資料介紹
描述
抽象的
主要目標(biāo)是開發(fā)一個系統(tǒng),該系統(tǒng)可以檢測鴿子并在 Raspberry Pi 上運行。它應(yīng)該能夠觸發(fā)輸出來嚇跑鴿子。
為什么我們要嚇跑鴿子?
這主要有兩個原因:首先,想象自己在一個陽光明媚的星期天睡覺。你度過了艱難的一周,想晚睡。一切都很好,直到你突然被煩人的鴿子聲吵醒。睡眠消失了,你的好心情也消失了。
其次,如果您想通過喂食幫助較小的鳥類生存,您可能已經(jīng)認(rèn)識到鴿子并不遙遠。你可以填滿喂食器,一天后它是空的,因為一些饑餓的鴿子無法抑制。
為了在不嚇跑“通緝”鳥類的情況下解決這個問題,我們開發(fā)了這個很酷的項目。
基本理念
在確定了我們要開發(fā)的基本系統(tǒng)之后,我們考慮了我們要使用什么硬件,以及哪些硬件可以在沒有電源插頭的情況下在戶外使用。我們選擇使用的硬件很快就被發(fā)現(xiàn)了——帶有英特爾神經(jīng)計算棒的 Raspberry Pi 3 B+。
我們想?yún)^(qū)分鴿子和所有其他鳥類。因此,有必要訓(xùn)練一個只檢測鴿子的 TensorFlow 模型。
介紹
該項目是作為“應(yīng)用人工智能”講座的內(nèi)容而創(chuàng)建的,由埃斯林根應(yīng)用科學(xué)大學(xué)的 Dionysios Satikidis 和 Jan Seyler 監(jiān)督。所有硬件均由講師提供。本文在全棧調(diào)查的背景下涵蓋了 AI 應(yīng)用程序和模型的設(shè)計、實施和測試方面。
以下步驟將為您簡要概述必要的步驟。有關(guān)更多詳細(xì)信息,請查看我們 Github 頁面上的 README.md。
I.收集數(shù)據(jù)來訓(xùn)練我們自己的目標(biāo)檢測器
首先,我們從谷歌收集了鴿子的圖像。由于結(jié)果不夠令人滿意,我們使用了一個觸發(fā)運動的相機來拍攝鴿子在“真實”環(huán)境中的圖像。
在收集了足夠多的圖像之后,是該項目最有趣的部分了:標(biāo)記圖像,以便對象檢測器知道鴿子的樣子。
經(jīng)過數(shù)小時的工作,我們完成了這些圖片,并可以開始訓(xùn)練我們自己的物體檢測器。
二、使用 TensorFlow 對象檢測 API 訓(xùn)練對象檢測器
實際訓(xùn)練是在帶有 GPU 的筆記本電腦上完成的。培訓(xùn)過程大約需要5-6個小時。這部分的結(jié)果是基于預(yù)訓(xùn)練模型的自定義訓(xùn)練對象檢測器。
構(gòu)成我們鴿子檢測器基礎(chǔ)的預(yù)訓(xùn)練模型稱為“ssd_inception_v2_coco”。我們選擇這個是因為它是一個非常輕量級的模型,因此速度很快,可以為我們的用例提供足夠的準(zhǔn)確性。
在訓(xùn)練機器上測試我們的模型后,我們必須將其轉(zhuǎn)換為與 Raspberry Pi 上的英特爾神經(jīng)計算棒一起使用。
三、使用NCS2轉(zhuǎn)換模型以在 Raspberry 上使用它
神經(jīng)計算棒無法直接運行 TensorFlow 模型。您必須首先將它們轉(zhuǎn)換為 NCS2 可以理解的格式。英特爾為此提供了一個名為“模型優(yōu)化器”的程序。它基本上采用 TF 模型并將其轉(zhuǎn)換為 NCS2 的架構(gòu)。
四。關(guān)鍵時刻
終于到了這一刻。我們將經(jīng)過訓(xùn)練的模型復(fù)制到 Raspberry Pi 上。在這里你可以看到結(jié)果:
五、保衛(wèi)鳥屋
現(xiàn)在我們能夠檢測到鴿子,我們可以觸發(fā) Raspberry Pi 上的一個 GPIO。每當(dāng)檢測到鴿子時,我們都會打開一個小 LED 和蜂鳴器。但可能性是無窮無盡的。
六、產(chǎn)品的適應(yīng)性方面
我們實施這個項目的方式使得連接用戶想要使用的每個執(zhí)行器變得非常容易。用戶不限于堅持使用 LED 或小型揚聲器。此外,用戶可以輕松地在自定義數(shù)據(jù)集上重新訓(xùn)練模型,使其檢測用戶想要檢測的任何對象。
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