ドローン特別講座日誌

こんにちは。ドローン科学探究部です。

１月１３日に、ドローン特別講座の成果発表を行いました。

慶應義塾大学の先生方に来校いただき、今年度ドローン部で学んだ技術を披露しました。

まず、ドローンの「プログラミング」飛行です。生徒は班ごとにプログラミングをして、指定されたコースを飛行させます。

経路の間隔を見ながら、Pythonのサンプルコードを何度も調整します。機体ごとの特性もあり苦労しましたが、目標となる椅子に見事着陸できると、拍手があがりました。

次に、校庭に出て「車のAI検出」の披露です。

ドローンで撮影した画像をAIが判別し、「船引高校教員の車両」を検出します。先生方の車のデータは事前に生徒が集め、作成したものです。

ドローンを飛ばし、「船引高校の教員の車両」のみが検出される様子が確認できました。

今回作成したAI検出モデルについて、大学の先生からもお褒めの言葉をいただき、生徒たちの自信にもなったと思います。

（代表生徒がドローンを飛ばす→モニターで確認）

（船高の車両のAI検出の様子）

 
活動のなかで「不審者をAIで検知→ドローンで追いかけるようにプログラミングすれば、防犯対策に使えそう！」という話もあがり、探究意欲の向上が感じられました。

３年生は、今回の特別講座が最終回。

昨年度の「３D模型の作成」や「プログラミング」・「AI検出」など、ドローンをどのように活用するか？を考えた３年間でした。進路先でも、様々なことに挑戦する姿勢を忘れずに頑張ってほしいと思います。

ドローン特別講座では、慶應義塾大学の先生方、田村市職員をはじめ、たくさんの方々にご指導・ご協力をいただき、感謝しています。本当にありがとうございました！

＜生徒の声＞
・Pythonでドローンを動かす事はできたが、自分の班は椅子の上に乗らなかったのが残念だが、他の班が成功したので良かった。ドローンでの物体検出もうまく作動していたので、夏からの成果が発表できて良かったです。

・プログラミングは初歩的な部分を教えてもらいましたが、自分でもさらにプログラミングの知識を深めたいと思う。

・物体検出はテレビでは見かけたことがあったが、自分でもシステムを作れるのだと感じた。これからの時代で絶対必要になるので、しっかりと自分の知識にして、人生に生かしていくべきだと思った。

現在ドローン科学探究部では、ドローン特別講座で「AIによる物体検出」を学習しています。慶應義塾大学の先生にご指導いただき、ドローンの映像からAIに学習させた対象物を識別する独自学習モデルの作成に挑戦しました。

テーマは「船高関係車を検出する防犯ドローン」。対象物を“船高の先生の車”に設定し、駐車場内のドローン映像から学校関係者の車かどうかを判別します。

AIに学習させる「車の写真」が必要なため、先生方の車を360°様々な角度で撮影、約1300枚の写真データが集まりました。

大量の写真をリサイズ→一枚一枚アノテーション（物体を判別するために、物体を四角に囲む作業）をコツコツと行う…。これらを学習させ、オリジナルの検出モデルが完成！

12月2日の特別講座では、駐車場でドローンを飛ばしてみて、どのように検出ができるのか実験しました。（写真はリアルタイム検出の映像を切り取ったもの）

船高車両（学習済みの車）がピンク色で「F.H.S.>Entry Authorized Car」（船高入場許可車）と出ます。撮り方によって、一瞬検出が外れることもありますが、船高車以外と比較すると検出に違いがあり、確かに船高車を判別しています。

冬休み中、ドローンを飛ばしながら、色々な物体検出のチェックをしました。やってみると、「もう少し上からの学習データが必要かもしれない」「全く同じ車種の判別は難しい」等、物体検出の仕組みにさらに興味が湧きました。

この仕組みと、ドローン動作のプログラミングをかけ合わせて、駐車場の防犯対策に活用できそうです。

（校門付近） 

（PCでドローンの映像を確認中） 

（プログラミングでドローンを操縦）

次回は、今年度の最後の講座です。これまでの学習（プログラミング＆AI検出）をまとめましょう。

こんにちは。ドローン科学探究部です。

１１月１１日（土）ドローン特別講座を実施しました。
前回から引き続き、慶應義塾大学の平田先生に講義をいただきました。

今回は皆でグラウンドに出て、代表者がドローンを飛ばします。
ドローン映像から、AIでリアルタイムに物体検出される様子を確認しました。

人なら「person」、車なら「car」…というように、検出精度％とともに表示されます。（時々、人なのにdogになったり、誤検出も興味深い・・・）

生徒は、物体検出の映像をGoogle Meetで画面共有し、それぞれのタブレット上で確認。グラウンドに出て自ら検出対象として動き回る等、自分たちが検出される様子も面白かったです。

