V1.0 2020/6/1

抜粋版
Ｊｅｔｓｏｎを使った人認識・物体認識用ＡＩ開発キット～社会的距離のＡＩ分析から自動運転用物体認識までＧＰＵ搭載Ｅｄｇｅデバイスの完全活用～

設定・開発編（Ｊｅｔｓｏｎ版）

スペクトラム・テクノロジー株式会社
https://spectrum-tech.co.jp
sales@spectrum-tech.co.jp
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目次• 開発キットページ
4• 接続構成• 開発キット 設定
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Ｊｅｔｓｏｎ組立
Ｊｅｔｓｏｎ起動
Ｊｅｔｓｏｎ初期設定
ハードウエア概要
ソフトウエア概要
プロトコルスタック
オプションハードウエア設定• Ubuntu運用マニュアル
1.
2.
3.
4.

UbuntuについてLinux基本コマンド
Ubuntu基本操作
日常運用（ウイルススキャン、更新）
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5
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8
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2

目次

ページ

• Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
1. 概要
2. ＡＩ開発メニュ
3. 開発内容①

26
27

Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ• 画像分類• 物体認識• ライブカメラ物体認識• 物体認識（色分け）• ライブカメラ物体認識（色分け）• 転移学習（Ｐｙｔｏｒｃｈ）• 再学習（ＴｅｎｓｏｒＲＴ）• 犬・猫編• 植物編②

機械学習事例• ＭＮＩＳＴ（Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ）③

リアルタイム・ポーズ(trt_pose)• Ｊｕｐｙｔｅｒ ｎｏｔｅｂｏｏｋ

④
⑤
⑥
⑦

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35
38
40
45
47
48
50

54

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ポーズ（tf-pose-estimation)
ポーズ（openpose)
Ｙｏｌｏ（Ｄａｒｋｎｅｔ）：写真、動画 物体認識
コロナ関連

60
62
63

• 社会的距離 事例１（ビデオ）• 社会的距離 事例２（ビデオ、ｗｅｂカメラ、Ｌｉｖｅカメラ）

65
66

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開発キット（Ｊｅｔｓｏｎ版） 接続構成
Jetson nano
ＨＤＭＩ

モニタ

ＵＳＢ

インターネット接続用
Ether 又は wifi

VNCは遅くて使用できません

マイクロＵＳＢ電源(TypeB)

ＵＳＢ電源

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インター
ネット

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開発キット設定
1. Ｊｅｔｓｏｎ組立① ＦＡＮ取付• 添付のＦＡＮをネジ４本で接続• メス側は、ラジオペンチ等ではさんで、オスのネジを挿入して、ネジ止めします。
• 電源ケーブルを左側から黒、赤で接続します。

① ケース組立• 内側のネジ４本を先に、スペーサを入れて固定• 内側のネジ４本が足になります。
• 周りのケース４個と上のケースをはめ込みネジ止めします。
• 注意：ＵＳＢなどを収容する側のケースは無理すると割れます。

赤黒

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開発キット設定
2. Ｊｅｔｓｏｎ起動① マイクロＳＤカードを挿入
・既にマイクロＳＤカードは挿入済。
・取り出しは、押すと少し飛び出します。
・挿入時は、金属面を上にして差します。

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開発キット設定マニュアル
2. Ｊｅｔｓｏｎ起動②

電源、ＬＡＮケーブル、モニター、キーボード接続
ノートＰＣの場合は、表示されません

C)
B)
D)
B)
A)

A) ＵＳＢ電源• ＴｙｐｅＢを接続
B) ＬＡＮケーブル又はＷｉＦｉドングル接続• 左図は、ＷｉＦｉ接続例
C) モニタ接続• モニター（ＴＶ、ＰＣでＨＤＭＩ端子のあるもの）を準備します。
• ＨＤＭＩケーブルにより、 Ｊｅｔｓｏｎとモニタを接続します。
D) マウス、キーボード接続• マウス、キーボードがBluetoothで接続されている場合は、Bluetooth USBと接続します。

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開発キット設定
3. Ｊｅｔｓｏｎ初期設定② デスクトップ画面
上部アイコン説明• 左：アクティビティ• 設定、ターミナルなど• 中央：時計、通知• 右：システムモニタ、日本語入力、回線接続、ス
ピーカ、電源all rights reserved 2020 spectrum technology co.

