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やっぱり、IoT なんだな。と確信した Microsoft Inspire 2018 | |
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今年の夏は猛暑を超えて酷暑と言われていますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。体調は崩されておりませんか? 新聞で読んだのですが、セミも熱中症にかかって寿命を迎える前に・・・というケースが多発しているようです。私の苦手な蚊は 35度を超えると飛ばなくなるのだとか。日本で一番暑いと言われている埼玉県熊谷市では 40度を超える日もあったようですが、マイクロソフトのパートナーカンファレンスが開催された 7 月のラスベガスは、40度はあたり前・・・。ホテルの温度計は 45度を表示していることもありました。でも、不思議。暑さは日本ほど感じないのですよね。湿度が圧倒的に低いからだとは思いますが、日本の暑さはスチームサウナ、ラスベガスはドライサウナという感じでしょうか。そんな中、マイクロソフト社員とパートナーの方々合わせて 18,000 人、132 ヶ国から参加者を迎えた Microsoft Inspire が、今年も盛大に開催されました。過去最高の参加者記録だそうです。 |
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コアノートでは、世界中のパートナーが築きあげる無限のビジネスチャンスとして、クラウド、AI、複合現実、IoT で実現するデジタル変革とモダンワークプレースに触れました。毎年、Microsoft Inspire のコアノートは楽しみに聞いているのですが、年々 IoT に触れる時間が長くなっている気がします。今年の 4 月に「マイクロソフトは今後 4年間で IoT へ 50 億ドルを投資」というニュースもありましたし、当然と言えば当然なのかもしれません。昨年から変わったことと言えば IoT にエッジのソリューションが増えてきたことです。3 日目のマイクロソフト CEO Satya Nadella のセッションでも「ユビキタスコンピューティング」を語る際に多くのエッジソリューションを紹介しました。 |
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| パートナーを無くしてはマイクロソフトのビジネスは成り立たない。3 日間を通してマイクロソフトのエグゼクティブから繰り返し聞いた言葉ですが、IoT においては、パートナーどうしの協業も重要ですので、このイベントはさまざまな企業に出会える場としてたいへん有効であると言えるでしょう。今年、参加されなかった方はぜひ、来年、参加してみませんか? 鬼に笑われそうですが、来年の登録はすでに始まっています。今なら登録費用も割引価格でお得です! Microsoft Inspire 2019 登録サイト：https://inspire.eventcore.com/auth/login |
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| 今年のセッションを聞きたかった。という方は、多くのセッションをオンデマンドでみることが可能です。以下の URL からどうぞ。 https://partner.microsoft.com/ja-jp/inspire/sessions-and-speakers |
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| セッションがたくさんあって探せない・・・上記 URL からでもフィルター機能があるので簡単に探すことはできますが、IoT のセッションをリストしてみました。 | ||
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| 来年も Microsoft Inspire は、ラスベガスで開催されます。ぜひ、ライブでセッションをご覧いただき、IoT ビジネスを他社との協業で拡大すべく世界中のいろいろな企業の方々とお会いしてみてください! |
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マイクロソフトは IoT をシンプルに! | |
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| 現在、マイクロソフトが会社として「インテリジェントクラウド、インテリジェントエッジ」というコンセプトを掲げていることからもわかるとおり、今 IoT の領域に非常に力を入れています。2018 年 4 月には、今後 4年間で IoT 領域に 50 億ドルの投資をしていくことも発表しました。 今や世界中で数多くの企業が Azure IoT を活用してビジネスを変革している事例が出てきていますが、そんな中で、より多くの企業が (大きな会社も小さな会社も、IT が得意な会社もそうでない会社も・・・) IoT を活用して頂けるよう、マイクロソフトは「IoT をシンプルに」することを目指しています。 そんなシンプルな IoT ソリューションの一部を図に並べてみました。 |
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| そのキーとなるものの一つが Azure IoT Solution Accelerators です。こちらは構成済みの PaaS ソリューションになっています。ご存知のとおり、IoT を活用したサービスを構築する場合、Azure の PaaS を組み合わせてひとつのサービスを構成することで、ゼロから開発するよりも迅速に高品質なサービスが簡単に作ることができます。さらに、この「PaaS を組み合わせる」という部分さえもマイクロソフト側で組み合わせたものをテンプレートとして提供しています。これが Azure IoT Solution Accelerators です。具体的には「リモート監視」「予測メンテナンス」「コネクテッドファクトリ」の 3 つのシナリオでテンプレートを用意しています。これをベースにしながら、カスタマイズして使うこともできます。 詳細：https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/iot-accelerators/ |
