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NuMaker-HMI-MA35D1-S1

NuMaker-HMI-M467

NuMaker-IoT-M467

1. 対象物検出

例: 自動光量調整

カメラを使用して部屋の画像データを収集。
Cortex-A35 は、カメラからのデータを処理して、室内の対象物(例えば、人、家具)を検出します。
検出された対象物の数と位置に基づいて照明システムの明るさと方向を自動的に調整し、最適な照明効果を提供します。

2. 生体認識

例: 顔認識照明システム
カメラにより、入室する人物の顔を撮影。
Cortex-A35 は、顔認識アルゴリズムを実行して、部屋にいる個人の身元を識別します。
識別された個人の好みに基づいて、照明の色、明るさ、またはモードを自動的に調整します。

3. 対象物分類

例: スマート照明セキュリティ監視
カメラが、照明領域を連続的にモニタリングします。
Cortex-A35 は、画像を処理して、対象物を「安全」または「潜在的に危険」(例えば、通常の家庭にあるものなのか、許可されていない侵入者なのか) に分類します。
潜在的な危険性が検出された場合、アラートを発したり、セキュリティ担当者に通知したりすることができます。

4. リアルタイム認識

複数のセンサ (例えば、光、動き、温度センサ) を使用して、照明環境に関するデータを収集。異常検知機械学習モデルを実装。Cortex-M4 マイクロコントローラは、センサデータを継続的にモニタリングします。異常が検出された場合は、照明の調整、アラートの鳴動、メンテナンス担当者への連絡など、適切な処置を行うことができます。

NuMaker-M55M1

1. 異常検出

M55M1 の DSP とニューラルネットワークアクセラレーターを使用して、煙、温度異常、侵入などの環境異常検出を実現。
内蔵のアナログコンパレーターと温度センサにより、リアルタイムの環境変化をモニタリング。異常を検出した場合は、接続されている通信インターフェースを通じてアラートを発します。

2. 対象物検出

M55M1 開発ボードの高速処理能力と内蔵のニューラル処理ユニットを活用し、人や動物、乗り物などの対象物検出を効率的に実施。
外部カメラと組み合わせ、画像解析技術によりリアルタイムで物体検出を行い、その検出結果に基づいて照明強度を調整、あるいはセキュリティアラートを発します。

3. 生体認識

M55M1 開発ボードを使用して、顔認識や指紋認証などの生体認証データを処理し、よりパーソナライズされた照明設定を提供。
高度な機械学習アルゴリズムにより、迅速かつ正確な生体認証を実現し、パーソナライズされた照明設定やセキュリティ強化に利用できます。

4. 対象物分類

M55M1 の機械学習機能を利用して、部屋の中の対象物や活動の種類を自動的に分類し、インテリジェントな照明制御を実現。
例えば、誰かが本を読んでいる、テレビを見ている、または何か他のことをしている、といったことをシステムが認識し、異なるシナリオに合わせて照明を自動的に調整することができます。

5. リアルタイム認識

M55M1 開発ボードの強力な演算能力により、居室人数の増減などの環境変化をリアルタイムに認識し、照明を自動的に調整して省エネを実現します。
また、リアルタイム認識機能は、空間利用効率分析などのスマートビル管理にも活用できます。