【第１回】Azure Percept DKを使った空きスペース検出：使い方編

こんにちは！株式会社神戸デジタル・ラボ　DataIntelligenceチームの原口です。 今回は、前回の記事「YOLOv5+Arduinoで社内の個室スペースの空き検出システムを構築！」の構築の内容を、Azure Percept DKを用いて試します！ 本連載は全３回を予定しています。

• Percept DKの使い方編
• クラウドの全体構成・IoT Hubと接続編
• Percept DKによる空きスペース検出編

今回は「Percept DKの使い方編」です！ Azure Percept DKはAIモデルを実行できるエッジデバイスです。クラウドや別のデバイスを必要とせず、そのデバイス単体でAIモデルが実行が可能です。 その特性から、リアルタイムに検出・分類を行いたい場合やエッジデバイス上で計算した結果のみをクラウドに保存したい場合（例えば、収集するデータに個人情報が多く含まれているためクラウドに送信せずに扱いたい場合）など利用されます。 デバイスの詳細はこちらをご覧ください。 またAzure Percept DKは、Azureのクラウドサービスとのシームレスな統合が可能なのもポイントです。 クラウドサービスと連携できることで、画像データのアップロードを行い、そのデータを用いてCustom Visionで新たなモデルを作成、そしてAzure Percept DKにデプロイする、というMLOps（継続的なデータの収集・AIモデルの構築・AIモデルのデプロイ）が簡単に実行できます。 今回は、前回の記事で構築した個室スペースの空き検出システムを、Azure Percept DKを利用することでどれだけ簡単に構築できるか試します！ （つづきは、ブログ「神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog」へ）