Luxonis OAK-D-Lite をクラウドファンディングサイト Kickstarter で 入手しました。

画像はそれぞれ正面と底部。PC との接続部は USB Type-C ポートのみ。自動焦点モデルです。
使い出して分かったのですが、Intel REALSENSE（第ニ世代、古っｗ）よりも超高速処理でヒートシンクがほんのり暖かくなります。ほぼ実時間処理ができるためローカルエッジでデータ集約すれば、巷に出回っている分散監視型 AI カメラのカクカクした情けない処理は大幅改善ができるのではないかと考えさせられます。

購入までの日数と手続き

プロジェクトアップデートを眺めながら（基本的に気が向いたときのみ）OpenCV サイトで最新動向を読んでは「どんな実装をしようかな」とアイディアに胸を膨らませる日々。バッカーとして受領する手続きを行ったのはクリスマスシーズンを少し避けた 2022/01/04 に、そして香港から 2022/01/11 自宅（東京）へ香港ポスト（JP 経由）で届きました。税関情報は JPY 9,110.7 で保険なし。(HK SAR 便)

申告物品は Digital still image video cameras Other. Other でした。映像モジュールが複数あるので cameras で合ってると思うも、Integrated AI System on chip with digital cameras だったら税関で差し止めになっているかもと思う。

動かし方

https://github.com/luxonis/depthai （README.md) に記載されているので普段から Pyhton や PyCharm を扱う方であればサクッと動作できるでしょう。

Windows 10 x64 環境でサクッと使うまで (およそ 10分)

環境：動作環境の目安にしていただければ幸いです。

マシン Lenovo E595 (AMD Ryzen 5 3500U with Radeon Vega Mobile Gfx 2.10 GHz)
RAM 32 GB (29.9 GB free)
Storage M2.MNVMe (約700 GB 空き）
Windows 10 Pro, 21H2, 自宅AD収容（ワークグループ環境ではない）, McAfee LiveSafe 稼働中
PyCharm 2021.3.1 (Community Edition)
Python 3.9.4

本当に10分でした。タイムスタンプから確認できます。

開発元 Luxonis が git 公開してるサンプルプログラムを利用しました。

luxonis/depthai: DepthAI Python API utilities, examples, and tutorials. (github.com)

PyChram で使います。

Windows デバイスマネジャーの認識

Movidius MyriadX を検出し環境準備は Ok です。

早速試してみましょう

髪がボサボサですが気にしないでください。
このとき、PyCharm Terminal に数値情報として画像 Depth (奥行）数値が表示されました。

今後、どのような遊びをするか。

差し当たって評価想定は次の通り：
①汚部屋環境の掃除頑張り度を Before / After 数値評価
②にゃんこの動線計測（RGB カメラ故に夜間の暗視評価も可能）
③電子部品の検品（自宅で保管しているパーツが多すぎてｗ）
④ストリート落書きの相似性検定（落書き魔の行動パタンを分類し、新たな迷惑行為を事前抑止）
⑤ごみ集積所でルールを守らない棄て方に対する自動警告
⑥日替わりランチの高速カロリー推定
⑦Switch Fit Boxing 2 の運動姿勢検定（効果的な運動教示へ）
⑧点眼回数の自動記録
⑨クシャミ回数の自動記録

これらはサンプルプログラムだけで実現するには、数値モデルをもとに UI 含めたカスタマイズが必要となるので時間がたっぷり出来たら緩やかに遊んでみようと思います。

以上、ご覧いただきありがとうございました。