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開発キット設定
3. Ｊｅｔｓｏｎ初期設定② デスクトップ画面

アクティビティ• ブラウザ• フォルダ• ソフト• 設定• ターミナル• アプリ一覧

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開発キット設定
3. Ｊｅｔｓｏｎ初期設定② デスクトップ画面
日本語入力
・アイコンで入力方法の切替可能
・全角／半角：英数、日本
語切替
・Ｃａｐｓｌｏｃｋ／英数（Ａのとなり）：日本語のかな、英数
切替
・変換はスペース、選択はｔａｂ

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開発キット設定
４．ハードウエア概要
品名

項目

内容

Jetson nanoＣＰＵ

Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHzＧＰＵ

128-core Maxwell

メモリ

4GB RAＯＳ

Ubuntu 18.04 LTS

インターフェース

1000base-T, USB 3.0x4, 2.0x1, HDMIx2, microSD
カード, 40 GPIO pin,I2C, SPI,UART

WiFiは別ドングルが要

電源／消費電力

Micro USB typeB 2A 5V (通常の使い方では、ダ
ウンすることはない）

別Jackは5V 4A供給可能

サイズ

115x90x50mm

ケース収納時

付属品

内容

備考

ケース

透明のみ

ファン

小型ファン、速度調整はありません。

microSD 64GB

Ubuntu OS及び必要なプログラム
Python3.6, 関連pip 、opencv、tensorRT

マニュアル

設定・開発編

ＵＳＢ電源ケーブル(typeB)、ＨＤＭＩケーブルは付属しておりません。
別途オプション品等を購入ください
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備考

開発キット設定
７．オプションハードウエアの設定①Ｗｅｂカメラ搭載• ＷｅｂカメラをＪｅｔｓｏｎにＵＳＢで接続します。
• 設定済です。
• ターミナルで設定確認$ lsusb• Cheeseのアプリでカメラを確認

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Ubuntu運用
1. UbuntuについてＬｉｎｕｘの中でも一番シェアの高いＯＳです。２００４年にＤｅｂｉａｎ系から派生。

2. Linux基本コマンド① システム関係• 起動：電源を入れると自動で起動します。
• 再起動：$ reboot
又は、左上のメニューの「ゲストを再起動• 終了：$ shutdown
又は、左上のメニューの「ゲストをシャットダウン」• ログアウト $ exit
ルートからログアウトします• 日本語／英語の入力切替：半角／全角のボタン（ＥＳＣボタンの下）

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Ubuntu運用
3. 基本操作① 表示画面と内容
主に使用するもの
・ブラウザ：Ｃｈｒｏｍｅ・フォルダ：Ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ内に必要なファイルがあります。
・コマンド：コマンド画面を立ち上げて、
python3のプログラムを動作させます。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
１．概要
• Ｊｅｔｓｏｎは、Ｎｖｉｄｉａが提供する、GPUを搭載し、高速化された並列処
理用のビジュアルコンピューティングプラットフォームで画像認識、
機械学習や自動運転等を想定した組込み用として開発された。
CUDAに対応し、Ｅｄｇｅコンピューティング代表格である 。
• また、NVIDIA Jetson Nano は、Ｊｅｔｓｏｎの中でも最小のモデルで、小型で低コスト、かつ低消費電力で、AI デバイス開発を可能にします。
エントリレベルのネットワーク ビデオ レコーダー (NVR)、ホーム ロ
ボット、分析機能をフルに搭載したインテリジェント ゲートウェイなど、
組み込み IoT アプリケーションの新しい世界を開きます。
• Ｊｅｔｓｏｎプロジェクト：
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
２．開発メニュー①

Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ• 画像分類• 物体認識• ライブカメラ物体認識• 物体認識（色分け）• ライブカメラ物体認識（色分け）• 転移学習（Ｐｙｔｏｒｃｈ）• 再学習（ＴｅｎｓｏｒＲＴ）• 犬・猫編• 植物編②

機械学習事例• ＭＮＩＳＴ（Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ）③

リアルタイム・ポーズ(Trt_pose)• Ｊｕｐｙｔｅｒ ｎｏｔｅｂｏｏｋ

④
⑤
⑥
⑦

ポーズ（tf-pose-estimation)
ポーズ（openpose)
Ｙｏｌｏ（Ｄａｒｋｎｅｔ）：写真、動画 物体認識
コロナ関連
①
②

社会的距離 事例１（ビデオ）
社会的距離 事例２（ビデオ、ｗｅｂカメラ、Ｌｉｖｅカメラ）

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 imagenet-console.py --network=googlenet
images/orange_0.jpg output_0.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 画像分類 その１ python3