ドローン部では、ドローン映像から AI で物体検出をするための独自学習モデルを作成中です。船高の先生の車の写真データをAIに学習させ、ドローン映像から学校関係者の車を検出できるかを確かめます！

現在、車の撮影＆アノテーション作業を行い、約1300枚のデータができました。今回平田先生に見ていただいて、AIに学習させる段階に入ります。今後が楽しみです。

＜生徒の声＞

 ・人が体勢を少しでも変えることで、違う物と認識されたりして面白かった。

・実際に画面共有した映像を見たことで、AIの精度や遅延を実感できた。また、ドローンとPCを接続する仕組みも学ぶことができた。

・次は、先生たちの車をドローンで検出することができるのか試すのが楽しみです。

こんにちは。ドローン科学探究部です。

9/18（月）のドローン特別講座についてご報告いたします。

慶應義塾大学より平田知義研究員に来校いただき、「AI×ドローン」をテーマに講義・実演を行いました。

「AI× ドローン」とは、一般的なドローンの映像をコンピュータに取り込んで AI 画像処理を行うことです。AI とドローンを組み合わせて様々な課題を解決する活用方法になります。

講義では、AI（人工知能）の仕組みや、AI 物体検出アルゴリズム YOLO、その実用例について説明をいただきました。写真データを数百枚取り込み、AIに学習させることで、撮影した映像から対象の物体を検出することができます。

体育館では実際にドローン（Tello）を飛ばし、人やネクタイ、携帯電話、タブレットPCなど…物体がリアルタイムで検出されるのを確認できました。

検出した物体の精度はパーセンテージで表されるので、首に巻いたタオルがネクタイとして検出されたり、ピアノが机として検出されることもあり、物体検出の仕組みに生徒たちは興味深々でした。

これからドローン部で、平田先生から提示された「オリジナル AI 物体検出モデル × ドローン実装」に向けて取り組みます。ドローンで撮影し、どんな物体を検出したいかを考え、AI物体検出モデルを作成する予定です。

検出したい物体について、皆でアイディアを出し合いテーマを決めていきましょう。

＜生徒の感想＞

・AIによる分別は実は意外と身の回りのものに使われていて、学習させるほど精度が上がることが分かった。

・プログラムを組めば数多く識別することが出来ると思う。ドローン技術をもっと幅広く、パトロールや警備、未開拓地の探索などもできるのではないかと思った。

・Alによる物の識別がとても面白い。ネクタイをつけていなくても判断したこともあったので、もっと画像を読み込ませればよいのかなと思った。

こんにちは。ドローン科学探究部です。

7/29(土)のドローン特別講座についてご報告します。

前回の講座に引き続き「ドローン×プログラミング」の準備・実践です。

慶應義塾大学 SFC研究所　片寄里菜先生から、Pythonの開発環境構築の仕方、簡単なコードの説明をいただきました。

ＰＣ操作に苦戦する生徒もいましたが、先生方が丁寧に教えていただき、簡単な計算や文字列の表示等を体験できました。実際に自分のタブレットでプログラムを実行してみて、プログラミングのイメージが掴めたと思います。

Tello（小型ドローン）を動かすサンプルコードを確認した後、体育館でチームに分かれ、ミッションに取り組みました。チームで相談しながら、決められた地点までプログラミングでドローンを操作します。

接続の不具合もあり、試行錯誤しましたが、どの班もおおよそ計画通りの離着陸ができました。

参加した生徒の声を紹介します。

「x,yなどの座標を活用すると斜めに飛行ができ、最短距離で飛行ができることがわかった。」

「人間ではどうしてもできない同じ動作の繰り返しや複雑な動作の際に、こういったプログラミングを活用していくのも一つの方法ではないかと思った。」

「不具合で飛ばないことが多々あったが、その原因を考えるのも勉強になってよかった。」

基本的なTelloの動作プログラムを実践してみましたが、OpenCVを活用した物体検出についても興味があります。

まだまだ奥が深いので、今回のサンプルコードを活用して、学校の部活でも勉強していきたいと思います！