情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

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AttachCam: センサやクラウドと連携するカメラベースのデバイスツールキットの提案
仲松 聡1,a)

沖 真帆1

塚田 浩二1

概要：デジタルカメラの小型化／低価格化は著しく，ほとんどの PC ／スマートフォン／タブレットに搭載されるなど，コモディティ化が進んでいる．しかし，こうした IoT(Internet of Things) 的応用においては，実世界での適切な固定方法，センサと連携した実世界の認識機能，クラウドと連携した適切な認識／フィードバック機能等が必要となり，カメラモジュール自体は安価になっても，それを用いた開発には多くの労力が必要であった．そこで本研究では，実世界の様々な箇所に手軽に固定し，様々なセンサと連動しつつ，クラウドと連携した柔軟な画像処理やフィードバックが行えるカメラベースのデバイスツールキットを提案する．

AttachCam: Camera-based Device Toolkit Linking Sensors and CloudServices
Satoshi Nakamatsu1,a)Maho Oki1Koji Tsukada1

Abstract: Recently, as camera modules have become more smaller and cheaper, they are equipped in many
common devices. However, when a user develop a new IoT prototype using a camera, he/she might havediﬃculty of fixing method and integration with various sensors and cloud servers. In this paper, we proposea camera-based device toolkit, ”AttachCam” which helps users to develop camera-based system linking withvarious sensors and cloud servers. We also prepare various fixing parts to fix AttachCam on various furnitureand devices.

が多い．例えば，Phidgets [4] 等を用いれば，様々なセン1. はじめにサやアクチュエータを手軽に扱うことができる．しかし，近年，カメラを家具や日用品等に搭載し，クラウドと連それらのツールキットのみでは，カメラ画像のような大容携して活用する研究事例が盛んに行われている．例えば，量のデータを扱うことは容易ではない．また，カメラデバ

辻田らによるフックに洋服を掛けるだけで写真を手軽に分

イスはその用途によって固定箇所が様々であるため，適切類して保存する研究 [1] や，竹下らの自分が撮影したアングな固定方法の設計にも多くの労力を必要とする．一方，近ルの未来の画像が送られてくるフォトツールの研究 [2] 等

年では外部デバイスとの連動を前提としたカスタマイズ性がある．さらに，様々な製品やサービスも登場しつつある．の高いカメラも登場している．例えば，オリンパスのオー

例えば，netatmo 社の Welcome [3] は，顔認識システムをプンプラットフォームカメラ OLYMPUS AIR 01 [5] があ搭載した小型のネットワークカメラである．こうしたカメる．これは，Wi-Fi 経由で制御するレンズカメラだが，制ラを使ったインタラクション研究や IoT 開発の試作段階で御 API や筐体の CAD データ等が公開されており，拡張性は，デバイスツールキットを利用し開発を効率化することが高いという特徴を持つ．一方，センサと連携したり，内蔵プログラムを自由に改編したりすることは困難である．

1a)

公立はこだて未来大学 システム情報科学部
チャ学科
Future University Hakodateb1012076@fun.ac.jp

情報アーキテク© 2016 Information Processing Society of Japan

こうした現状を整理すると以下のようになる．

• 固定具: 実世界の様々な場所 (机／扉／天井等）に取345

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り付ける際，場所に応じた適切な固定方法を検討／設

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2.1 カメラデバイス計する必要がある．

カメラデバイスは，シングルボードコンピュータである• カメラ: カメラはネットワークに接続でき，他のセン

Raspberry Pi*1 とその専用カメラモジュールを中心に構成サと連携できるよう内部プログラムを改編できる拡張される．Raspberry Pi は，拡張ポート経由で様々なセンサ性が高いものが望ましい．と専用のカメラモジュールを扱うことができ，有線 LAN• ネットワーク: ネットワーク経由でクラウドに大量のケーブルや USB 無線 LAN アダプタを用いて手軽にネッデータを蓄積することで，外部サービスとの連携や機トワークに接続できる．また，Raspberry Pi の拡張ポート