本キットでは、python3のみ利用可能です。

• モデル：googlenet, ResNet-18を使って画像を分類し、確率を算出します。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。

$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 imagenet-console.py --network=googlenet images/orange_0.jpg output_0.jpg• --network=モデルを指定、 images/orange_0.jpg：同じフォルダ内のimageのorange_0.jpgの写真を使い、確率を算出• Ｏｒａｎｇｅで97％の確率で出力。１回目のモデル使用には、５分位学習にかかります。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ ./imagenet-console --network=googlenet
images/orange_0.jpg output_00.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 画像分類 その１ cpp• モデル：googlenet, ResNet-18を使って画像を分類し、確率を算出します。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。

$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ ./imagenet-console –network=googlenet images/orange_0.jpg output_00.jpg ＣＰＰの場合、結果は同じ。
プログラム内容を確認する方は、ｃｐｐの方が簡単です。
ーコンパイル前のimagenet-console.cpp cd /home/masa/Documents/jetson-inference/examples/imagenetcosole/ 内にあります。
関連のプログラムは、cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/include にあります。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/$ ./download-models.sh• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 画像分類 その１ モデル• モデル：googlenet, ResNet-18を使って画像を分類し、確率を算出します。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使用• 他のモデルを使用したい場合、個別にダウンロードします。ファイルが巨大な場合があります
ので、時間がかかることを考慮してください。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/$ ./download-models.sh
Network

CLI argument

NetworkType enum

AlexNetalexnetALEXNET

GoogleNetgooglenet

GOOGLENET

GoogleNet-12

googlenet-12

GOOGLENET_12

ResNet-18

resnet-18

RESNET_18

ResNet-50

resnet-50

RESNET_50

ResNet-101

resnet-101

RESNET_101

ResNet-152

resnet-152

RESNET_152

VGG-16

vgg-16

VGG-16

VGG-19vgg-19

VGG-19

Inception-v4

inception-v4

INCEPTION_V4
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Ｓｐａｃｅで選択して、ダウンロードしてください。
左はｉｍａｇｅ分だけですが、他に物体識
別、市街地、複数人物などたくさんの事
前学習済モデルが準備されています。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 imagenet-console.py --network=resnet-18
images/coral.jpg output_coral.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 画像分類 その３ python3、ｒｅｓｎｅｔ－１８• モデル：googlenet, ResNet-18を使って画像を分類し、確率を算出します。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 imagenet-console.py --network=resnet-18 images/coral.jpg output_coral.jpg• --network=モデルを指定、 同じフォルダ内のimageのcoral.jpgの写真を使い、確率を算出• Ｃｏｒａｌ ｒｅｅｆで９６％の確率で出力。１回目のモデル使用には、５分位学習にかかります。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 detectnet-console.py --network=ssd-mobilenetv2 images/peds_0.jpg output1.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/detectnet-console-2.md• 物体認識 その１ 歩行者 python3• モデル：ssd-mobilenet-v2（９１種類の物体を認識、詳細はこちら）を使って、物体を認識し、確率を算出します。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 detectnet-console.py --network=ssd-mobilenet-v2 images/peds_0.jpg output1.jpg• ９０％以上の確率で人物を認識。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-console.py --network=fcn-resnet18cityscapes images/city_0.jpg output4.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 物体色分け 市街地景色 python3• モデル： fcn-resnet18-cityscapes（市街地の景色）を使って物体を識別し、色分けします。Ｔｅｎｓ

ｏｒＲＴ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-console.py --network=fcn-resnet18-cityscapes images/city_0.jpg output4.jpg• 右のクラスで画像を色分けします。自動運転などに利用します。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-console.py --network=fcn-resnet18deepscene --visualize=mask images/trail_0.jpg
output_mask.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 物体色分け オフロード景色 python3• モデル： fcn-resnet18-deepscene（オフロードを走る森の景色）を使って物体を識別し、色分けします。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-console.py --network=fcn-resnet18-deepscene --visualize=mask images/trail_0.jpg
output_mask.jpg• 右のクラスで画像を色分けします。オフロードの自動運転などに利用します。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-console.py --network=fcn-resnet18-sun
images/room_0.jpg output7.jpg• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• 物体色分け 屋内の家具、壁 python3• モデル： fcn-resnet18-sun（屋内の家具、壁）を使って物体を識別し、色分けします。ＴｅｎｓｏｒＲ

