WEKO3
アイテム
YOLOを用いたPCとEV3-Robot間の物体検出結果の クライアント・サーバー通信
https://kiis.repo.nii.ac.jp/records/2000025
https://kiis.repo.nii.ac.jp/records/2000025eb64ebf7-bacf-433e-a20c-531cb592568a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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YOLOを用いたPCとEV3-Robot間の物体検出結果のクライアント・サーバー通信.pdf (1.6 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-05-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | YOLOを用いたPCとEV3-Robot間の物体検出結果の クライアント・サーバー通信 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Client-server Communication using YOLO for Object Detection Results between PC and EV3-Robot | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
プラマンタ, ディンダ
× プラマンタ, ディンダ
WEKO
706
× Fuengfusin, Ninnart× Rachmad Syulistyo, Arie× Tamukou , Hakaru |
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| アクセス権 | ||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | CPU | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | CNN | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | EV3-robot | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | GPU | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | NN | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | Socket Connection | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | YOLO | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | This research explores a practical application of You Only Look Once (YOLO), a Convolutional Neural Network (CNN), for real-time object detection in robots. The demand for robots with reliable object detection capabilities driven by Neural Networks has led to faster and higher accuracy processing. However, the development of service robots may be prohibitively expensive, because the demand for these technologies remains high. To address these challenges, we propose the use of a low-cost educational kit EV3-robot as a server and a local personal computer (PC) as a client for object detection, with the added feature of LEGO Block customization. We establish a Client-Server communication framework utilizing the Ev3dev Python Socket Connection to transmit real-time YOLO results from the local PC to the EV3-robot via Bluetooth. Our experiments involve testing a pre-trained Common Objects in Context (COCO) dataset on the PC, which is equipped with a wireless camera for real-time object detection using YOLO. The results highlight the successful communication between the EV3-robot and YOLO, demonstrating realtime object detection. Additionally, we evaluate the processing times on both the CPU and the Graphic Processing Unit GPU during real-time object detection. | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN) であるYou Only Look Once(YOLO) をロボットのリアルタイム物体検出に実用化することを探求する。ニューラルネットワークによって信頼性の高い物体検出機能を持つロボットが求められるようになり、処理の高速化・高精度化が進んでいる。しかし、これらの技術に対する需要は依然として高いため、サービスロボットの開発には法外なコストがかかる可能性がある。このような課題を解決するために、LEGO ブロックのカスタマイズ機能を追加した、低価格の教育キットEV3-robot をサーバーとして、ローカルのパーソナルコンピュータ（PC）をクライアントとして、物体検出に使用することを提案する。Ev3dev Python Socket Connection を利用したクライアント- サーバ通信フレームワークを構築し、YOLO の結果をリアルタイムでローカルPC からEV3- ロボットにBluetooth 経由で送信する。本研究では、YOLO を用いたリアルタイムの物体検出のために、ワイヤレスカメラを搭載したPC 上で事前に訓練されたCommon Objects in Context (COCO) データセットをテストする。その結果、EV3 ロボットとYOLO 間の通信が成功し、物体検出が実証された。さらに、リアルタイム物体検出時のCPU とグラフィック・プロセッシング・ユニットGPU の処理時間を評価した。 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||
| 収録物識別子 | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1349-2780 | |||||||||
| 収録物識別子 | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11371994 | |||||||||
| 書誌情報 |
ja : 九州情報大学研究論集 en : Bulletin Kyushu Institute of Information Sciences 巻 26, p. 15-24, ページ数 10, 発行日 2024-03-31 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 値 | 九州情報大学 | |||||||||
