Arduino Object Detection Track APP
このアプリケーションは、ArduinoおよびRaspberry Piマイクロコントローラーを使用する学生や電子技術者、愛好家向けに特別に設計されています。 Google Tensorflow Lite機械学習を含むコンピュータービジョンの検出と分類にOpenCVライブラリーを使用します。
アプリケーションは、ライン、色の塊、円、長方形、人物など、携帯電話のカメラからさまざまな種類のオブジェクトを検出および追跡できます。検出されたオブジェクトタイプと画面位置は、HC-05などのBluetooth受信デバイスに送信できます。
適切なマイクロコントローラーを使用している場合ArduinoまたはRaspberry Piのユーザーは、検出されたオブジェクトを分析して、ロボットベースのプロジェクトをさらに進めることができます。典型的な例は、2Wまたは4Wロボットキットに電話を接続して、ボールまたは人を追跡/追跡することです。
主なアプリケーション機能：
1.カラーブロブの検出と追跡
2.サークルの検出と追跡
3.ライン検出
4.勾配のヒストグラム（HoG）を使用した人の検出と追跡
5. TensorFlow Lite Cocoラベルオブジェクト（人、猫、車、テレビなど）の検出
6.カスタムTensorflowモデルを使用します。
7.検出されたオブジェクトパラメータをBluetooth経由で送信します。
すべての画像処理操作は、良好な照明条件で最適に機能することに注意してください。オブジェクトを検出できない場合は、いくつかの構成設定を変更してみてください。また、実装されている追跡アルゴリズムは単純化されているため、複数のオブジェクトが互いに重なり合っていると確実に機能しません。
カスタムTensorflowモデルを使用するには、互換性のあるmobilenet tfileモデルを読み込みます。この例は、pet_detect.tfliteおよびpet_labels.txtです。ただし、これらの名前をcustom.tfliteおよびcustom.txtに変更し、電話の内部ストレージのパブリックドキュメントフォルダーに配置する必要があります。また、ストレージアクセスのAndroidアプリの許可を有効にしてください。
Bluetoothデータ送信フォーマット：
すべてのデータ通信は、次の形式のASCIIテキストとして送信されます。
「オブジェクトタイプ」：「ID」：「XPos」、「YPos」、「幅」、「高さ」
カラーBlobオブジェクトの例： "CO：0：-40,60,0,0"
IDは、トラッキングなしの0〜4の番号、またはトラッキングオプション付きの一意の整数でトラッキングされたID番号です。
x位置とy位置はカラーブロブの中心に関連し、0,0はカメラプレビュー画面の中心にあります。
トラッキングなしのサークルオブジェクトの例： "CC：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は円の中心を示し、幅は円の半径を示します。
追跡モードでは、x、y、w、hは円の内側の長方形を提供します。
カラーフィルター付きの円オブジェクトの例： "FC：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は円の中心を示し、幅は円の半径を示します。
Lineオブジェクトの例： "LO：0：-40,60,20,200"
ここで、x、yの位置は最初のラインポイントを与え、w、hは2番目のラインポイントを与えます。
トラッキングなしの人物オブジェクトの例： "PO：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は長方形の左上を示し、w、hは幅と高さを示します。
色がフィルターのPeopleオブジェクトの例： "FP：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は長方形の左上を示し、w、hは長方形の幅と高さを示します。
すべての追跡対象オブジェクト：「TO：0：-40,60,20,40」。
ここで、x、yの位置は長方形の中心を示し、w、hは長方形の中心からの幅と高さを示します。円と人をフィルタリングする場合、重なったカラーオブジェクトの追跡対象オブジェクトIDはゼロにリセットされることに注意してください。
TensorFlowオブジェクト： "ObjectTitle：0：-40,60,20,40"
ObjectTitleは、分類されたTensorFlowオブジェクトです（例： 「Person」、「Cup」、「Bottle」など。X、Y位置は長方形の中心を示し、w、hは長方形の中心からの幅と高さを示します。カラーBLOB交差でフィルタリングする場合、カラーBLOBトラッキングが有効になっていることを確認してください。
TensorFlowのフィルターの形式： "FTF：Person：-40,60,20,40"。 「Person」は、coco_labels_list.txt内で定義された検出可能なTensorFlowオブジェクトタイプのいずれかです（Google TensorFlowLiteを参照）。
Git Hubの完全なオンラインヘルプ：/