Ｔ使用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-console.py --network=fcn-resnet18-sun images/room_0.jpg output7.jpg

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-camera.py --network=fcn-resnet18-mhp--camera=/dev/video0• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference#hello-ai-world• ライブカメラ物体色分け 複数人数 python3• モデル： fcn-resnet18-mhp（複数人数）を使って物体を識別し、色分けします。ＴｅｎｓｏｒＲＴ使

用• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。
$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/build/aarch64/bin$ python3 segnet-camera.py --network=fcn-resnet18-mhp --camera=/dev/video0

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容① Ｈｅｌｌｏ ＡＩ ｗｏｒｌｄ

コマンド$ cd /home/masa/Documents/jetsoninference/tools/camera-capture/$ camera-capture --camera=/dev/video0• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/pytorch-transferlearning.md• 転移学習 Ｐｙｔｏｒｃｈを使用、自己データ作成• 再学習：Ｐｙｔｏｒｃｈを使って再学習させます。
• モデルは、ResNet-18。
• 以下のフォルダに移動し、プログラムを動作させます。

少なくとも100枚の画像を取得$ cd /home/masa/Documents/jetson-inference/tools/camera-capture/• 自己データ作成方法$ camera-capture --camera=/dev/video0• 例：testフォルダを事前に作成し、ラベルLabels.txtを作り、ラベル内に分類を作成しておきます。
• ライブカメラが起動したら、パスを入れて、Ｔｒａｉｎ用に画像を撮影します。向きを変えてｓｐａｃｅで作成

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コマンド
$ cd /home/masa/Documents/mnist$

Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容② 機械学習事例• ＭＮＩＳＴ Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ－ｇｐｕ• ＴｅｎｓｏｒＲＴの他に本格利用のためのＴｅｎｓｏｒｆｌｏｗ－ｇｐｕをインストール。
• ＭＮＩＳＴは０から９までの手書き数字を認識するために、学習用：６万枚の画像、試験用：１万枚の画像を準備し、学習した内容でどれくらいの精度で読み取りが可能となるかのプログラム。
• モデル：ソフトマックス回帰（出力ｙの１０個のうちで近いものに１に近い数字を出力する）• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/Documents/mnist
以下の３個のプログラムで１万回、学習し、回答を出します。（本来は、１０万回になります。プログラムを修正してください。結果をｔｅｎｓｏｒｂｏａｒｄのブラウザで表示A) mnist.py：正解率0.9 tensorboard --logdir=data1
B) mnist_softmax.py：正解率0.92 tensorboard --logdir=data2C) mnist_deep.py：正解率：0.99？
tensorboard --logdir=data3

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容③ リアルタイムポーズ

コマンド
$ cd
/home/masa/Documents/trt_pose/tasks/human_pose$ python3 main.py• Ｔｒｔ＿ｐｏｓｅ• https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/trt_pose• ＴｅｎｓｏｒＲＴを使って、人の動きをリアルタイムに表示します。モデルの変換にｔｏｒｃｈ２ｔｒｔ（ＰｙｔｏｒｃｈからｔｅｎｓｏｒＲＴ）を使用、また学習で使用するＪｕｐｙｔｅｒ ｎｏｔｅｂｏｏｋも説明します。

• モデル：ＭＳＣＯＣＯを使用• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/Documents/trt_pose/tasks/human_pose$ jupyter notebook• live_demo.ipynbを起動します。１行ずつｒｕｎ途中で動画$ python3 main.py プログラムで動作、５分位表示にかかります

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容④ ポーズ（TF_pose写真）

コマンド$ cd /home/masa/tf-pose-estimation$ python3 run.py --model=mobilenet_thin -resize=432x368 --image=./images/p1.jpg• ＴＦ＿ｐｏｓｅ＿ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ• https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation• Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗが提供するポーズのプログラムで、Ａｐａｃｈｅ ライセンスで使用できます。カラーで表示されるのでわかりやすい。

• モデル：Ｍｏｂｉｌｅｎｅｔ等を使用• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/tf-pose-estimation• 写真$ python3 run.py --model=mobilenet_thin --resize=432x368 --image=./images/p1.jpg

