온프레에서의 분석으로 하고 있지만, 보다 고기능을 요구하면 GMEC같은 것이 요구되어 오는 것은 아닐까 생각한다

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Cloud AutoML과 Edge TPU를 사용하여 경륜 라이브 영상의 자동 편집을 실현한 사례
개요 : 'TIPSTAR'는 다양한 탤런트들의 예상 토크와 함께 경륜의 라이브 영상을 관전하면서 동료와 와이와이 경륜의 인터넷 투표를 매일 즐길 수 있는 스포츠 베팅 서비스입니다. 본 세션에서는 경륜 라이브 영상의 편집 작업을 인간이 아닌 AI에 의한 자동화를 실시하고, 레이스에 맞춰 텔롭이나 BGM이 흐르는 구조를 Cloud AutoML과 Edge TPU를 사용하여 실현한 이야기를 합니다.


질문
대답


음성을 이미지로 하고 학습하는 것에 놀랐습니다만, 음성 그대로 학습하는 것은 이 경우 어려웠을까요?
나중에 개발 시간이 짧았던 이야기가 나오는데, 이미지 모델과 같은 라인을 사용하고 싶었기 때문에, 음성을 화상화했습니다! 완전히 시간이 짧습니다. 정밀도도 나쁘지 않았기 때문에, 화상화한 채로 있습니다.

관련 정보

https://www.amazon.co.jp/Google-Coral-Accelerator-Edge-%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%83%A9%E3%83%AC %E3%83%BC%E3%82%BF/dp/B07S214S5Y/ref=sr_1_5?adgrpid=114660875454&dchild=1&hvadid=492580482143&hvdev=c&hvqmt=e&hvtargid=kwd-850742797620&hydadcr=9520_10352990&jp-ad-ap=0&keywords=google+coral+edge +tpu&qid=1624257437&sr=8-5
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내용

커팅
내용


이야기 내용
신규 사업 개발. 신규 사업에 나왔을 때의 과제. 그 해결 방법


TIPSTAR이란?



도전
라이브이므로 실수 할 수 없습니다.


해결 방법



시스템 구성
경륜장에서 데이터를 받는 흐름. TV전에서 엔코더를 걸어 데이터를 받는다. HLS 변환하여 영상을 전달한다.


편집자 편집
굵은 부분은 편집 작업을 하고 있는 부분


편집 장소
밑줄 부분 편집


개발 접근
추론부터 api를 두드리기까지 2초가 걸리면 영상도 2초 늦춘다는 느낌으로 조정하면서 진행할 것이다. 그 때문에, 각 회장에 맞춘 시스템을 만들었다. 학습은 AutoMLVision를 사용했다.


학습 모델을 활용할 때까지
배울 시간이 없다. AutoMLVision을 사용한 밤새 모델이 완성되었다. 만든 모델을 내보낼 수 있었던 것과 온프레 환경에서의 분석도 검토하고 있었으므로, EdgeTPU를 이용했다


EDGE TPU란?



결과



미래
하이 스펙의 Edge TPU로 전환 예정