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| もうひとつが Azure IoT Central です。こちらはマイクロソフトが SaaS 型で提供している IoT ソリューションですので、ユーザー様側での開発は一切不要。PaaS サービス一つ一つを勉強する必要もなく、デバイス登録などの設定を行うだけで簡単に IoT デバイスのリモート監視などが実現できます。 詳細：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/iot-central/ |
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| Azure Sphere や Azure IoT Edge は最近 DevWire でもご紹介しましたが、どちらも IoT (モノのインターネット) で言う「モノ」側のソリューションとして非常に重要であり、かつ Azure IoT ならではの強みですので、ぜひバックナンバーも御覧ください。 |
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| その他の PaaS ソリューションも含めて、IoT はどんな企業でもそれを活用して、ビジネストランスフォーメーションを実現する可能性を持っています。日本の中小企業でも IoT を活用した事例がたくさんでてきています。久野金属工業様も金属のプレス加工業務の中で IoT を活用し、生産性向上に役立てています。(こちらではマイクロリンク様が Azure IoT を活用して提供されている「IoT GO」が導入されています) https://customers.microsoft.com/ja-jp/story/kunokin-manufacturing-azure-iot-edge-jp-japan |
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| 「シンプルな IoT」によって、日本中の企業が IoT を活用して業務改善、ビジネス変革が実現できるよう、今後もマイクロソフトは活動していきますので、ぜひご注目ください。 |
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【早期申し込み割引受付中! 】 Microsoft Tech Summit 2018 ＜ 11/5-7 開催＞ | |
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| 企業や組織の IT 導入運用にかかわるエンジニアおよび意思決定を行う皆様を対象に開催する、有料のエンタープライズ技術カンファレンスです。クラウド活用をはじめとして、AI、Mixed Reality といった、今後ビジネスにおいて必要とされる注目のテクノロジまで。米国オーランドで開催される Microsoft Ignite (9/24-28) の内容を凝縮した 100 以上のセッションを通して、最新のテクノロジと IT ソリューションの動向をご紹介します。 今ならお得な早期申し込み割引価格で参加受付中です。お申し込みはどうぞお早目に。 https://www.microsoft.com/ja-jp/events/techsummit/2018/ |
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無限のビジネス チャンスを IoT で見つけてください! 今すぐ登録! IoT in Action ウェビナー シリーズ! | |
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| 今年の 1 月に開催したマイクロソフト主催の IoT イベント「IoT in Action」は、イベントだけではありません! 気軽に参加できるウェビナーを実施しています。詳しくは公式サイトまで→ Microsoft IoT in Action ウェビナー シリーズ 小売業、製造業、医療業界の専門家やインフルエンサーから IoT がもたらすデジタル変革の最新情報を紹介する 60 分のウェビナーを開催しています。1 月のイベントもそうでしたが、このウェビナー シリーズも日本だけではなく全世界に向けて実施しています。日本向けのセッションは日本語訳がありますので、お気軽にご参加を! IoT システムや IoT ソリューションを構想するうえでの "あなたの想像力をくすぐる" こと間違いなし?!来年の 6 月までの予定を一挙公開!! それぞれの詳細情報は随時公開していきます。 詳しくは公式サイトまで→ Microsoft IoT in Action ウェビナー シリーズ |
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| スケジュールは、News Letter 配信時のものになります。変さらになる場合がございます。ご了承ください。 |
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DevWire のバックナンバーをご紹介 | |
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とっても役に立つ、みんな大好き DevWire のバック ナンバーです。
DevWire バック ナンバー サイトはこちら |
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Windows Embedded/IoT 販売代理店 耳より情報 | |
