Нейросеть Pet Detector отправляет SMS, если кот хочет за дверь |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-12-25 13:05 Что делать, если ваш кот не выражает свое желание выйти за дверь громким мяуканьем и часами ждет под дверью, пока вы его не заметите? Для решения этой проблемы разработчик EdgeElectronics создал Pet Detector — нейронную сеть, которая присылает уведомление хозяину на смартфон, если кот находится у двери. Код сети и подробная иструкция по установке выложены в открытом доступе. Как работает Pet Detector Устройство создано на основе Raspberry PI, оснащенной камерой, направленной в сторону двери. С помощью PIcamera и модели TensorFlow MobileNet-SSD, Pet Detector обнаруживает животное, которое находится рядом с дверью. Детектор определяет две области — «внутреннюю» и «внешнюю». Если питомец находится в них в течение 10 последовательных кадров, то Twilio отправляет уведомление хозяину на телефон, с информацией, что животное хочет войти или выйти. Детектор работает на скрипте Python, который загружает модель обнаружения объектов в TensorFlow и использует ее для обнаружения объектов в видеопотоке Picamera. Руководство написано для TensorFlow v1.8.0 на Raspberry Pi Model 3B с Raspbian Stretch v9. Скорее всего, оно будет работать и для более новых версий TensorFlow. Посмотрите видео о работе детектора:
Код с Object_detection_picamera.py доступен на GitHub. Его можно использовать и для других задач обнаружения объектов. Код для Pet Detector здесь. Источник: neurohive.io Комментарии: |
|