身近に役立てる画像判別AI!!

Created Date: 2019-08-31/ updated date: 2019-09-15
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作成中、、
まずアーチェリーに点数自動判別ができるようにする。

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        • はじめまして、兵庫県の高校二年生です。
          今、夏休み明けで勉強、部活、生徒会活動と、、忙しいです。
          日々の学習意外にも今世の中で起きている事も積極的に知るようにしています。
          そのため、日頃からニュースも読むようにしていますが、自分の知らない間に新しくて面白い技術がどんどん増えているような気がします。
          たまに、インターネットなどででとても面白いものや商品を見つけて
          こんなものがあるんだ!!とか、こんなこともできるんだ!!と思うことがよくあるからです。
          しかし、新しいものを1から作ることはとても難しく専門の知識が必要だったり莫大な費用と時間がかかったりすることもあります。
          • そこで、既知の技術や広く使われているものを使って新しいものを作れたらいいなと思いfab3Dコンテストにとりくんでみることにしました。
        • 自分は高校でアーチェリー部に所属しています。
          オリンピックでもアーチェリーがあり、来年に迫った東京オリンピックでも試合が行われます。
          来年は受験で見に行けそうにないのですが、とても楽しみで待ち遠しいです。

          • さて、アーチェリーについて知らない人も多いと思うので簡単に解説しておきます。
            アーチェリーとは弓で矢を打ち、離れた距離にある的を狙いその得点を競う競技です。
            具体的に距離は18m、30m、50m、70mがあります。
            最初に見たときはとおぉぉい!!ってなったのをよく覚えています。
            的がとっても小さく見えます。
            そのため、自分の放った矢がどこに当たったのか肉眼では分からないのです。
            的は大きく黄、赤、青、黒と塗られ見やすいのですが矢は遠くから見るとほんの小さな点です。
            試合や練習ではアーチャーは隣にスコープを置いていちいち確認しています。
            スコープでももちろん矢がどこに刺さったか何点か見て判断することができます。

          • しかし、それってとても効率が悪くないですか。
            練習でも試合でも限られた時間の中で矢を打ち確認する、、そんな光景に終止符を打つために、
            アーチェリーの得点を自動で判別する機械を作ってみます。
        • 現在のアーチャーのサイクル
          1、数回矢を放つ
          2、スコープで的中場所(点数)を確認
          3、1、2を数回繰り返す
          4、矢を取りに行く

          目指すサイクル
          1、たくさん矢を放ち瞬時に確認
          2、矢を取りに行く

          これでいちいちスコープで確認する手間が省け、連続して練習することで効率が上がるはずです。

          • 的を撮影し点数を認識。それを使用者に伝える。
            具体的には、的の上にカメラを置き、AIで点数を判断し使用者に音で伝えます。
            常に的を狙う事ができるよう視覚的にではなく、イヤホン等の音で伝えることが重要だと考えます。
            正直、自分には難しいと思います。
            しかし、誰の手も借りることなく自分一人でチャレンジしてみます。
            100%の物が完成できなくても自分の中での100%を目指します。
            • 自分は独学で様々な事を学んだりしていて、AIにも興味があったのですが、実際につくるとことなるとまだまだ実力不足です。
              そこで、AIメーカーというサービスを利用すことにしました。
              これは誰でも気軽に機械学習を始められるWEBプラットフォームであまり専門の知識がなくてもAIがつくれます。


              • まず、もととなるデータを用意します。
                的に矢が刺さっている写真をたくさん用意し得点でわけて学習させます。
                この作業が大変時間がかかりました。
                実際に的に矢を刺しそれをカメラで撮影しパソコンにいれて得点で仕分けしてプラットフォームに
                アップしました。
                約200枚の写真を学習させました。

              • つくったAIに的に矢が刺さった写真を読み込ませてちゃんと判断できるかチェックしました。
                本格的な機械学習に比べればとても少ない学習量でしたが、ちゃんと判断できました。
                しかし、2本同時や、的の得点線上に刺さった矢は判断が難しいようです。

              • 200枚用意するのも大変だったんですが、もっと精度を上げるためさらに120枚ほど追加で学習させました。何度かテストしたところ少し精度が上がっていることが確認できました。
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