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1.コンポーネント群概要

低価格・高信頼見守りデバイス(MIMAMORIデバイス)のためのコンポーネント群です.

本コンポーネント群は以下の4つのコンポーネントで構成されています.

overview

2.動作環境

3.事前準備

  • OpenRTMのサイトを参考に,Raspberry Piをセットアップしておく.
  • Open CV,Open NI,WiringPiをダウンロードし,インストールしておく.
  • ベッド領域を抽出するための射影変換行列を収めたテキストファイルとSVMの学習済パラメータファイルを用意しておく.
    ※上記のソースコードは近日中に公開予定です.

    • 射影変換行列の生成
      深度画像からベッドの四隅を選択し,40 x 80(width x height)の画像に射影変換するための行列を”cv::findHomography”を使用して生成し,テキストファイル(homography.txt)として保存しておく.
    • SVMの学習済パラメータ生成
    • 予め用意した学習データ(安全とラベリングされた画像群と危険とラベリングされた画像群)を用いてSVMのパラメータを”svm.train_auto”を使用して学習し,smlファイル(svm_mimamori.xml)として保存しておく.

4.利用方法

  1. ソースファイルをダウンロードし,任意の場所で展開する.
  2. 予め用意しておいた,射影変換行列ファイル(homography.txt)を”/PreProcessing/data”の下に,SVMパラメータファイル(svm_mimamori.xml)を”/StateClassification”の下にコピーする.
    ※コンポーネント群にはサンプルデータで使える射影変換行列ファイルとSVMパラメータファイルが含まれています.
  3. ネームサーバおよび各コンポーネントを起動する.
  4. 各コンポーネントを以下のように接続し,全てのコンポーネントをアクティベートする.
  5. Xtionで得たデータを状態判別し,その結果に基づいてRaspberry PiのGPIOの4番の出力が変化します.