毎朝、本社にはヤクルトさんが来られて、ヤクルトを売りに来てくれます。
購入頻度の高い管理部は本社奥側にいて、気づけず、毎回声掛けしに行っています。

毎回面倒なので、ITっぽく解決してみよう、ということで本題です。

まずは、今回作成する「ヤクルトさん通知システム」のシステム構成概要です。

まずは、ラブパイをインストールします。詳細は割愛。
その後、"motion"(*)をインストールします。設定で検知した際の処理として、curlを設定できます。
この設定に、サーバー側PGを指定します(撮影した写真を送信し、物体検知モデルを動かすPGのURLを指定)

(*) : Motion 動体検知で写真撮影ができるモジュール

動体検知したときの設定を行います
以下のファイルに記述すると、動体検知のタイミングで設定したURLに画像つきでHTTPリクエストするようになります。

/etc/motion/motion.conf

on_picture_save curl -X POST -H -F "imageFile=@%f" http://hogehoge

ラズパイから送信された写真を後から見ることができるよう、サーバーに保存する処理を記述します。
詳細はPython と Flask で RESTful API を開発する

"写真保存処理"を行った後、その画像を使用して、物体検出モデルであるYolov5を用いた解析処理を記述します。
今回は、Flaskで実装したAPIがリクエストされたらその処理中にサブプロセスとして、Yolov5解析処理を動かすよう実装しました。
詳細は、Python subprocess

最後に、実際に画像を引数にして、yolov5物体検知・分析処理(*)を実行します。
詳細は「yolov5」を参照（ダニエル・グレイグカッコいい）
実行できるサンプルはこちら

(*) : すでに学習済みのモデルがあるので、今回はこちらを使用して実行してみます。

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