01
着眼点
トンネルや水道管のような通信条件の悪い場所では、単に撮影して持ち帰るだけでは作業の負荷が大きく残ります。そこで、機体側で画像取得と証跡保存を完結させつつ、必要な情報だけを扱う方向に寄せています。
Skyborne Inspection
DroneInspector
インフラ点検向けエッジAIドローン
空間の制約が大きい点検現場で、機体側がどこまで判断できるかを探る研究です。画像、IMU、保存、通知、軽量推論をひとつの飛行体へ載せる前提で構成を整理しています。
Read the scene before the signal is lost.
2026Skyborne Inspection
SpresenseDroneBLETensorFlow Lite MicroMobileNetV2Inspection
02
構成
ファームウェア側では JPEG 保存、IMU 記録、microSD 保存、BLE 通知、TensorFlow Lite Micro の読み込みを一連化しています。学習済みモデルを `.tflite` から C++ 配列へ変換する流れも切り分けています。
03
現在地
現状は取得、保存、ログ化の流れが安定しており、完全な機体側推論へ向けて生画像経路とメモリ調整を詰めている段階です。
Highlights
ポイント
画像保存と IMU ログ取得を止めないフォールバック設計
camera / imu / ble / storage を分割した確認しやすい構成
受賞作品として外部からの評価も得ている点検テーマ
Other Projects