械学習等の高度な知的処理と連携できることが望まを経由して，I2 C(Inter-Integrated Circuit) 通信方式のセしい．

ンサを接続し，手軽に利用できるライブラリ群の設計も進こうした前提条件を考慮し，本研究では，実世界の固定やめる．まずは，SeeedStudio の展開する Grove システムをセンサとの連動が容易で，クラウドと連携した柔軟な処理が用いて，温湿度・気圧センサ，3 軸ジャイロセンサ，光セ行えるカメラベースのデバイスツールキット「AttachCam」

ンサ等の基本的なセンサから対応していく．センサデータを提案する．

やカメラデバイスが撮影した画像や動画は，クラウドスト
レージサービス (例:Amazon S3) にアップロードされる．

2. AttachCam

また，カメラデバイスは，カメラ／センサ／固定具を自本研究で提案する AttachCam は，インターネット接続由に配置できる独自の筐体に格納する．このようにして，機能を持つカメラデバイスと，クラウドサーバー上で動作実世界の任意の位置に固定しつつ，センサ情報をトリガーする Web アプリケーションで構成される．システム全体

として任意の状況で写真／動画撮影を行うクラウド連携カの構成を図 1 に示す．

メラの構築を支援する．
クラウドサーバー

2.2 クラウドサーバー
クラウドサーバーは，Web アプリケーションとデータデータ処理ベースで構成される．Web アプリケーションでは，予めデータベース管理ユーザが GitHub*2 等のプロジェクトホスティングサービ

外部サービス等との連携

スで管理しているスクリプトを登録して利用する．ユーザ
センサ値／画像のアップロード

動作設定

サーバーからの通知

はカメラデバイス向けのスクリプトと，クラウドサーバー向けのスクリプトを用意し，登録することで，Web アプリ

コンテンツ管理ケーションがそれらを読み込みそれぞれの環境で実行できるようにする．こうして実行されたスクリプトによって，カメラデバイスからアップロードした画像や動画，センサカメラデバイス

図 1

スマートフォン

システム全体の構成図

データが，クラウドサーバー上のデータベースによって管理される．また，サーバーにアップロードされた画像やセンサデータは，用意されたスクリプトに準じて処理されていく．スマートフォンは，Web アプリケーションに用意された API 経由で，利用するセンサの種類やトリガの閾値等を GUI ベースで設定でき，撮影した画像や動画，センサデータ等の閲覧も可能である．これらの機能を用いて応用アプリケーションの開発を支援する．

3. 実装
AttachCam のカメラデバイスのプロトタイプを図 3 に示す．
プロトタイプは，Raspberry Pi とその専用カメラモジュー
ル，および専用の筐体と固定具を中心に実装した．一定間隔の溝を空けたベースレールを，筐体の前面／背面／側面図 2 デバイスのプロトタイプ*1*2© 2016 Information Processing Society of Japan

https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-2model-b/
https://github.com

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図 3

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AttachCam の筐体．

図 5

センサとその固定具の一例．

筐体の前面／背面／側面にベースレールを設けて，カメラ／センサや固定具を自由に配置できるよう工夫した．に設けており，カメラやセンサを格納するケースや固定具をレールにスライドして差し込めるように設計した．これにより，カメラやセンサをケース周辺の任意の位置に固定することができる．カメラについては，撮影対象に自由に向けるために，球型のジョイントを用いて任意の向きに調整可能にした (図 4)．さらに，任意の面に取り付けた固

図 6 固定具:マルチクリップ．
支柱や机等に挟み込んで取り付け，本体を固定できる．

定具を介して，カメラデバイスを生活環境の様々な場所に設置することが出来る．センサについては，先に紹介した Grove センサに合わせたケースを設計し，本体のベースレール上に自由に配置できるようにした．(図 5)．
ここでは，実装済みの 2 種類の固定具について紹介する．
一つは，くわえ込み式のマルチクリップであり，エレクター等のポールに固定できるように設計した (図 6)．もう一つ

