Raspberry Pi＋ディープラーニングでトイレの尿漏れチェック！？
凄いんだけど、なんだか使い方がもったいないディープラーニング事例が出てまいりました。
なんと「トイレの監視」です。
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
こちらの息子さんは、しょっちゅう尿をトイレの外にこぼしてしまうようで、それを自動で監視し警告音を鳴らしてくれるという電子工作をやったそうです。
使ったのはTensorFlow＋Kerasで、VGG16の学習済みデータを転移学習して、床が濡れた状態とそうでない状態の画像1500枚を使い機械学習を実施、尿がこぼれたのを95％の精度で警告してくれるという電子工作を完成させたようです。
ImageNetを流用してということで、おそらく1000種類を判別できる学習データの一部を書き換えたようですね。そのまま別の用途に応用できそうです。
私も転移学習を調べているところですが、なかなかこれがよくわかりませんね。すでに学習済みのデータを使い、一部を改変することで独自データを使った学習器を少ない計算量で実現できる技術ですが、私もディープラーニングで一般物体検出する手法”YOLO”のTensorFlow版で独自データセットを使えるようにしてみた: EeePCの軌跡で書いたYOLOのコードを使ってやってますが、うまくいったりいかなかったり。
それにしても、実用性があるようなないような工作ですが、うちの子供も同様のことをやるので、こういうのほしいですね。ただし、水でRaspberry Pi自体がやられそうですが、大丈夫なんでしょうか？
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コメント
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いやいや、こういうのこそと思いますよ。
凄いものを作ろうとして頓挫したり、手を出せない
位であれば、実践されているのは称賛ですよね(何様だって(汗
しかし、濡れているかどうかの2択でも情報もたくさん必要dって
ビックリですね。人間の判断能力って凄いんですねぇ
投稿: mokekyo | 2017年9月 5日 (火) 16時38分
こんにちは、mokekyoさん。
うちの下の子は少々便器の外が濡れてても気にしないようなので、まだまだディープラーニングが足りないようです。
この記事のすごいところは、精度を95%以上にしてるところですね。教師データ集めに関してかなりのノウハウをお持ちの方だと感じます。
投稿: arkouji | 2017年9月 7日 (木) 02時13分