概要

授業中に集中せず読書やスマホ，寝ている学生は少なくありません． 授業に集中してもらうため，また，先生の学生を注意する手間を省くために注目度を測定するRTCを開発しました． 教室内をカメラで見回し，最初に検出した顔と指定時間後に検出した顔の数から注目度を計算します． 注目度が低い場合は警告としてアラームを鳴らすことができるため，学生の注目度を上げることが可能です． 注目度は静止画像に載せて保存されるので後から様子を視覚的に確認することができます．

概要

• 屋内地図の簡易生成アプリケーションの開発
  • 人間が用いる屋内地図の画像を元にプログラム上で処理に用いるための地図モデルへ変換する
  • 様々な形式へ変換できる元データ(座標群)を抽出するため、様々な用途が想定される
  • ユーザが処理に対して修正するためのウィンドウに対するマウス操作を出力するGUIを提供
  • 出力結果のデータを3Dで表示可能
  • 地図モデルは、ラインマップとグリッドマップの二種類を出力する

特徴

• 再利用性のある画像処理コンポーネント群
  • OpenCVの関数に対し、Config上でパラメータを変更できるコンポーネント
• 様々な地図画像の入力に対応
  • システムの各段階ごとに複数のコンポーネント群で構成されているため、
    

概要

本ページはRTミドルウェアコンテスト2014で発表予定のRTCページです．
OpenRTM-aistを基盤とする視覚脳科学研究用プラットフォーム：HI-brainで研究を遂行するために必要な機能の提供をします．
提供する機能は下記の通りです．また，それらを用いたサンプルRTCを公開します．

• RTC同士の共有メモリによるデータ転送
• コンポーネント同士を協調的に動作させる独自実行コンテキスト

サンプルRTC

コンポーネントの使い方はzipファイル内のreadme.txtに記述してあります．

• MIT saliency benchmarkで1位をとった視覚的注意モデルのRTC
  binary code(binary_Saliency_models.zip)
  source code(source_BMSmodel.zip， source_CovSal.zip， source_JuddSaliencyModel.zip， source_Mixture_of_Saliency_Models.zip)

• 画像の読み込みおよび可視化コンポーネント
  binary code(binary_Lib_samples.zip)
  source code(source_load_image_sequence.zip， source_show_image.zip)

• 他のStepwiseECコンポーネントを管理するRTC
  binary code(binary_StepwiseCtlComp.zip)

他にもHI-brainホームページには様々なコンポーネントが登録されています．
OpenCV関数群を簡単にRTC化する「OpenCV-RTC」や，網膜モデルなど様々な視覚数理モデルRTCが入っているUbuntuインストールディスクなどが提供されています．
※利用時には新規GitHubアカウントの作成を推奨します．
※モデルRTCを簡単に共有可能とするため，GitHubアカウントに登録されたプロジェクトが自動的にHI-brainに読み込まれます．

コンテンツ

• 概要
  
• サンプルRTC
  
• 提供するライブラリ
  
  • 共有メモリによるデータ転送
    
  • Stepwise Execution Context
    
• 動作環境
  
  • コンポーネントの動作テスト環境
    
  • コンポーネントのビルド用環境
    
• 連絡先