RTSPカメラを使った物体検知AIの構築ガイド

この記事は、RTSP(Real-Time Streaming Protocol)対応のカメラを使用してリアルタイム物体検知AIを構築する方法について詳しく説明しています。

【Python】カメラに映った画像をリアルタイムに物体検知する【OpenCV×YOLO】

RTSP対応カメラ

リアルタイム物体検知AIを構築するには、RTSP対応のネットワークカメラが必要です。

適切なRTSPカメラを選ぶポイントを考えましょう。

【画像認識】エッジAIについて【事例】

POCの段階では4000円程度の安価なモノでもOK

4000円程度のものでも、プロジェクトの概念実証(POC)や小規模な監視システムには十分です。

価格と性能のバランスを取りながら、自分のニーズに合ったカメラを選びましょう。

無線LAN接続

RTSPカメラを無線LANでパソコンに接続するためには、RTSP_URLを取得する必要があります。

RTSP_URLを取得すればパソコンと接続できる

以下はPythonコードの例です。

まず、RTSPカメラのURLを取得し、それを使ってネットワークカメラに接続します。

画角を調整する

カメラの画角を調整することで、自分の教師データを使ってモデルを学習させる際に、モデルの精度が良くなるように工夫します。

保存間隔を設定して、アノテーション用の画像を自動保存

データを保存するために、画像の自動保存設定を行いましょう。

以下のPythonコードは、一定の間隔で画像を自動的に保存する例です。

保存された画像は、後でアノテーションとして使用できます。

【YOLO】簡易アノテーションについて【物体検知】

物体検知モデルを適用する

最後に、物体検知モデルを導入し、リアルタイムで物体を検知しましょう。

YoloV5モデルなどの学習済みモデルだけではなく、独自の自社製品を検知したい場合は、自分でモデルを学習させる必要があります。

AIによる部資材(鉄筋)の個数カウントについて課題から開発手順まで解説!

まとめ

この記事では、RTSPカメラを活用したリアルタイム物体検知AIの構築手順を紹介しました。

個々のニーズに合わせて、このシステムをカスタマイズしてみてください。