YouTubeLiveビデオ監視実験・研究活動の開始　

　これまで弊社では実験・研究部活動の一つとして、USB Webカムを接続したラズベリーパイ3をビデオサーバーにして2020年10月から365日24時間のYouTubeLive配信の実験をしてきました。実際に連続運転をしてみますと、WiFiやインターネット接続が突然切れたり、ソフトウェアプログラムが突然停止したりなど、様々な問題が起こることがわかり、そのたびにその問題に対処し改善をしてきました。そしてやっと2021年4月から本格的にYouTubeLiveに連続運転でビデオ配信を行い、今日で160日目を迎えることができました。

　とはいえまだまだ解決しないとならない問題はいろいろあります。その中の一つとして、配信しているビデオ映像に異常が起きることに対処しないとならないことがあります。ラズベリーパイにフリーのソフトででの対応していることもあり、ホワイトバランスがうまくいかずに制御が発散してしまうことがあるようです。もちろん、このソフトを修正していくことはありますが、それと合わせ配信しているYouTubeLive映像に異常がないかを検出したいと考えるようになりました。その先の応用としては、そこに映っている物体や状況をAI技術で認識させ、タグ化してゆきたというのもあります。

　まずは、YouTubeLiveに映っているものを定期的にサンプリングし、そこに映っている画像データから情報を抽出することを実験・研究の活動としてはじめましたので、ここに紹介したいと思います。今のところ、とてもシンプルな機能ですが、1時間ごとに画像を1フレーム抽出し、そこからRGB成分の量 (ヒストグラム)を計算するところからはじめました。これからまずはデータ分析をはじめたり、世の中にある既存のいろいろな技術を試してみて、自分がやりたいことに一番フィットしたもの・方法を探したいと思っております。

　状況は日々updateしてゆきますし、技術詳細についてもできるだけ解説してゆきたいと考えておりますので、楽しみにしていてください。ぜひご意見やご要望あれば、コメントを残してください。

実験・研究部活動のホームページ： http://xcelux.html.xdomain.jp/youtubelive_monitor.html