研究的なToDo

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ＹＯＬＯとの併用までの流れ

フロント関係

• [ ] ルーム内でURL生成

→ルーム参加時にハッシュ値を付与 →OBSなどの外部からアクセスしたら通話状態にアクセス できるように

サーバ関係(研究室で構築)

• [x] CoTurnビルド

3478,5349（TCP,UDPどちらも） https://qiita.com/Turtle-child-No2/items/7205d5c1399375a8c10b 最悪さくらvps上で立てているものを使ってもいい

• [x] Kurentoサーバ構築

8888(UDP,TCPどちらも) nodeのバージョンに注意 https://doc-kurento.readthedocs.io/en/6.14.0/user/tutorials.html

• [x] Kurento node-grupcallの実装（アプリサーバ＋シグナリングサーバ）

https://github.com/chapin666/kurento-group-call-node ビルドできたらフロントはVPS上のファイルと同じにする

• [x] YOLOからURLへアクセス

• [x] 外部との通信ができるように調整

→GPUorサーバ自体にグローバルIPを付与

GPU:: パブリックとプライベートのip二つに振り分ける →ルーティング調整 ブリッジはしないように

→研究室に2つのLANがあって、もし有線LANをつなげると無線LANをつなげなくなる。リモートデスクトップのポートは空けれない。GPUをプライベートとパブリックに分ける。

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YOLO WEBRTCについてのサーチ

ハッシュを付与しても意味ないかも 同じ環境にYOLOをアクセスできれば問題ないかも

GPU上のブラウザで入力した動画をyoloで検出できれば問題ない

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https://github.com/komorin0521/yolo_ws_server https://qiita.com/komorin0521/items/7783b990dd6bad9ee0d7

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https://colab.research.google.com/drive/1DYFGKfg4CzT-LANXbiUV35tg-42q6jBE#scrollTo=B8UQbAfSkHhF https://qiita.com/komorin0521/items/08ba4469d8ba2346ed35 https://github.com/komorin0521/darknet_server http://apprhythm.biz/archives/2829

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darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights IMG_2305.MP4 -out_filename res.avi

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./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

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https://drive.google.com/drive/folders/13KHEt9ogSmnM3Cvo9toiZ6V0iXr1IEfi?usp=sharing

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デュアルブート

~WindowsとUbuntu~

~・江口さんのビルドがWSL使ってもできなかったから~ ~・GPUマシンをlinuxとして使えれば自分もありがたい~

~1週間かけたができなかった~

~→WSLかvirtualBoxか~

CentOS7でのブート完了( 10/9(金) )

~・リモート同時接続可能 ・Nvidea,Cuda導入~

残りのToDo

~・アカウント分け（自分のアカウント作る） ・YOLOの実装？？ →(ビルドはwindowsと同じなのでやらなくてもいいかも)~

・WebRTC関連のserver構築 Kurento-group-callサーバ、kurentoサーバ

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システム構成について

１、KurentoとYOLOの通信形式 　入力とか通信形式を詳しく知っておかないといけない

Kurentoチュートリアル これみながら勉強する

2、WebRTC形式の動画をYoloへ入力ができるのか

YOLOv３をサーバとしてws通信させるシステムを実装しているものがgithubにあったのでそれをいま実装中 YOLO_server

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https://qiita.com/massie_g/items/987e6f7f438053e46e36

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https://www.youtube.com/watch?v=XSkypLfqDhM

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keras yolo

https://qiita.com/f-sk/items/fa5aa31d405b3f563781 https://github.com/zxqcreations/YOLOv3-withWebServer/tree/master/yolo3/__pycache__

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GPU上docker　ubuntuへの接続

docker exec -it mystifying_johnson bash

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https://qiita.com/kalafinalice/items/70a76d35398ab11af778

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docker run -v C:\Users\hhyashida\aiortc_yolov3\temp -it mganeko/aiortc-yolov3 server_yolo_worker.py docker run -d -p 8001:8080 mganeko/aiortc-yolov3

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https://denor.jp/jetson-nano%E3%81%A7gpu%E3%81%A8opencv%E3%81%8C%E6%9C%89%E5%8A%B9%E3%81%AAyolo%E3%82%92%E3%83%93%E3%83%AB%E3%83%89%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%AB%E3%81%AF

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https://github.com/PaddlePaddle/Serving/issues/573

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https://www.youtube.com/watch?v=n4HJqkqqlf8&feature=youtu.be

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**/home/yokoyamalab/tmp/darknet

python --version yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel -y easy_install pip pip install numpy==1.6.1 yum install opencv -y yum install python-devel numpy yum install gtk2-devel libv4l-devel gstreamer-plugins-base-devel -y yum install gtk2-devel libv4l-devel gstreamer-plugins-base-devel -y mkdir opencv_build && cd opencv-build 以下 手順どおり

https://qiita.com/usk81/items/98e54e2463e9d8a11415

現在makeできていない状態

CMAKE後

「Build files have been written to: /root/opencv_build/opencv/build」

/root/opencv_build/opencv/build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D WITH_TBB=ON \ -D PRECOMPILED_HEADERS=OFF\ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules .. **

[hysdkzm]

yum -y groupinstall base "Development tools" yum -y install cmake yum -y install numpy python-devel python-imaging

cd /usr/local/src git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd /usr/local/src/opencv git tag | tail git checkout 3.4.1 cd /usr/local/src/opencv_contrib git checkout 3.4.1

mkdir /usr/local/src/opencv/build cd /usr/local/src/opencv/build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D BUILD_opencv_python2=ON \ -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \ -D PYTHON_EXECUTABLE=$(which python) \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \ .. make -j$(nproc) make install ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so /usr/lib/python2.7/site-packages/cv2.so python -c 'import cv2; print cv2.version'