ワイヤレスキーボード３台同時使用 ― 2018/11/02 23:48
先日修理したロジクールのワイヤレスキーボード
実は、修理する前にコジマで再購入したのだけど、今頃届いたｗ
修理したのはMK240、今回買ったのはMK245の黒と白、計３台
お試しに、windows10のPCに全部付けた、
キーボードは積み重ね、マウスは３台並べた状態でも、個別に使えることを確認！
このキーボードはラズパイやjoule等のマイコンでも認識できるので、同時に数台使用する環境が構築できるなら便利！
ただ、wifiのドングルと並べて使うと、時々通信不良を起こす。近づければ使えるようになるので、電波が弱いのかな？
実は、修理する前にコジマで再購入したのだけど、今頃届いたｗ
修理したのはMK240、今回買ったのはMK245の黒と白、計３台
お試しに、windows10のPCに全部付けた、
キーボードは積み重ね、マウスは３台並べた状態でも、個別に使えることを確認！
このキーボードはラズパイやjoule等のマイコンでも認識できるので、同時に数台使用する環境が構築できるなら便利！
ただ、wifiのドングルと並べて使うと、時々通信不良を起こす。近づければ使えるようになるので、電波が弱いのかな？
NECのWifiルータって？？？ ― 2018/11/11 10:48
調子が悪い実家のWifiルータを更新、バッファロからNECにしてみた。
他機種ではssidに半角空白を入れられるのだけど、NECは半角空白禁止！！！ これってNEC独自仕様？？？ これって致命的欠点だよなｗｗｗ
お蔭で、家中のWifi機器の設定を変えることになった。どうしても変えられない機器は、リピータ咬ませてssid変換することにｗ
気が付けばネットワークカメラが６台になってたｗ
IODATAの安物が４台、ラズパイ(motion)使用が２台、
一度、FTPサーバにデータを上げて、異なるセグメントにあるLTEルータでクラウドに上げる仕組み・・・
ネットワークカメラと外を完全に分断させている。おかげで時刻合わせが大変ｗｗｗ
IODATAの安物は画質はイマイチだけど、広角だし動体検知も扱い易い、ただ、一度FTPに繋がらなくなると、諦めてダンマリしてしまう。完全自動化には向かないかな・・・
motionは多機能だけど、扱いにくい、まあ気に入らなければ自分で改造すればいいのだけど面倒ｗ
何れもフルHD対応してないのが難だなあ・・・ あと、解像度上げても画質悪いｗ カメラの問題かなｗｗｗ
他機種ではssidに半角空白を入れられるのだけど、NECは半角空白禁止！！！ これってNEC独自仕様？？？ これって致命的欠点だよなｗｗｗ
お蔭で、家中のWifi機器の設定を変えることになった。どうしても変えられない機器は、リピータ咬ませてssid変換することにｗ
気が付けばネットワークカメラが６台になってたｗ
IODATAの安物が４台、ラズパイ(motion)使用が２台、
一度、FTPサーバにデータを上げて、異なるセグメントにあるLTEルータでクラウドに上げる仕組み・・・
ネットワークカメラと外を完全に分断させている。おかげで時刻合わせが大変ｗｗｗ
IODATAの安物は画質はイマイチだけど、広角だし動体検知も扱い易い、ただ、一度FTPに繋がらなくなると、諦めてダンマリしてしまう。完全自動化には向かないかな・・・
motionは多機能だけど、扱いにくい、まあ気に入らなければ自分で改造すればいいのだけど面倒ｗ
何れもフルHD対応してないのが難だなあ・・・ あと、解像度上げても画質悪いｗ カメラの問題かなｗｗｗ
chainerで監視カメラ映像識別 ― 2018/11/14 06:08
家に籠って深層学習 のその後ｗ（http://js1rsv.asablo.jp/blog/2018/10/28/8985058）
インストールした環境はpython3+chainer4だけど、
ネットの情報はpython2.7+chainer1.5が多くて、ソフトをいじらないと上手く動かない
バージョン違いによる挙動の差が大きく、今まで遊んできたopcncvやら、3dカメラも、すんなり動かず苦労させられたｗ
ソフトが動く様になってみれば、学習用に用意した11000枚を、もくろみ通り教示した画像を識別してくれる。
次に別の日に撮った画像で実用試験をしてみると・・・ 案外識別率が悪いｗ 99枚中、選別して欲しい画像は35枚、識別結果は２割ほどハズレてしまう。
この99枚を加えて再学習させてると、識別結果が向上（当然だけどね）する。
全体のサンプルから無作為に選別した時の識別率と、別の日に撮ったサンプルでの識別率には差があった。
気になった処では、画像の猫が前後方向に移動中の場合完全に識別できるが、左右方向の場合は全く識別できない。確かに、サンプルの中で左右方向に移動した画像は殆ど見ていない。11000枚程度のデータでは、まだまだ足らないのかな？
インストールした環境はpython3+chainer4だけど、
ネットの情報はpython2.7+chainer1.5が多くて、ソフトをいじらないと上手く動かない
バージョン違いによる挙動の差が大きく、今まで遊んできたopcncvやら、3dカメラも、すんなり動かず苦労させられたｗ
ソフトが動く様になってみれば、学習用に用意した11000枚を、もくろみ通り教示した画像を識別してくれる。
次に別の日に撮った画像で実用試験をしてみると・・・ 案外識別率が悪いｗ 99枚中、選別して欲しい画像は35枚、識別結果は２割ほどハズレてしまう。
この99枚を加えて再学習させてると、識別結果が向上（当然だけどね）する。
全体のサンプルから無作為に選別した時の識別率と、別の日に撮ったサンプルでの識別率には差があった。
気になった処では、画像の猫が前後方向に移動中の場合完全に識別できるが、左右方向の場合は全く識別できない。確かに、サンプルの中で左右方向に移動した画像は殆ど見ていない。11000枚程度のデータでは、まだまだ足らないのかな？