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| 「東京エレクトロンデバイス主催イベント情報」 ・セミナー: 今さら聞けない! Microsoft Azure ビジネスのポイントをイチから解説 9 月 5 日 (水) 日本マイクロソフト関西支店 https://omniattend.com/seminar/ted-iot/seminar180905  9 月 6 日 (木) 日本マイクロソフト九州支店 https://omniattend.com/seminar/ted-iot/seminar180906 ・最新のセミナー、イベント情報はこちら Windows 10 IoT 関連 https://esg.teldevice.co.jp/iot/windows10/event/ Microsoft Azure 関連 https://esg.teldevice.co.jp/iot/azure/event/ 「菱洋エレクトロ株式会社主催セミナー情報」マイクロソフト Windows 10 IoT トレーニング/セミナーをご好評につき継続開催しております。 技術的な内容と Hands-On を含んだコースと、製品概要や最新情報を紹介する 2 コースをご用意しており、ニーズに応じてご選択いただけます。ぜひこの機会に、無償トレーニングにご参加ください。 https://www.ryoyo.co.jp/info/seminar/3411/ 「開発ツール トレーニング (無償/半日コース) 」概要から操作までの知識と技術が、無償で習得できるトレーニングです。 ―――――――――――――――――――――――――――――――――― ■ Windows 10 IoT Enterprise 概要と OS イメージ作成 【レクチャと Hands-on 】 ・2018 年 9 月 14 日 (金) 14:00 ～ 17:00 ・2018 年 9 月 21 日 (金) 14:00 ～ 17:00 ・2018 年 10 月 12 日 (金) 14:00 ～ 17:00 ・2018 年 10 月 26 日 (金) 14:00 ～ 17:00 ・2018 年 11 月 22 日 (木) 14:00 ～ 17:00 ・2018 年 11 月 30 日 (金) 14:00 ～ 17:00 ―――――――――――――――――――――――――――――――――― ■ Windows 10 IoT Update 説明会 【レクチャのみ】 ・2018 年 9 月 7 日 (金) 15:00 ～ 17:00 ・2018 年 10 月 5 日 (金) 15:00 ～ 17:00 ・2018 年 11 月 9 日 (金) 15:00 ～ 17:00 ―――――――――――――――――――――――――――――――――― |
| 各社とも多くのセミナー・トレーニングを開催しております。ぜひご活用ください。
●アヴネット株式会社 トレーニング ●岡谷エレクトロニクス株式会社 セミナー/トレーニング情報 ●東京エレクトロン デバイス株式会社 ●菱洋エレクトロ株式会社 イベント・セミナー情報 |
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Column |
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オープンソースを活用した写真の三次元点群化 (第二回)NEC ソリューションイノベータ 山下 喜宏 | |
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| 6 月号に引き続き、「オープンソースを活用した写真の三次元点群化」について説明します。今回は、前回ビルドしたモジュールを使って、実際に 3Dデータを生成してみます。実験に使用するフォルダー構成例は以下のとおりです。
● C: GitOpenMVGbuild 解析対象の写真は以下のように何か 3Dモデル化したいものをなるべく少しずつずらして同じ場所が複数枚の写真に写る (オーバーラップと言います) ように撮影します。このオーバーラップの目安は連続した 2 枚の写真の 80% 程度が同じ場所となるようにします。今回は、PhotoScan を販売している Agisoft 社がサンプルとして提供しているページにある写真を使ってみたいと思います。 以下ファイルを準備します。 ● C: SfmTestsensor_width_camera_database.txt 準備はこれで完了です。それでは実際に解析を実行します。DOS プロンプトを開いて、C: SfmTest フォルダーに移動します。 まず最初に openMVG_main_SfMInit_ImageListing を実行します。私の環境では VisualStudio 2017 の 64 ビット環境でビルドしたので、実行モジュールは C: GitOpenMVGbuildWindows-AMD64-Release に配置されているので、下記のようなパスになっています。それぞれの環境に応じて適切な実行モジュールへのパスを設定してください。 |
| C: GitOpenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseopenMVG_main_SfMInit_ImageListing.exe -c 4 -i C: SfmTestimages -d C: SfmTestsensor_width_camera_database.txt -o C: SfmTestmatches |
以下のようなメッセージが表示されます。カメラ情報と画像ファイルのリストアップが実施されます。 |
| You called: テキスト C: GitopenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseReleaseopenMVG_main_SfMInit_ImageListing --imageDirectory C: SfMTestimages --sensorWidthDatabase C: SfMTestsensor_width_camera_database.txt --outputDirectory C: SfMTestmatches --focal -1 --intrinsics --camera_model 4 --group_camera_model 1- Image listing - 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% |----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| ***************************************************SfMInit_ImageListing report: listed #File (s) : 50 usable #File (s) listed in sfm_data: 50 usable #Intrinsic (s) listed in sfm_data: 1 |