図 7

固定具:ピンキャッチャ．
ピン等を差し込んで，本体を壁面に固定できる．

は，画鋲等を差し込めるピン穴を持ったピンキャッチャであり，石膏ボードなどに差し込んで固定できるように設計した (図 7)．AttachCam を用いた試作例として，本稿では室温度・気圧センサモジュール (SSCI-022361) を取り付け，一定以上の気温となった際に写真を撮影し，AmazonS3 にアップロードするシステムを実装した．
クラウドサーバーはアップロードされた写真と固定位置／センサの種類／センサ値等を組合わせて，データベースに保存する．図 8 は，画像とこれらの付加情報を併せて表示し，付加情報を元にソートできる Web アプリケーションの事例である．
このように筐体周囲のレールにカメラ／センサ／固定具を装着し，身の回りの家具等に手軽に設置でき，様々なセンサ値をトリガーとして静止画や動画を記録し，付加情報

図 8 クラウド上の撮影画像を提示する Web アプリケーションの事例．

と共にクラウドサーバー上にアップロードすることが出来る．AttachCam の設置例を図 9 に示す．

4. 応用例
本研究で提案するセンサやクラウド連携が容易なカメラデバイスを用いた応用例について述べる．

AttachCam は，特定の場所／状況というコンテキストを持った写真データを継続的にクラウドにアップロードし，将来的にこれらの画像情報を活用したサービスを構築できる可能性がある．例えば，3D プリンター等のデジタル工作機械に取り付けたり，出力物の組立てを行う机の上に取
図 4カメラ固定用のユニーバーサルジョイント．

り付けたりすることで，デジタル工作機械を用いたモノづカメラの向きを自由に調整することができる．

くりの過程を，状況別に自動記録し，クラウド上に集約することが出来る．ここに，大規模画像を用いた画像認識技© 2016 Information Processing Society of Japan347

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体と固定機構を用いて実世界上の任意の位置に容易に固定できるカメラベースのデバイスツールキットを提案する．

5.2 センサを手軽に扱うためのデバイスツールキットArduino *3 は AVR マイコンベースのデバイスツール
センサ部分キットであり，Processing ベースの開発環境から，センサやアクチュエータを手軽に扱うことが出来る．Edison*4 は intel 社が提供しているシングルボードコンピュータ

カメラ部分

で，高性能なプロセッサを搭載していることが特徴である．また，.Net Gadgeteer [8] は，マイコンとソケットが実装されている「メインボード」と、ソケットにつなぐ「モジュール」から構成されるツールキットで，Visual Studio

図 9

AttachCam の設置例．

上で C#でプログラムでき HTTP アクセス等を実装でき室内の温度が一定以上になると写真とセンサの値 (温度) をる．MobiServer [9] は，多様なデバイス／ツールキット群アップロードする．

を統一の作法で扱うためのミドルウェア群であり，手軽に術を組合せることで，モノづくりの過程から自動的に特徴的な作業を発見したり，トラブルを予測したりできる可能性があると考える．現在，AttachCam を小型の 3D プリン
タに固定し，造形過程の記録の検証を進めている (図 10)．

ユビキタス・インタフェースを構築できる．Webmo[10] は
簡単にネットワークできるモーターで，WebAPI 経由で制御できる．Form Follows Function() [11] は，単一のソースコードからデバイスの筐体と機能を実装できる統合開発環境であり，Web ブラウザ上からレーザーカッターで出力するための図面作成を行うことができる．しかし，これらのデバイスツールキットのみで大容量の画像や動画を処理するのは不得意であり，外部サービスや他のデータと連携するに労力が必要である．本研究では，クラウドサーバーとの連携を前提としたカメラベースのツールキットを設計

図 10

AttachCam を小型 3D プリンタ (UP Plus 2) に固定した様することで，大容量の画像や動画を処理でき，容易な外部子と撮影画像 (右)サービスとの連携やセンサを扱うためのライブラリを利用できる開発環境の構築を目指す．

5. 関連研究5.3 カスタマイズ性の高いカメラデバイス
OLYMPUS AIR 01 [5] は，Wi-Fi 経由で制御するレン

5.1 カメラを家具や日用品に取り付けた研究事例
FingerPhone [6] は，指紋認証装置とカメラを一体化しズカメラであり，制御 API や筐体の CAD データ等が公開たスマートインターフォンであり，来訪者を指紋情報とされており，拡張性が高いという特徴を持つ．Ai-Ball [12]