https://github.com/GemcodeStudios/ObjectDetectionTracking
Copyright Gemcode Studios 2019
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アプリケーションは、ライン、色の塊、円、長方形、人物など、携帯電話のカメラからさまざまな種類のオブジェクトを検出および追跡できます。検出されたオブジェクトタイプと画面位置は、HC-05などのBluetooth受信デバイスに送信できます。
適切なマイクロコントローラーを使用している場合ArduinoまたはRaspberry Piのユーザーは、検出されたオブジェクトを分析して、ロボットベースのプロジェクトをさらに進めることができます。典型的な例は、2Wまたは4Wロボットキットに電話を接続して、ボールまたは人を追跡/追跡することです。
主なアプリケーション機能：
1.カラーブロブの検出と追跡
2.サークルの検出と追跡
3.ライン検出
4.勾配のヒストグラム（HoG）を使用した人の検出と追跡
5. TensorFlow Lite Cocoラベルオブジェクト（人、猫、車、テレビなど）の検出
6.カスタムTensorflowモデルを使用します。
7.検出されたオブジェクトパラメータをBluetooth経由で送信します。
すべての画像処理操作は、良好な照明条件で最適に機能することに注意してください。オブジェクトを検出できない場合は、いくつかの構成設定を変更してみてください。また、実装されている追跡アルゴリズムは単純化されているため、複数のオブジェクトが互いに重なり合っていると確実に機能しません。
カスタムTensorflowモデルを使用するには、互換性のあるmobilenet tfileモデルを読み込みます。この例は、pet_detect.tfliteおよびpet_labels.txtです。ただし、これらの名前をcustom.tfliteおよびcustom.txtに変更し、電話の内部ストレージのパブリックドキュメントフォルダーに配置する必要があります。また、ストレージアクセスのAndroidアプリの許可を有効にしてください。
Bluetoothデータ送信フォーマット：
すべてのデータ通信は、次の形式のASCIIテキストとして送信されます。
「オブジェクトタイプ」：「ID」：「XPos」、「YPos」、「幅」、「高さ」
カラーBlobオブジェクトの例： "CO：0：-40,60,0,0"
IDは、トラッキングなしの0〜4の番号、またはトラッキングオプション付きの一意の整数でトラッキングされたID番号です。
x位置とy位置はカラーブロブの中心に関連し、0,0はカメラプレビュー画面の中心にあります。
トラッキングなしのサークルオブジェクトの例： "CC：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は円の中心を示し、幅は円の半径を示します。
追跡モードでは、x、y、w、hは円の内側の長方形を提供します。
カラーフィルター付きの円オブジェクトの例： "FC：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は円の中心を示し、幅は円の半径を示します。
Lineオブジェクトの例： "LO：0：-40,60,20,200"
ここで、x、yの位置は最初のラインポイントを与え、w、hは2番目のラインポイントを与えます。
トラッキングなしの人物オブジェクトの例： "PO：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は長方形の左上を示し、w、hは幅と高さを示します。
色がフィルターのPeopleオブジェクトの例： "FP：0：-40,60,20,0"
ここで、x、y位置は長方形の左上を示し、w、hは長方形の幅と高さを示します。
すべての追跡対象オブジェクト：「TO：0：-40,60,20,40」。
ここで、x、yの位置は長方形の中心を示し、w、hは長方形の中心からの幅と高さを示します。円と人をフィルタリングする場合、重なったカラーオブジェクトの追跡対象オブジェクトIDはゼロにリセットされることに注意してください。
TensorFlowオブジェクト： "ObjectTitle：0：-40,60,20,40"
ObjectTitleは、分類されたTensorFlowオブジェクトです（例： 「Person」、「Cup」、「Bottle」など。X、Y位置は長方形の中心を示し、w、hは長方形の中心からの幅と高さを示します。カラーBLOB交差でフィルタリングする場合、カラーBLOBトラッキングが有効になっていることを確認してください。
TensorFlowのフィルターの形式： "FTF：Person：-40,60,20,40"。 「Person」は、coco_labels_list.txt内で定義された検出可能なTensorFlowオブジェクトタイプのいずれかです（Google TensorFlowLiteを参照）。
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Copyright Gemcode Studios 2019
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