ここで、自分のカメラで撮影した写真を使った際、以下のようなエラーが出た場合、sensor_width_camera_database.txt ファイルに解析対象の写真を撮影したカメラのセンササイズを追記する必要があります。 |
| Please consider add your camera model and sensor width in the database. DSC05138 "model" DSC-RX100M2 "doesn't exist in the database |
その場合、撮影したカメラ の CCD センサーの横幅 (mm) を調べておく必要があります。 sensor_width_camera_database.txt に対しては、以下のように表示されたエラーにカメラ名が書かれているので、その名称とセンササイズをセミコロン区切りで定義します。たとえば、SONY の DSC-RX100M2 が撮影したカメラだと、エラーには "DSC-RX100M2" と表示されています。SONY ホームページにセンサータイプ: 1.0 型 (13.2 mm x 8.8mm) ExmorR CMOS センサーと書かれていますので、センサー横幅が 13.2 mm とわかります。そこで、sensor_width_camera_database.txt には以下のように定義を追記します。 sensor_width_camera_database.txt を変更後、openMVG_main_SfMInit_ImageListing を再実行します。 |
| DSC-RX100M2; 13.2 |
openMVG_main_SfMInit_ImageListing が無事完了すると、次に openMVG_main_ComputeFeatures を実行します。 |
| C: GitOpenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseopenMVG_main_ComputeFeatures.exe -i C: SfmTestmatchessfm_data.json -o C: SfmTestmatches |
特徴点の抽出がされ、以下のようなメッセージが表示されます。 |
| You called: C: GitopenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseReleaseopenMVG_main_ComputeFeatures --input_file C: SfMTestmatches/sfm_data.json --outdir C: SfMTestmatches --describerMethod SIFT --upright 0 --describerPreset NORMAL --force 0 --numThreads 0- EXTRACT FEATURES - 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% |----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| ***************************************************Task done in (s) : 235 |
そして次が openMVG_main_computeMatches です。 |
| C: GitOpenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseopenMVG_main_computeMatches.exe -i C: SfmTestmatchessfm_data.json -o C: SfmTestmatches |
一致する特徴点の探索が実行されます。 |
| You called: C: GitopenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseReleaseopenMVG_main_ComputeMatches --input_file C: SfMTestmatches/sfm_data.json --out_dir C: SfMTestmatches Optional parameters: --force 0 --ratio 0.8 --geometric_model f --video_mode_matching -1 --pair_list --nearest_matching_method AUTO --guided_matching 0 --cache_size unlimited- Regions Loading - 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% |----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| ***************************************************- PUTATIVE MATCHES - Use: exhaustive pairwise matching Using FAST_CASCADE_HASHING_L2 matcher Using the OPENMP thread interface- Matching - 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% |----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| *************************************************** Task (Regions Matching) done in (s) : 65- Geometric filtering - 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% |----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| *************************************************** Task done in (s) : 17Export Adjacency Matrix of the pairwise's geometric matches |
