SenseCAP Card Tracker T1000-E を用いた MeshCore 上での AI 画像伝送
MeshCore は、低帯域幅の LoRa メッシュ通信向けに設計されています。通常の写真は数百キロバイト以上のデータを必要とするため、従来の画像伝送は困難です。MeshCore Open は、次の要素を組み合わせることで MeshCore 上での超低ビットレート画像伝送を実現します：
- MeshCore Open App
- AI ベースの画像圧縮
- MeshCore の
GRP_DATAパケット
この画像伝送機能は、信頼できるインターネットや携帯電話ネットワークがない場所で視覚情報を共有する必要があるユーザーに適しています。
- アウトドア探検者：ハイカー、クライマー、遠征チームが、登山道の状況を共有したり、遠隔地の風景画像を送信したり、テキストだけでは不十分な場合に視覚情報を提供できます。
- 緊急・災害対応チーム：チームは現場の状況を共有し、迅速なビジュアルアップデートを提供し、画像を通じてチームの状況認識を向上させることができます。
- オフグリッド通信愛好家：AI を活用したエッジ通信を探求したい MeshCore やアマチュア無線ユーザーに適しています。
MeshCore における画像伝送の仕組み
画像は直接送信されるわけではありません。送信側ではローカルの AI エンコーダーを使用して、画像を非常に小さなバイナリファイルに変換します。受信側は元のピクセルを復元しません。その代わりに、ローカルの AI デコーダーが圧縮データを用いて、見た目が類似した画像を生成します。
ワークフローは次のとおりです：
Original Image
↓
AI Encoder
↓
Small Compressed Data
(~100–200 bytes)
↓
MeshCore Network
↓
AI Decoder
↓
Reconstructed Image
MeshCore Open を始める
初期セットアップ
- MeshCore Open App をインストールします。Click here から、画像伝送をサポートする APP リリースをインストールします。
- MeshCore ノードを APP に接続します。Click here から T1000-E 接続ガイドを参照してください。
- LoRa のリージョンとネットワーク設定を構成します。
- 受信側として利用できる別の MeshCore ノードがあることを確認します。
一般的な MeshCore のセットアップ手順については、MeshCore Open Getting Start Guide を参照してください：
モデルのインストール
画像伝送を有効にし、APP の設定で ml モデルファイルをダウンロードします。
画像伝送
スマートフォンから画像を選択します。
APP は送信前に自動的に画像を処理します。圧縮された画像データは MeshCore ネットワークを通じて送信されます。送信時間は、メッシュホップ数、無線設定、ネットワークトラフィック、信号品質によって異なります。送信されるデータには元の画像ではなく、圧縮表現のみが含まれます。
受信ノードが圧縮データを受信すると、デコーダーが画像再構成を実行します。再構成された画像はチャット画面に表示されます。
AI によって再構成された画像について
出力画像は元の画像をピクセル単位で完全にコピーしたものではありません。デコーダーは、送信されていない追加のディテールを生成する場合があります。そのため、この機能はシーン認識、アウトドアでの通信、遠隔監視、視覚情報の共有には適していますが、証拠収集、本人確認、科学的な画像解析、正確な画像再現を必要とする用途には適していません。