ChatGPT×車いじり!! 青信号検知機器を作りたい！！＜準備編＞

2024年2月9日 21:41

はじめに

　こんにちは！ChatGPT部の原田です！車いじりやDIYのお手伝い業もしている僕なのですが、先日お客様のお車にこんなものを取り付けました。↓

　なんとこれ、青信号を検知して知らせてくれるという機能を搭載しているんです！自分の車にもほしいなと思いながらも、僕の車にはルームミラー一体型のドライブレコーダーが既についているので、もう一つつけるのは、、、と抵抗があります。そこで！「青信号検知機器、作ればいいじゃん、」という発想に至りました！(^^)

　というわけで、ChatGPT先生と一緒に”青信号検知機器”を作っていきたいと思います！今回はその＜準備編＞です！

1. 作成準備開始！

そもそも作れるの？という疑問が生じましたので、

1.1 きいてみる

以下ChatGPT先生の回答です！

はい、そのようなプロジェクトを作成することは可能ですが、ここでは直接的なデバイスのプログラミングや実際のハードウェアとのインタラクションを行うことはできません。しかし、Pythonを使って画像認識を行い、特定の条件（この場合は青信号の検出）に基づいて音を出す基本的なスクリプトを作成する方法について説明することはできます。

このタイプのプロジェクトには、主に以下のコンポーネントが必要です：

カメラからの入力: 実際に信号を観察するために、カメラからの映像入力が必要です。
画像認識: 取得した画像から青信号を検出するための画像認識アルゴリズムが必要です。これには、OpenCVやTensorFlowなどのライブラリを使用できます。
音の出力: 青信号が検出された場合に音を出すための方法が必要です。これには、Pythonの `playsound` ライブラリなどが使用できます。

以下は、このプロセスの非常に基本的な概要を示した擬似コードです：

import cv2
from playsound import playsound

# カメラから映像をキャプチャする
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # フレームをキャプチャする
    _, frame = cap.read()

    # 画像認識を使って青信号を検出する（擬似コード）
    blue_light_detected = detect_blue_light(frame)

    if blue_light_detected:
        # 青信号が検出されたら音を出す
        playsound('alert_sound.mp3')

    # 'q'キーが押されたらループから抜ける
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# キャプチャを解放する
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

実際に青信号を検出するための `detect_blue_light` 関数を実装するには、OpenCVを使用して色の検出、画像のセグメンテーション、形状の認識などのテクニックを駆使する必要があります。TensorFlowやPyTorchを使用して、信号灯の特定の形や色を認識するために訓練されたニューラルネットワークモデルを使用することもできます。

このプロジェクトを実際のものにするには、上記のコードを適宜調整し、必要なライブラリのインストールや、青信号を効果的に検出するためのアルゴリズムの精度を高めるための追加の作業が必要になります。

結論！できる！！！なんか、何でもできますね(^^)
想像が膨らむ膨らむ(￣ー￣)ﾆﾔﾘ

作れるのがわかったので、お次は作成条件などなどです！

1.2 作成条件

以下ChatGPT先生の回答です！

プロジェクトの目標が青信号を検出して音で知らせる装置を作ることであることを理解しました。これを実現するために必要なものとしては、以下のようなものが考えられます。

RCAカメラ: 既にお持ちですので、これを使用します。
マイコンボード（例: Raspberry Pi、Arduinoなど）: カメラからの映像データを処理するために必要です。
音声出力装置: 青信号を検出した際に音を出すためのスピーカーまたはブザー。
電源: シガー電源から電力を取るとのことですので、適切な電圧に変換するためのDC-DCコンバータが必要です。
配線材料: 各部品を接続するためのワイヤーやコネクタ。

基盤の構造図と信号検出のコードについては、以下のように進めます。

基盤の構造図を作成します。これにはマイコンボード、RCAカメラ、音声出力装置、電源接続の配置を含めます。
信号検出のコードを書きます。このコードは、カメラからの映像データを解析し、青信号を検出したら音声出力装置を作動させるものです。