最後が openMVG_main_IncrementalSfM です。 |
| C: GitOpenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseopenMVG_main_IncrementalSfM.exe -c 4 -i C: SfmTestmatchessfm_data.json -m C: SfmTestmatches -o C: SfmTestreconstruction_sequential |
3Dモデル化とバンドル調整です。 |
| Sequential/Incremental reconstruction Perform incremental SfM (Initial Pair Essential + Resection) .- Features Loading - 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100% |----|----|----|----|----|----|----|----|----|----| *************************************************** . . . . . |
以下のように画像１枚づつ解析して点群データに追加する処理が延々と繰り返されます。 |
| -- Robust Resection of view: 1 nfa=-378.283 inliers=217/323 precisionNormalized=0.0017019 precision=120.132 (iter=0, sample=156,169,76,188,19,252, ) nfa=-516.009 inliers=244/323 precisionNormalized=0.000898744 precision=87.299 (iter=2, sample=98,266,292,42,67,48, ) nfa=-636.143 inliers=263/323 precisionNormalized=0.00051917 precision=66.3508 (iter=2, sample=98,266,292,42,67,48, ) nfa=-703.542 inliers=254/323 precisionNormalized=0.000209317 precision=42.1303 (iter=24, sample=109,163,27,309,202,257, ) nfa=-709.799 inliers=243/323 precisionNormalized=0.0001327 precision=33.5449 (iter=25, sample=198,312,229,262,14,119, ) nfa=-845.223 inliers=254/323 precisionNormalized=5.60833e-05 precision=21.8076 (iter=50, sample=61,162,316,315,231,85, )------------------------------- -- Robust Resection -- Resection status: 1 -- #Points used for Resection: 323 -- #Points validated by robust Resection: 254 -- Threshold: 21.8076 -------------------------------Bundle Adjustment statistics (approximated RMSE) : #views: 1 #poses: 1 #intrinsics: 1 #tracks: 254 #residuals: 508 Initial RMSE: 4.14587 Final RMSE: 1.88605 Time (s) : 0.00118359 |
最後に以下のようなメッセージが表示されれば解析は無事終了です。 |
| Histogram of residuals: 0 | 42203 0.396 | 12307 0.792 | 5168 1.19 | 2474 1.58 | 1189 1.98 | 634 2.38 | 333 2.77 | 177 3.17 | 85 3.56 | 33 3.96 Total Ac-Sfm took (s) : 18.0752 . . . Generating SfM_Report.html . . . Export SfM_Data to disk. |
最後に点群に色を付けて完了です。 |
| C: GitOpenMVGbuildWindows-AMD64-ReleaseopenMVG_main_ComputeSfM_DataColor.exe -i C: SfmTestreconstruction_sequentialsfm_data.bin -o C: SfmTestreconstruction_sequentialcolorized.ply |
C: SfmTestreconstruction_sequentialcolorized.ply ファイルを MeshLab などのツールで開くと出来上がった 3D点群データを確認できます。  |
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ほっとひと息 |
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「夏といえば」DevWire 編集部 竹内建人 | |
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| 8 月といえば、そう! 高校野球の季節ですね! 私は元高校球児だったので、高校野球は特に好きで、よく地方大会から観戦しています。 高校野球は普段、野球を観ない学生さんが、応援のために球場に足を運ぶ貴重な機会だと思います。 そこで、もっと『一体感』を楽しめるしくみなんてものはいかがでしょうか。 歓声や声援を数値化して応援合戦をしてみたり、いすにセンサーをつけて思わず立ち上がった人の数を計測してみたりと自分の動きと球場全体の動きの関係性が見えたらおもしろいかもしれませんね。 高校球児と数年前の自分を重ね合わせつつ、高校野球がさらに盛り上がること願う今日この頃です。 |
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