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容⑤ ポーズ（openposeカメラ）

コマンド$ cd /home/masa/openpose$ ./build/examples/openpose/openpose.bin -model_folder ./models --net_resolution 320x176• Ｏｐｅｎｐｏｓｅ• https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose• 一番メジャなポーズ用のプログラム。複数の人をリアルタイムに処理できる。有料ライセンス。
• モデル：個別に準備されている• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/openpose• ライブカメラ$ ./build/examples/openpose/openpose.bin --model_folder ./models --net_resolution 320x176• かなり重い

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容⑥ Ｙｏｌｏ（Ｄａｒｋｎｅｔ）

コマンド$ cd /home/masa/darknet$ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg
yolov3.weights• 写真 物体認識• https://github.com/AlexeyAB/darknet• Ｄａｒｋｎｅｔが提供するＹｏｌｏは、一番高速で物体認識をするモデルです。ＴＥＤで紹介されています。
• モデル：Ｙｏｌｏｖ３。前出のＪｅｔｓｏｎでも使われています• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/darknet• 写真$ ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights$ enter imagepath: data/dog.jpgと入力します。

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Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容⑦ コロナ関連コマンド$ cd /home/masa/Documents/SocialDistancingAI$ python3 main.py --videopath "vid_short.mp4"• 社会的距離 事例１• https://github.com/aqeelanwar/SocialDistancingAI• ビデオ内の社会的距離（約２ｍ）を、可視化し、俯瞰図とフレーム内の件数（距離違反、ＯＫ）を算出します。

• モデル：Ｃｏｃｏ• 作成者：ＧｏｒｇｉａＴｅｃｈ Aqeel Anwar博士• ライセンス：ＭＩＴ ライセンス（商用利用可）• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/Documents/SocialDistancingAI• ライブカメラ$ python3 main.py --videopath “vid_short.mp4“
ビデオパス配下は、分析するビデオ名
・使い方：６点（左下、右下、左上、右上、人間の大きさ（下、上：1.8ｍで社会的距離）をマウスでクリック。７回目のクリックは画像のどの位置でもＯＫ。動作開始。

俯瞰図

ビデオ

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コマンド
$ cd /home/masa/Documents/Social-Distancing-AnalyserCOVID-19$ python3 social_distancing_analyser_2.py

Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容⑦ コロナ関連• 社会的距離 事例２• https://github.com/Ank-Cha/Social-DistancingAnalyser-COVID-19• ビデオ、Ｗｅｂカメラ等の社会的距離（約１ｍ，約２ｍ）を、可視化し、接近するとフレームの色を変えます。また、フレーム内の件数（距離違反、ＯＫ）を算出します。

• モデル：Ｙｏｌｏｖ３• 作成者：Ankush Chaudhariさん• ライセンス：許可が必要（商用不可）• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/Documents/Social-Distancing-AnalyserCOVID-19• ビデオ$ python3 social_distancing_analyser_2.py
Video name： video.mp4
ビデオパス配下は、分析するビデオ名
・分析後op_ビデオ名のファイルがでます。mp4の場合は、ＰＣなどのＧＯＭプレイヤで再生してください。Aviのみ対応しています。処理は、１時間位かかります。
処理を早くするには、プログラムの中段位のｔｉｎｙを使ってください。但し、人間の大きさが縮小されます。

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コマンド
$ cd /home/masa/Documents/Social-Distancing-AnalyserCOVID-19$ python3 webcam_social_distancing_analyser_2tiny.py

Ｊｅｔｓｏｎ ＡＩ開発
３．開発内容⑦ コロナ関連• 社会的距離 事例２• https://github.com/Ank-Cha/Social-DistancingAnalyser-COVID-19• ビデオ、Ｗｅｂカメラ等の社会的距離（約１ｍ，約２ｍ）を、可視化し、接近するとフレームの色を変えます。また、フレーム内の件数（距離違反、ＯＫ）を算出します。

• モデル：Ｙｏｌｏｖ３• 作成者：Ankush Chaudhariさん• ライセンス：許可が必要（商用不可）• 以下のフォルダに移動して、プログラムを動作$ cd /home/masa/Documents/Social-DistancingAnalyser-COVID-19• Ｗｅｂカメラ$ python3 webcam_social_distancing_analyser_2tiny.py
立ち上がりに10分位。重い・ライブカメラ$ python3 livecam_social_distancing_analyser_2.py 他の高速マシンで実施してください。
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