Lab A2 การใช้งานกล่อง AI Deep Detect

กล่องDeep DetectในCiRA COREเป็นกล่องที่ดึงเอาDatasetของAIในฐานข้อมูลมาใช้งานตามที่เราต้องการ สามารถประยุกต์ใช้งานตามตัวอย่างข้างล่าง ดังนี้

ตัวอย่าง การตรวจสอบชนิดของวัตถุด้วย CiRA CORE โดยนำเอาdeep learning มาใช้งาน

สถานการณ์ :

1) เมื่อเจอมนุษย์ให้พิมพ์อักษรใน Label ว่า พบมนุษย์

2) เมื่อเจอมนุษย์และโทรศัพท์ ให้พิมพ์อักษรใน Label ว่า พบมนุษย์และโทรศัพท์

การใช้งานทำตามขั้นตอนดังนี้

1. ลากกล่องเครื่องมือใน CiRA CORE มาวางดังรูปที่ 1

รูปที่ 1 กล่องที่จำเป็นต้องใช้ในการตรวจสอบชนิดวัตถุ

2. ทำการดับเบิลคลิกที่ไอคอนกล้อง usb_cam

ในdesktopเพื่อเปิดการใช้งานกล้องwebcamกับ CiRA CORE ดังรูปที่ 2

รูปที่ 2 แสดงภาพไอคอน usb_cam ในหน้า desktop

3. การตั้งค่ากล้อง Webcam ใน Image Sub โดยเลือกที่รูปฟันเฟืองในกล่อง Image Sub หลังจากนั้นจะปรากฎกล่องข้อความให้เรา

เลือกพอร์ต usb ให้คลิกเลือกดังรูปที่ 3

รูปที่ 3 แสดงภาพการเลือกพอร์ตusbในการดึงภาพเคลื่อนไหวมาใช้งานใน CiRA CORE ผ่านกล้อง Webcam

4. การตั้งค่ากล่อง Deep Detect โดยการเลือกประเภทของAIที่ผ่านการสอนมาแล้ว ซึ่งทาง CiRA CORE ให้เลือกใช้ข้อมูลในโฟลร์ดเดอร์ V3 หรือสามารถดาวน์โหลด Online ได้ที่ http://gg.gg/ai-cira เมื่อทำการโหลดลงบนเครื่องแล้วให้เลือกรูปฟันเฟืองที่กล่องDeep Detect หลังจากน้นให้เลือก Load Config และเลือกโฟลเดอร์ V3 สุดท้ายเลือกChoose เพื่อทำการเปิดใช้งาน AI ที่ผ่านการสอนแล้ว

รูปที่ 4แสดงภาพการเลือกใช้งาน AI ในกล่องDeep Detect

5. การตั้งค่า Label โดยเลือกที่ฟันเฟือง หลังจากนั้นให้พิมพ์สครีปท์ดังรูปที่ 5 ในโหมด JS ดังรูปที่ 5.1 และ 5.2

รูปที่ 5.1 แสดงการเขียนสคริปท์ JSใน Label

Code JS ในกล่อง Lable

var objs = payload.DeepDetect.objects // ต้่งค่าตัวแปรobjsเพื่อดึงชนิดของภาพในpayload.DeepDetect.objects มาใช้งาน หากใช้งานในกลุ่ม CiRA AI(CPU) ก็ให้เปลี่ยนจาก payload.DeepDetect.objects เป็น payload.DeepDetectCPU.objects แทน

var len = objs.length // ตั้งค่าตัวแปรlen เพื่อดึงเอาขนาดวัตถุมาใช้งานโดยผ่านฟังก์ชัน objs.length

for(var i = 0; i<len; i++) { // ใช้เงื่อนไขลูปforตั้งค่าตัวแปรi = 0โดยให้ iน้อยกว่าขนาดของวัตถุ และนับจำนวน i ไปเพิ่มทีละ1เรื่อยๆ

if(objs[i].name == ('person'&&'cell phone')){ //เมื่อชื่อของภาพในdatasetเป็น person และ cell phone

label = 'พบมนุษย์และโทรศัพท์มือถือ ' // จะมีข้อความแสดงใน Label ว่า พบมนุษย์และโทรศัพท์มือถือ

break // หยุดการทำงานในเงื่อนไขนี้

}

else if(objs[i].name == 'cell phone'){//เมื่อชื่อของภาพในdatasetเป็น cell phone

label = 'พบโทรศัพท์มือถือ ' // จะมีข้อความแสดงใน Label ว่า พบโทรศัพท์มือถือ

break// หยุดการทำงานในเงื่อนไขนี้

}

else if(objs[i].name == 'person'){//เมื่อชื่อของภาพในdatasetเป็น person

label = 'พบมนุษย์ ' // จะมีข้อความแสดงใน Label ว่า พบมนุษย์