まずは、基盤の構造図を作成しましょう。その後、信号検出のコードに進みます。基盤の構造図の詳細について、何か特定の希望がありますか？例えば、使用するマイコンボードの種類など。

　DC-DCコンバータ、通称？デコデコが必要というところまで理解しているあたり、流石です！面倒なので、今回はデコデコは使わず、車に搭載されているUSB充電ポートを使おうかなと思ってます！(^^)
次に構造図なんかを書いてもらってみました！

1.3 構造図

以下ChatGPT先生の回答です！

了解しました。構造図を作成するために、以下の情報を基にします：

RCAカメラ: これは映像入力源として使用します。
マイコンボード: Raspberry Piを例として使用します。このマイコンボードはカメラからの映像を処理し、信号の色を検出するために必要です。
音声出力装置: スピーカーやブザーを想定します。青信号が検出されたときに音を出すために使用します。
DC-DCコンバータ: シガー電源からの電源をマイコンボードや他の部品が使用できる電圧に変換します。

この構造図は、これらの部品がどのように接続されるかを示します。マイコンボードはカメラからの映像入力を受け取り、青信号を検出した場合に音声出力装置を作動させます。電源はDC-DCコンバータを通じて各部品に供給されます。

構造図を作成しますので、少々お待ちください。

こちらが青信号検出システムのための基盤構造図です。RCAカメラ、Raspberry Piマイコンボード、音声出力装置（スピーカーまたはブザー）、およびDC-DCコンバータが含まれており、これらの部品がどのように接続されるかが示されています。

次に、青信号を検出するためのコードを作成します。Raspberry Piで動作するPythonなどの言語を使用することを想定していますが、何か特定の要望はありますか？

　設計図みたいなものを期待しましたが、、ちょっと残念(^^)しかし、マイコンの図としてはかなり素晴らしいものではないでしょうか！？

2. 必要なもの

大体の作成工程はわかったので、次は必要なものを聞いていきます！特にマイコンに関してはほぼ無知なので、スペックなども含め気になるところです！

2.1 マイコン

マイコンのリンクはこちら！↓

そしてChatGPT先生からの回答は、、

OKみたいです！お次は、、

2.2 モデルなど

モデルなどについて聞いていきます！

以下ChatGPT先生の回答です！

はい、その通りです。青信号を検出するためには、カメラが取得する映像データから信号機の色を正確に識別するための学習が必要になります。このプロセスには画像処理と機械学習が含まれ、以下のステップで構成されます：

データ収集: さまざまな条件（昼夜、天気、背景など）での信号機の画像を多数収集します。
データ前処理: 収集した画像から信号機の部分を切り出し、サイズ調整や色調整などの前処理を行います。
特徴抽出: 前処理された画像から信号機の色を識別するための特徴を抽出します。これには色空間の変換やエッジ検出などが含まれることがあります。
モデルの学習: 抽出した特徴を用いて、機械学習モデル（例：畳み込みニューラルネットワーク）を訓練します。このモデルは、新しい画像に対して信号の色を予測できるようになります。
評価とチューニング: 学習したモデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じてモデルをチューニングします。

Raspberry Piでの実装には、TensorFlowやOpenCVなどのライブラリを使用するのが一般的です。ただし、これらの処理は計算資源をかなり使用するため、Raspberry Pi上で直接実行するのではなく、別のコンピュータで学習を行い、学習済みのモデルをRaspberry Piにデプロイする方が効率的な場合が多いです。

学習用のデータセットの準備ができたら、学習プロセスを始めることができます。データセットの準備や学習プロセスについて、どの程度進めていいかご指示ください。

2.3 ちなみに

学習済みモデルなんかがあれば、、と思いまして、、

あるみたい！！！ですが、、

日本の信号機ではないみたいです、、、(T_T)楽せず作ろうと思います、、、

まとめ

今回は、青信号検知機器を作りたい！！＜準備編＞でした！
　モデルを作るところが一番の肝ですね、、頑張ります！！

次回、早速作成に入っていこうと思います！今回は以上です！(^^)

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