてくれている https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/ Dockerfileによる手順化は? build時にNVIDIA Runtimeが使えないのでCUDAやCuDNNを使うライブラリ系のコンパイルに失敗する →やりようがないわけではないが、環境構築は済ませたものをイメージ化しておく方が簡単
  8. 8. ブローダービズ株式会社 inquiry@broader.biz 業務内容 • 情報通信技術を企業活動に適用するためのコンサルティング • 上記に付帯するユースケースやソフトウエアの開発・運用 • 事業向けネットワークサービスの企画・開発・運用・利用支援 • 企業コミュニケーション活動の企画・実施・運用支援 • デザイン業務 • その他付帯する業務 大橋 淳 johashi@broader.biz @Jun_Ohashi 通信キャリアのエンジニアからコンテンツ系の仕事に携わるためヤフーに転職、 以降ベンチャー企業数社を経て、2017年7月~ブローダービズ株式会社に創業メ ンバーとして参画 主に画像・映像解析に関するAI・機械学習分野を中心にエンジニアとしてお仕 事をさせていただいています
  • toshiakisako

    May. 13, 2021
  • HironobuKawaguchi

    May. 11, 2021

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