CASE STUDY · REAL-TIME IMAGE PROCESSING
リアルタイム画像処理システムを構築し、画像取得遅延を206msから13msへ短縮しました。
技術統括として、作家とともに企画から納品まで技術領域全体を担いました。毎秒60回の画像データを処理するパイプラインを構築し、Pythonマルチプロセッシングによって画像取得遅延を206msから13msへ短縮しました。
課題解決のステップ
各段階は理解のための説明順であり、実際の意思決定の時系列を主張するものではありません。
01 · CONTEXT
メディアアート制作の技術領域全体を担当しました。
技術統括として作家とともにメディアアート作品の制作に参加し、企画から納品まで全ての技術パートを担当しました。
要点 · 役割
技術統括 · 企画から納品まで全技術パートを担当
02 · REQUIREMENT
画像データを毎秒60回処理する必要がありました。
AIが処理したデータをUnityコンテンツとリアルタイムで連携するため、毎秒60回の画像データを処理する条件に合わせてシステムを設計しました。
要点 · 原文の条件
画像データを毎秒60回処理
換算の参考 · 換算参考
毎秒60回を均等な周期として単純換算すると、1回あたり約16.7msです。実際の入力間隔、処理予算、エンドツーエンド遅延を保証する値ではありません。
03 · IMPLEMENTATION
リアルタイム画像転送・処理とUnity連携ロジックを構築しました。
Node.js、Python、Unity、WebSocketを用いて、リアルタイム画像の転送・処理とUnityコンテンツ連携を実装しました。
要点 · 技術
Node.js · Python · Unity · WebSocket
解釈上の注意 · 境界
実際のネットワーク構成とAIモデルは記録なし
04 · INTERVENTION
画像取得にPythonマルチプロセッシングを適用しました。
画像取得遅延を減らすため、Pythonマルチプロセッシングを適用しました。
要点 · 適用技術
Pythonマルチプロセッシング
解釈上の注意 · 境界
代替案・トレードオフ・実際の選択過程は現在の記録にない
05 · DISTRIBUTION
高負荷処理を複数のRaspberry Piクラスターに分散しました。
複数のRaspberry Piクラスターへ高負荷処理を分散しました。
要点 · 実装
複数Raspberry Piクラスターによる高負荷分散処理
解釈上の注意 · 境界
台数・構成・遅延改善への直接因果は未確認
06 · OUTCOME
Pythonマルチプロセッシングにより、画像取得遅延を206msから13msへ短縮しました。
二つの値は、Pythonマルチプロセッシング適用前後の画像取得遅延です。
要点 · 測定値
画像取得遅延 206ms → 13ms
換算の参考 · 換算参考
記録された二値の差は約93.7%減少に相当します。
解釈上の注意 · 境界
測定機器・測定回数またはサンプル数・システム全体のエンドツーエンド遅延は記録なし
私が実装した内容と成果
リアルタイム処理パイプライン、マルチプロセッシング、分散処理で性能課題に対応しました。測定範囲が残っていない数値は、記録された結果以上には解釈しません。
直接実装した内容
- ✓毎秒60回の画像データを処理するリアルタイムパイプラインを設計・構築しました。
- ✓Pythonマルチプロセッシングで画像取得遅延を206msから13msに短縮しました。
- ✓複数のRaspberry Piクラスターで高負荷分散処理を実装しました。
数値と解釈の範囲
- —206msが発生した具体的なボトルネック原因と検討した代替案
- —13msがパイプライン全体またはAI推論のエンドツーエンド遅延という解釈
- —Raspberry Piの正確な台数・接続構成と遅延改善への直接的な因果関係
私が担った役割とプロジェクト成果
技術統括として企画から納品までを担い、リアルタイム処理パイプラインの構築と性能改善を主導しました。
メディアアート向け高負荷リアルタイムAI画像処理システム
技術統括
技術統括として作家とともに作品制作プロジェクトに参加しました。毎秒60回の画像データ処理のためリアルタイムデータ処理パイプラインを設計・構築し、AIが処理したデータをUnityコンテンツとリアルタイムで連携するコアロジックを実装しました。
担当・役割
- 技術統括: 企画から納品まで全ての技術パートを担当しました。
- バックエンド/AI/3Dグラフィック: Node.js、Python、Unityを活用し、リアルタイム画像転送および処理パイプラインを設計・実装しました。
主な成果
- リアルタイム性の確保: Pythonマルチプロセッシングを活用し、画像取得の遅延を206msから13msに短縮しました。
- アーキテクチャ最適化: 複数のRaspberry Piクラスターを構築し、高負荷の分散処理を実現しました。
技術環境
OS: Windows, Ubuntu / 通信: WebSocket / 言語: Node.js, Python / エンジン: Unity / ツール: VSCode, Git