画像検出率と処理フローで安定稼働(稼働１カ月)
2019年7月29日より稼働し、５週間。合計110回のめざましじゃんけん結果を蓄積しました。（平日25日×４回＋土曜5日×2回）
最終週は、処理変更なしに、めざましテレビのめざましじゃんけん生放送中のリアルタイム画像検出を100%稼働させました。
一度しかない生放送、何気なく選んだテーマですが、ぞんぶんに楽しめる開発対象です。
機械学習部分に記事が追い付いてないのですが、現在Darknet / Tiny YOLO3を用いた画像検出を行っております。試行錯誤しておりますが、誤検出は存在してしまいます。
現在は、めざましじゃんけんの生放送に合わせた処理手順と画像検出を合わせて、画像の検出ミス時にも対応可能なシステムとしております。
画像検出と処理フロー
天気予報の晴れマークや気温の羅列、何かしらのテロップやフリップボードなど、予期せぬところで、Janken_Gooとじゃんけんでグーを出したと誤認識されることなどもあります。当初２次元であり難易度は低いと考えておりましたが、実写の報道番組という特性があり、出てくる画像パターンは多岐にわたりました。
現在のめざましじゃんけん画像検出システムは、誤検出が出たとしても、確率的に誤判定が出ないような処理フローとなっております。
Stage0：めざましじゃんけん開始前
Stage1：めざましじゃんけん開始を検出した状態（じゃんけんの手を選択する）
Stage2：出したじゃんけんの手を検出した状態（結果待ちの状態）
Stage3：めざましじゃんけん結果検出状態
めざましじゃんけん処理フロー
システムメインコンポーネント
Intel Neural Compute Stick 2
