多目的コントローラ・ゲートウェイ M5 GatePoint / GateBox シリーズを利用して、ノン・プログラミングで実現できる IoT アプリのサンプルです。

映像内に含まれる人がマスクを着用しているかどうかを判定するアプリです。
着用を判定する方法として、PaddleHub を使用しており、オフィスや店舗など、顔を大きめに撮影できる環境での利用を想定しています。
駅や公園、交差点といった広い場所を高所から撮影し、顔が小さく撮影される環境では高い判定精度は期待できません。

クローリング・スクレイピングを行ない、指定されたページから数値やテキスト情報を抽出します。
ウェブページの URL とページ内での「フル XPath」を指定することで情報を特定します。
オプションで正規表現を指定することで、それにマッチした情報を取り出すことができます。

映像内に含まれる人の顔を認識し、時間と名前を記録するアプリです。
顔写真と名前を登録する方法は２種類あり、１つは予め画像ファイルとして準備し、アプリの開始前に特定のフォルダに入れておく方法、もう１つはアプリの実行中に直接名前を入力する方法です。
顔を認識するための各種設定があり、判定精度を調整できます。

映像内に含まれる人の数をカウントアップしていくアプリです。
顔の特徴をデータ化し、前にカウントした人や長時間滞在している人を重複してカウントしないようにしています。
顔を認識するための各種設定があり、計数の精度を調整できます。

M5StickC に PaHUB（I2C）拡張ハブユニットを接続し、複数の I2C デバイスを利用するためのアプリです。
PaHUB を使用することで、I2C 通信を行なう GROVE デバイスを最大６つ接続できます。

M5StickC に PbHUB（I/O）拡張ハブユニットを接続し、複数の I/O 系デバイスを利用するためのアプリです。
PbHUB を使用することで、スイッチなどの I/O 通信系の GROVE デバイスを最大６つ接続できます。

EnOcean 社製マルチセンサー STM 550J を利用したアプリのサンプルです。
本アプリは、EnOcean アライアンス主催の 「IoT システム開発コンテスト」に応募した作品
　　「数クリックで簡単に出来る EnOcean All-In-One IoT プラットフォーム」
で、最優秀賞に選ばれたものです。

M5StickC の基本的な機能を利用するアプリです。
本体に内蔵されたセンサーやLED、外付けの HAT、および GROVE 接続されたデバイスのセンスおよび制御が出来ます。
M5StackC へのプログラム（ファームウェア）の書込みは本アプリから行えますので、これだけで一通りの機能を利用できます。

Intel OpenVINO を利用した頭の向きの推定を行ない、解析結果を画像表示します。