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ESP32でディープラーニング

先日作った熱画像をリアルタイムで見れるシステムを改造し、ディープラーニングしてみました。
ジャンケンの3つのジェスチャーを、赤外線アレイモジュールからの入力データをもとに推論します。
ジャンケンの画像データを使いディープラーニングする、というアイデアは雑誌Interface1月号の記事のまねをさせていただきました。他にもいろいろと参考にさせていただきました。
なお、雑誌Interface1月号の記事ではソニーのSPRESENSEボード、および通常のカメラボードを使って行っています。

ディープラーニングのツールとしてNeural Network Console(NNC)のクラウドを使い学習させました。
学習済みモデルをNNPファイルとしてダウンロードし、NNPファイルをC言語ファイルに変換後、ESP32に組み込みました。
【2019/02/04 追記】NNP以外にNNB(Cランタイムフォーマット)でもESP32に組み込むことができることを確認しましたので、それも追記しました。

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Mongoose OSをESP32で使ってみた

ESP32開発ボードを購入し、Mongoose OSを試してみました。
ESP32シリーズは、Wi-FiとBluetoothを内蔵する低コスト、低消費電力なSoCのマイクロコントローラです。
Mongoose OSは、低消費電力なマイクロコントローラ用のオープンソースのOSです。IoTするための機能が充実しています。

ESP32およびESP32開発ボードは、いくつかのベンダーが出していますが、購入したのは、「HiLetgo ESP32 ESP-32S NodeMCU開発ボード」という一番安かったもの。
中国から国際書留で送られてきましたが、到着するのに10日かかりました。
ちゃんと技術基準適合マークついてました。

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