2019年11月27日水曜日

利尻山の画像認識をTeachable Machine2とApp Inventorで行う

 前回の記事では、MIT App InventorからGoogleのTeachable Machine2を使って画像認識する例を書きました。今回、それを少し進めたアプリを作成しました。

 北海道の北部にある利尻山(島全体が利尻山になっている)の状況をリアルタイムに認識するスマホアプリを作成しました。まずは、どんなものかをご紹介します。色々な造り方はあるでしょうが、ここでは、App InventorとTeachable Machine2を使って、如何に簡単に、美しい(?)AIアプリを作るかに主眼があります。何かのご参考になれば幸いです。

 このアプリは、参考資料[1]に示した利尻町役場のライブカメラの画像を適宜引用して、その画像を学習させています。その学習はTeachable Machine2で行います。その学習済みモデルを使って、以下のアプリ(App Inventorによる)は動きます。

 Fig.1では、現時点の利尻山のライブカメラ画像を読み込み、その画像を認識させようとしています。


 画像の認識が終わった状態が、Fig.2です。この場合の画像認識は、Fig.4に示す4つのカテゴリ(ラベル)のどれに該当するかを言うことです。この例では、幸いにも"よく晴れて山頂までみえる”という認識結果でした。間違いありません!そして、このカテゴリに該当した場合に限り、予め登録してあるメールIDあてに、この画像を添付して自動メール送信します。右側の図は、メールが届いた場面です。滅多に、"よく晴れて山頂までみえる”場面に遭遇しないので、この自動メールは有り難いはずです!


 他の場面の認識結果も示しておきます。Fig.3は、"曇っているが中腹は見える"場合と、"夜になり真っ暗なのでおやすみ!”の認識例です。いずれも妥当です。


 学習には、Fig.4に示す4つのカテゴリを設けました。それぞれに十数枚の画像を集めて学習させました。なかでも、"Clear enough to se the top"(よく晴れていて山頂までみえる)場面になかなか出会うことができず、予想外に作業時間がかかってしまいました。


 今後も、このような、比較的簡単に作成できるが、ちょっと光る(?)アプリを心がけます。

参考資料
[1] ライブカメラが掲載されている利尻町役場のホームページ
http://www.town.rishiri.hokkaido.jp/rishiri/

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