自由性が高く簡単にワークアウトメニューや摂取カロリーを記録できるワークアウト管理アプリ。
6本の脚があり計18個のサーボモータを搭載するロボット。
ポーズ推定モデルを用いて歩容認証を実装してみる。
いまあなたがアクセスして閲覧しているこのページ。自作ブログも開設予定。
2要素認証による解錠とWebアプリを通じて遠隔から施錠/解錠ができるスマートロック。
マークダウン記法による投稿が可能な匿名掲示板サイト。スレッド作成機能やタグ機能も装備。
簡易的なフローチャートを作成することができるアプリ。ファイル保存機能やオブジェクトの自動整列機能など装備。
.wavに対してFFTを用いて周波数を導き出し、対応した音階を出力し採譜(いわゆる耳コピ)を支援。
高い自由性で簡単にワークアウト管理を行えるWebアプリ
現行 (個人開発)
HTML5/CSS, Javascript, PHP, SQLNginx, Laravel, Bootstrap, MySQL, Amazon S3
GitHub Webアプリ(予告なく非公開になる可能性があります)
このWebアプリは、1日のトレーニングメニューや摂取カロリー、画像の記録が行えるアプリとなっています。 アップロードした画像はAmazon S3にアップロードされ、Webアプリ上で閲覧が可能です。 簡単な操作性と高い自由性を求めて開発しました。 また、このWebアプリの開発にあたり、インフラからフロント、バックまで全て私1人で開発しました。 動作デモが可能です テストユーザID:testuser1 テストユーザPW:password ※未完成により動作が不安定なところがあります。 ※このWebアプリのインフラ環境が、自宅サーバと加入データセンターから貸与されたグローバルIPアドレスを用いており、サーバ、ネットワーク共にすべてオンプレミスとなっています。 そのため、サーバやネットワークに高い負荷をかけるような行為はしないようお願いいたします。
6本の脚があり計18個のサーボモータを搭載するロボット通称「Hexapod」の開発
Python3, HTML5, JavascriptFlask, MJPG-Streamer, pigpio, Adafruit-PCA9685, Apache, Amazon S3, Raspberry Pi
GitHub
1本につき3箇所の関節部をもつ脚が6本あるロボットの開発。ロボットの造形は3Dプリンタ印刷。 操作はWebアプリ上で行い、Raspberry Pi GPIOからサーボモータへPWM信号を送ることで制御します。 また、カメラを搭載し、カメラ映像の録画や閲覧ができます。WebアプリはFlask、カメラ映像のストリーミング配信はMJPG-Streamerで実装。 画像は開発中のものです。
ポーズ推定モデルを活用した歩容認証技術の実装
約4ヶ月 (個人開発)
Python3Tensorflow, GluonCV, MXNet, OpenCV
GitHub スライド(SlideShare) 実行動画(YouTube)
まず前提として歩容識別技術とは、人の歩き方で人物を認識する技術のことを指します。 歩容識別技術はセンサであるカメラから対象人物に距離があっても認識に影響しないという長所があります。 この技術には大別して2つの手法があり、1つはアピアランスベース手法と呼ばれ、見えに基づいた特徴量を利用する手法で、歩容シルエットを用いるのが一般的です。 そしてもう1つはモデルベース手法と呼ばれる、関節体モデルを構築し、関節の座標や位置関係といった特徴量を利用する手法です。 しかし、この手法は関節体モデルを作成するのに、高い技量と多くの時間を必要とするやり方が多く、コストが高いことが課題となっています。 そこで、私は深層学習によるポーズ推定モデルを用いて関節体モデルを作成することでコストを削減できるのではないかと考え、 その考えを具現化することを目的に取り組みました。
私のホームページ兼ポートフォリオ
HTML5/CSS, Javascript, PHPNginx, Laravel
自宅サーバ(VMware)上の仮想マシンをWebサーバとして運用しています。 レスポンシブデザインはBootstrapを用いて実現しています。 脆弱性テストや負荷テストも実施して、セキュリティと可用性を確保しています。 自作の技術ブログも当サイトで開設しようと奮闘していますので、もしご興味があれば覗いてみてください。
生体情報である顔と所有物であるスマホのMACアドレスの2要素認証で鍵の解錠ができる。 また、Webアプリを通して施錠/解錠も可能。
約2ヶ月 (個人開発)
Python3, C/C++, HTML5, Javascript Ajax, pigpio, Tensorflow, OpenCV, Apache, Azure VM, Raspberry Pi, ESP32
GitHub YouTube
インフラ構築から回路製作、Webアプリ開発まで一貫して作業しました。 顔認識ではTensorflow Lite + MobileNetV2を用いて低性能なラズパイゼロでも高速に処理が可能となっています。 システム構成について疑問に思うところがあるかと思いますが、詳細はGitHubをみてください。
マークダウン記法による掲示板投稿が可能なエンジニア向け匿名掲示板サイト
約2週間 (チーム開発)
HTML5/CSS3, PHP, Javascript, SQL Apache, AWS EC2, MySQL, jQuery, Marked.js, SimpleMDE
GitHub サイト (予告なく非公開になる可能性があります)
Marked.jsとSimpleMDEを使うことにより、マークダウン記法による書き込みができるようになっています。 タグ機能やスレッド検索機能も備えています。 注: レスポンシブ非対応ですので、レイアウト崩れご容赦ください。 また、ある程度はセキュリティ面に配慮してますが、不完全な部分があるかと思いますので、 攻撃や過負荷をかけるなどの行為はやめてください。