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エッジAIをやってみる（第2回）
エッジAIをやってみる（第2回）
ハードウエア仕様の変更
ハードウエア仕様の変更
部品の購入条件、在庫からハードウエア仕様を少し変更しました
青字が今回変更した部品になります
本体：Raspberry Pi 5・8GB／システム全体の制御
AIアクセラレータ：AI HAT+ 13 TOPS／YOLOの推論処理
カメラ：Raspberry Pi CSIカメラ (ov5647 [2592x1944 10-bit GBRG])
冷却：Raspberry Pi 5 Active Cooler／長時間動作時の発熱対策
ストレージ：32GBのmicroSDカード／OS、プログラム、ログの保存
電源：5V5A 25W USBタイプC AC アダプタ
無線：Raspberry Pi 5内蔵Wi-Fi／認識結果の送信
ソフトウェア構成
ソフトウェア構成
Raspberry Pi CSIカメラ に変更することでカメラ関係のソフトウエアを変更します。
Raspberry Pi OS 64-bit：基本OS
libcamera／rpicam-apps：Raspberry Pi CSIカメラの認識、設定、静止画・動画取得
Picamera2：PythonからCSIカメラの映像を取得するためのライブラリ
GStreamer：カメラ映像、Hailo推論、追跡、映像出力を接続するパイプライン
HailoRT：AI HAT+の制御
YOLO：人、車、動物などの物体検出
ByteTrack：同じ物体を継続して追跡
Python：滞在時間の計算とシステム制御
OpenCV：映像処理と検出枠の表示
MQTT：認識結果の無線送信
SQLiteまたはCSV：検出結果と送信待ちデータの保存
YOLOとは
YOLOとは
YOLOは、カメラ映像や静止画に映っている物体を検出するためのAIモデルです。
単に「人が映っている」と判定するだけでなく、画像内のどの位置に存在するかを四角い枠で示すことができます。
一方、YOLOだけでは、連続する映像に映っている人物が同じ人物かどうかを管理するのは困難です。そこでByteTrackなどの追跡処理を追加し、検出した物体ごとにIDを割り当てます。
同じIDが指定した範囲内に存在している時間を計測することで、滞在時間を求めます。
Raspberry Pi OSを用意
Raspberry Pi OSを用意
Raspberry Pi Imagerで、現在公式指定の以下をmicroSDへ書き込みます。
・OSの選択：Raspberry Pi OS Lite 64-bit Trixie
・Wi-Fi、ユーザー名、パスワードを設定
・SSHを有効化
OSは”カメラ映像や検出枠を画面で確認”したかったので Full版を選択したかったのですが
手元の環境だとHDMI出力からディスクトップの映像を出力することがなぜかできないので
Lite版を選択しました。将来的にはディストップが表示できるようにします。
OS起動後、まず環境を記録します。
(表示例)
OSとEEPROMを更新します
OSとEEPROMを更新します
更新後、再度確認します
更新後、再度確認します
(表示例)
AI HAT+とカメラを取り付けます
AI HAT+とカメラを取り付けます
取り付け方法は以下で確認します。
https://www.raspberrypi.com/documentation/accessories/ai-hat-plus.html
https://www.raspberrypi.com/documentation/accessories/camera.html
ケースはのちほど
Hailoソフトウェアをインストール
Hailoソフトウェアをインストール
AI HAT+を取り付けて起動したら、次を実行します。
AI HAT+の認識を確認
AI HAT+の認識を確認
再起動後、以下を順番に確認します 。
13 TOPS版の場合、hailortcli fw-control identifyの出力に、おおむね次の内容が表示されれば認識成功です。
カメラ関連ソフトのインストール
カメラ関連ソフトのインストール
rpicam-apps をインストールします。
カメラのパッケージがインストールされているのを確認します。
(表示例)
これでハードウエア、ソフトウエアの準備ができたので、次回は実際に入力したビデオの情報から画像認識できるかどうかを確認します。
2026年９月７日 (記)
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