みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 週末プログラマである管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

ピープルカウンタを考えてみる(2)

Code for Naraがらみで, 施設に出入りする人のカウント及びそのデータ分析などの実証実験を, とある場所(ヒ・ミ・ツ!!)の施設管理者に提案しようという話が持ち上がっている.


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3. Depthカメラ
今年1月に発売されたばかりのIntel RealSense D415/435が, 最近になって一部サイトで購入可能となったので, 早速D415をマウサー日本から購入した.
発注から5-6日で手元に届いた.

販売サイト・・・3/29時点在庫あり
Intel RealSense Depth Camera | Click Intel
Intel Depth エンベデッドソリューション | マウサー 日本
Intel RealSense D415 | パソコン工房【公式通販】
  :

f:id:moonlight-aska:20180328220458j:plain

MicrosoftKinectのイメージがあったので, 思ったより小さくって少しビックリ!!


3.1 開発環境構築
Intel RealSense D415をPCから利用するには, Intel RealSense SDK2.0[1]を利用する必要がある.
今回は, Linux上でPythonから利用したいので, ソースからビルドすることにした.
基本的には, Building librealsense2 SDK[2]Python Wrapper[3]を参考に, 手順に従ってやればOK.
ということで, 以下の手順でBuild & Installした.
0) OS & パッケージインストール
OS : Ubuntu16.04 64bit

$ sudo apt install git libssl-dev libusb-1.0.0-dev pkg-config libgtk-3-dev libglfw3-dev python3 python3-dev

1) ソースコード取得

$ git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git

2) CMake実行

$ cd librealsense
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true -DBUILD_GRAPHICAL_EXAMPLES=true -DBUILD_PYTHON_BINDINGS=bool:true

3) ビルド&インストール

$ make -j4 && sudo make install

3.2 動作確認
我が家の低火力PC[4]は, 「JSAI Cup 2018 人工知能学会データ解析コンペティション[5]のモデル学習を頑張っているので, 今回はVMPlayer上のUbuntu16.04で動作確認を行った.

f:id:moonlight-aska:20180328230849p:plain

しかし, Depth Cameraが認識されない.
SDK等のインストール&設定に問題があるのかといろいろと調査したが不明....
Windowsでも動作を試したところUSB3.0でないとこのD415は動作しないことが分かった.
ドキュメントにはUSB3.0と書いてあったのだが, 今回使ったPCのUSBポートがフロントは2.0, リアは3.0だった. (すっかり忘れてた)
その上, VMPlayerの仮想マシン設定のUSBコントローラの設定も"USB 2.0"になっていた.
これで, やっとLinuxからD415を利用できるようになった.

f:id:moonlight-aska:20180328232227p:plain

次は, D415と先に紹介したPeopleCounterをつないでみようと思う.

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参照URL:
[1] GitHub - IntelRealSense/librealsense: Intel RealSense SDK
[2] librealsense/installation.md at master・IntelRealSense/librealsense・GitHub
[3] librealsense/wrappers/python at development ・IntelRealSense/librealsense・GitHub
[4] 深層学習用に低火力PCを組み立てた(1)
[5] オプトDSL・DeepAnalyticsコンテスト『JSAI Cup 2018 人工知能学会データ解析コンペティション』




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