ラズベリーパイを用いた人工知能ディープラーニングによるエッジ画像認識

摘要

人工知能による画像認識は、一般的には監視カメラ中の不審者の検出や農作物の病害虫の検出などのフィールド利用のニーズがあり、放射線の分野では例えば、中間貯蔵施設における除去土壌の分別処理における異物の分類、個人線量計測における行動パターンの自動分類などが行われている。フィールドでの利用においては必ずしも大規模な推論用の計算機の設置やサーバーへの大容量画像の送付などの通信手段が確保できるとは限らないため、システムの簡略化のために、その場で処理を行うエッジコンビユーティングが求められている。本報では、低価格の小型汎用コンピュータ「ラズベリーパイ(Raspberry Pi)」を用いて、人工知能の一手法であるディープラーニング(深層学習)技術により、その場でリアルタイムにて画像認識を行うエッジコンビユーティング技術を開発した結果を報告する.