写真に基づいてデータベース化できる．Complete fashion

は，スマートフォン・タブレット・PC に対応した超小型

coordinator[1] は，フックに洋服を掛けるだけで写真を手Wi-Fi ワイヤレスネットワークカメラで，ネットワーク経軽に分類して保存するファッションコーディネートシステ

由で動画録画を行うことができる．Meet OTTO [13] は，ムである．DrawerFinder[7] は，収納箱の開閉状況を棚にRaspberry Pi ベースのカスタマイズ可能な GIF カメラで，つけられたカメラで自動的に認識し，箱の中身や周辺状況センサをトリガーとして取り付けることができ，GIF アニを自動的に保存してモノ探しを支援するシステムである．

メーションを手軽に作成できる．これらのカメラデバイス

カメラをクラウド連携した研究としては，photocatena[2]は完成度は高いものの，多彩なセンサやクラウドサーバーがある．photocatena は，ユーザ同士の繋がりを利用するとの相互連携を前提に設計されていないため，柔軟性に欠ことで時間軸を超えた撮影を可能にするサービスで，写真ける点があった．本研究では，Raspberry Pi とその専用のを撮ると同じ位置で過去に撮影された写真を見ることがでカメラモジュールを用いてカメラデバイスを開発し，ネッきる．Welcome[3] は，小型の置き型カメラデバイスに顔認

トワーク接続とセンサの利用を容易にして，柔軟な拡張性識機能を搭載し、家庭で利用することで見守りや安全確保を持つことが特徴である．に活用できるネットワークカメラである．これらのシステ
ムの多くは特定の場面に特化しており，システムの挙動やデバイスの固定方法が一定である．本研究では，独自の筐© 2016 Information Processing Society of Japan*3*4

https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardUno
http://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/do-ityourself/edison.html

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6. まとめと今後の展望

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2016/3/2[8]

本稿では，実世界の様々な箇所に手軽に固定し，様々なセンサと連動しつつ，クラウドと連携した柔軟な画像処理やフィードバックが行えるカメラベースのデバイスツールキット「AttachCam」を提案・試作した．更に，温度セン
サ等をトリガーとして静止画／動画を撮影し，センサ値等[9]の付加情報と共にクラウドサーバーに保存する事例を実装した．

[10]

今後の展望としては，オープンソースハードウェアとして，ソフトウェアや仕様を公開することで，誰もが同等の[11]装置を手軽に入手／再構築できるよう工夫していく．これにより，多くの人がデバイスを利用でき，大規模画像の蓄積とそれに基づくサービスの恩恵を受けられるように配慮していきたい．さらに，AttachCam を用いて様々な日用品インタフェースを構築／運用することで，ツールキット[12]としての機能や性能の検証を図る．また，ワークショップ
を通じてシステムの利用過程を観察し，利用者のフィードバックに基づく改良・性能向上をしていく．最終的には，多くの人がツールキットを利用できる環境を整え，カメラ[13]

IUI ’11, pp. 363–366, New York, NY, USA, 2011. ACM.
Steve Hodges, James Scott, Sue Sentance, Colin Miller,
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New York, NY, USA, 2015. ACM.
Bravo INC. Trek ai-ball worldsmallest wifi remote camera. http://kogata-ccd-camera.com/. (Visited on10/22/2015).
Next Thing Co. Meet otto - the hackable gif camera.
https://www.kickstarter.com/projects/1598272670/meet-otto-the-hackable-gif-camera.
(Visited on 10/22/2015).

を用いた様々な，IoT システムやインタラクティブ・システムの試作を支援したい．

謝辞
本研究は JST CREST の支援を受けた．
参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

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Nakamatsu. Fingerphone: Smart interphone integrated
with a fingerprint sensor. In Proceedings of the 2015
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Drawerfinder: Finding items in storage boxes using pictures and visual markers. In Proceedings of the 16th International Conference on Intelligent User Interfaces,© 2016 Information Processing Society of Japan349