AIアクセラレータを組み合わせることで、組み込みAIシステムを手軽に構築できるようになりました。上でHailoのAI処理機能を実行するためのセットアップ手順と、基本的な物体検出やポーズ推定といったAIデモを紹介します。PiをAIプロセッシングデバイスとして活用できる方法を詳しく解説していきます。今回使用するハードウェアの概要は以下の通りです。5のような小型デバイスでも高度なAI処理が可能です。このAIアクセラレータは、リアルタイムのAIビジョン処理に特化しており、物体検出、ポーズ推定、インスタンスセグメンテーションなど、さまざまなAIタスクを効率的に実行できます。Hailo-8Lは、商業および産業用途に対応しており、エネルギー効率が非常に高いため、消費電力を抑えながらも強力なAI性能を提供します。AIモデルの推論処理において、低遅延かつ高い精度で応答するため、組み込みシステムやロボット工学、スマートホーム、監視システムなど、多くの分野で利用されています。AIアクセラレータをセットにしたパッケージで、AI開発をより手軽に始めるためのツールです。HAT+が含まれています。Piが強力なAI推論デバイスへと変わり、リアルタイムでのAIビジョンアプリケーションが可能になります。Zoo)を活用することで、様々なAIアプリケーションを簡単に実行できます。低消費電力かつ高パフォーマンスな特性から、個人のクリエイターやエンジニアにとっても魅力的な選択肢となっています。AIアクセラレータを装着して使用しました。AIアクセラレータモジュールです。SSDスロットにそのまま接続して使用できます。GEN3を使用して高速通信が可能です。大型のファン、ヒートシンクで冷却効率も大幅に向上します。5用ケースPironman5については以下の記事で詳細を解説していますので、あわせてご覧ください。GEN3の設定を済ませておいてください。Pi公式サイト)サンプルプロジェクト実行手順ここからは実際にサンプルプロジェクトを動作させるための手順を解説します。AIアクセラレータのテストのため「hailo-rpi5-examples」のプロジェクトを使用します。アクセラレータの機能を実証するための様々なサンプルを提供しています。活用を学びたいユーザー向けに設計されています。タスクの基本パイプラインが含まれています。モデルを使用した物体検出デモ。人のポーズを検出するデモ。画像やビデオ内のオブジェクトのセグメンテーションを行うデモ。アプリケーションの統合を始めるための出発点として設計されています。処理を行うことが可能です。内で推論タスクを実行できます。セットアップするための詳細なインストール手順が含まれています。ミドルウェアやカメラ用のソフトウェアパッケージをインストールする方法が説明されています。コマンドでハードウェアが正しく動作しているか確認する手順も含まれています。カメラソフトウェア(rpicam-apps)との統合例も含まれています。カメラからの映像をリアルタイムで処理することが可能です。モデルの実験を行うことができますサンプルプロジェクト環境構築手順ここからは実際にサンプルプロジェクトを実行するための環境構築手順を解説します。「hailo-rpi5-examples」のサンプルプロジェクトをクローンします。hailo-rpi5-examples実行権限の設定ディレクトリに実行権限を付与します。ファイルにリストされている依存ライブラリを一括でインストールします。ファイルには、プロジェクトが依存するライブラリ(バージョンを含む)が記載されています。このファイルを使うことで、すべての依存ライブラリが一貫した状態でインストールされ、プロジェクトが他のシステムでも正常に動作するようにします。requirements.txt以下のように表示されたらインストールが完了です。いうシェルスクリプトを実行します。このスクリプトは、デモやサンプルを実行するために必要なリソース(例えば、モデルファイルやデータセット)をダウンロードするためのものです。スクリプトファイルは、特定のタスクを自動化するためのもので、この場合は必要なリソースを自動的にダウンロードします。ファイルのダウンロードやセットアップを手動で行う手間が省けます。./download_resources.sh以下のように表示されたら取得完了です。[2372012/2372012]仮想環境をアクティブにする仮想環境がセットアップされている場合は、それをアクティブにします。通常、次のコマンドで仮想環境をアクティブにできます。いうスクリプトを実行し、環境変数の設定や仮想環境の準備を行います。コマンドを使うことで、スクリプト内の変更(例えば環境変数の設定)が現在のシェルセッションに反映されます。必要な設定を行います。環境変数は、ソフトウェアやライブラリが正しく動作するための設定です。これが適切に設定されないと、プログラムが必要なファイルを見つけられないなどの問題が発生します。setup_env.sh以下のように表示されたら実行完了です。モジュールをインストールします。いう環境変数を設定します。System(GUI環境)がどのディスプレイに描画するかを指定します。ローカルマシンの最初のディスプレイを指します。Pi起動後に仮想環境の起動と環境設定スクリプトの実行のみを行ってください。「hailo-rpi5-examples」のプロジェクトを使って実際に動作確認をします。以下のコマンドを実行してYOLOで人物を検出するプログラムを実行します。引数には対象となる動画ファイルを指定します。以下のように動画内の人物をリアルタイムに推定で着ていることが確認できました。5は、手軽に高度なAI処理を実現する強力なプラットフォームです。リポジトリのサンプルコードと手順を活用することで、物体検出やポーズ推定などのAIアプリケーションをスムーズに導入できます。組み込みAIの可能性を広げるこのシステムは、今後のプロジェクトにおける強力なツールとなるでしょう。これを機に、ぜひHailoを用いたAI開発に挑戦してみてください。今回使用したラズパイ用ケースPironman5はAmazonでも販売されています。Amazon調べ)口コミを見るAmazon楽天市場Yahooショッピングメルカリポチップアマゾンで売り切れの場合はSunFounder公式サイトでも購入が可能のです。入手方法や使い方については以下の記事で詳細を解説していますので、あわせてご覧ください。5用ケースPironman5が登場したのでレビューしていきたいと思...それでは、また次の記事でお会いしましょう。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。ExampleMurasan(むらさん)制御系エンジニアです。Piなどのマイコンボードを使ってアプリケーションを開発しています。好きなガジェットについても紹介していきたいと思います。トップページの画像はStableDiffusionというAIによって生成されたイラストです。