Компьютеры, способные распознавать людей и объекты, когда-то были предметом научной фантастики, сегодня они стали реальностью.
Еще более впечатляюще то, что некоторые из этих задач можно выполнить на самых дешевых машинах, таких как Raspberry Pi за 35 долларов.
В большинстве следующих проектов используются предварительно обученные модели машинного обучения для обучения плат Pi познанию окружающего мира. они: обучение роботов тому, как перемещаться по сложной местности, вплоть до питания систем раннего предупреждения о парковке автомобилей. обслуживающий персонал.
Что это такое?: современный взгляд на знаменитого механического турка, играющего в шахматы, который использует компьютерное зрение и роботизированную руку, чтобы играть в грубую игру в шахматы на реальной доске с физическими фигурами.
Полученные результаты: Как вы видете здесьМалиновая турка перемещает фигуры по доске быстро и плавно.
Что он использует: модуль камеры Raspberry Pi, подвешенный над шахматной доской, фиксирует текущие позиции фигур, передавая изображения обратно в библиотеку изображений Python OpenCV, работающую на Pi, для анализа. Как только система рассчитала положение всех фигур на доске, они передаются в шахматный движок с открытым исходным кодом. Stockfish, который отрабатывает следующий шаг для робота-манипулятора, управляемого Пи и роботоконтроллером Arbotix-M, чтобы играть.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: Система компьютерного зрения, сортирующая огурцы по качеству на японской огуречной ферме. Задача, учитывая, что прямые и толстые огурцы с ярким цветом и множеством колючек могут стоить дороже.
Полученные результаты: В реальных условиях точность сортировки огурцов по сорту составила 70 %. В пиковый сезон сбора урожая эта задача может занять восемь часов. Создатель системы считает, что более высокая точность возможна при большем количестве обучающих данных.
Что он использует: Arduino Micro управляет конвейером, серводвигателями и сортирует огурцы в соответствии с их классификацией. Raspberry Pi 3 с подключенной камерой использует TensorFlow/OpenCV для распознавания огурцов во время их движения по конвейеру и отправляет фотографии в Google Cloud для дальнейшей обработки. Google Cloud, использующий TensorFlow и Django, сортирует огурцы по девяти классам, а затем возвращает соответствующие данные, чтобы огурцы можно было автоматически сортировать.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: миниатюрный автомобиль-робот, способный автономно гонять по трассе благодаря встроенным системам компьютерного зрения.
Полученные результаты: Автомобиль смог следовать по линии в центре извилистой трассы и не разбился во время недавних соревнований в Тулузе, Франция.
Что он использует: система, объединяющая Raspberry Pi, Arduino Uno и камеру Pi и использующая Python, C++ и нейронную сеть для обработки изображений в реальном времени.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: автономная лодка, управляемая Пи, которая пыталась плыть из Северной Америки в Ирландию.
Полученные результаты: К сожалению, «Ада» была объявлена потерянной в море в декабре 2016 года, но это не должно умалять тот факт, что за несколько месяцев она преодолела почти 8000 км через Атлантический океан. Его нашли в декабре 2017 года, и вы можете увидеть его пройденный маршрут. здесь.
Что он использовал: два одинаковых блока управления, содержащие Raspberry Pi и Arduino Mega. На палубе находился еще один Raspberry Pi, расположенный на штативе, обрабатывающий данные с инфракрасных камер, известный как Pi для предотвращения препятствий (OA Pi). Платы Pi в блоках управления использовали данные OA Pi, прогнозы погоды и координаты GPS для построения следующего маршрута. путевая точка в путешествии лодки через Атлантику — когда Arduino передает соответствующие команды парусу и рулю направления моторы.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: определяет, проезжает ли Caltrain мимо офисов Data Science в Силиконовой долине, путем классификации типов поездов, снятых на видео.
Полученные результаты: Способен последовательно различать пять категорий поездов по видео после ночной тренировки.
Что он использует: Raspberry Pi 2B с аксессуарами, камерой Pi, чехлом для крепления GoPro и настенным креплением GoPro, а также адаптером Wi-Fi — общая стоимость 130 долларов США. Использование TensorFlow и JupyterHub для программного обеспечения и сервисов.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: картонный робот, напоминающий черепаху, который использует машинное обучение, чтобы научиться передвигаться по различной местности на своих ластах.
Полученные результаты: Исследователи из Университета штата Аризона надеются, что флоты ботов в конечном итоге можно будет использовать для обнаружения и картирования наземных мин.
Что он использует: работает на Raspberry Pi Zero за 5 долларов, все детали стоят всего 70 долларов, что достаточно дешево, чтобы считаться одноразовым.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: Двигатель с Pi-управлением, предназначенный для повышения эффективности сгорания бензина и снижения выбросов CO2. Система пытается предсказать, в какой момент топливо в двигателе должно подвергнуться воспламенению от сжатия однородного заряда — эффективному методу сгорания, который работает путем помещения топлива под давление.
Что он использует: Raspberry Pi 1 Model B под управлением Raspbian и «алгоритма адаптивной машины экстремального обучения».
Подробнее об этом здесь.
Что это такое?: система компьютерного зрения, которая помогает тестировать медицинские стенты, используемые для поддержания дыхательных путей пациентов открытыми.
Полученные результаты: Система может более точно определять точки отказа, что, в свою очередь, позволяет разработчикам создавать более устойчивые стенты.
Что он использует: запускает на Pi библиотеку распознавания изображений OpenCV, которая анализирует кадры теста, снятые модулем камеры Pi. Pi дополнен HAT (прикрепленной аппаратной платой), которая управляет захватом, сдавливающим стент во время испытаний.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: Синтезатор на базе Pi, который берет фундаментальные характеристики звуков различных музыкальных инструментов, заранее изученные с помощью сети глубокого обучения, и преобразует их в новые звуки.
Полученные результаты: Здесь можно послушать сам. Хотя музыканты могут создавать новые сэмплы для синтезатора для микширования, для их создания требуется значительная вычислительная мощность.
Что он использует: Raspberry Pi 3, потенциометры, поворотные энкодеры и 1,3-дюймовый OLED-дисплей Adafruit. Доступны полные инструкции по сборке N-Synth Super. здесь.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: квадрокоптер, предназначенный для полета по набору заранее запрограммированных путевых точек GPS.
Полученные результаты: К концу проекта дрон был «очень близок» к тому, чтобы стать полностью автономным, и единственным, что его сдерживало, был датчик давления, необходимый для поддержания высоты.
Что он использует: Raspberry Pi подавал сигналы газа, крена, тангажа и рыскания для более крупной платы контроллера полета на дрон, в котором использовалась полуавтономная система продвижения полета, которая помогала направлять дрон к следующему маршруту. путевая точка.
Узнать больше здесь.
Конечно, не каждый проект, использующий Pi и машинное обучение, является серьезным, но хотя последующие проекты немного глупы, они все же технически весьма впечатляют.
Что это такое?: система, которая в течение нескольких лет повышала качество общения в Твиттере, публикуя твиты, фиксирующие каждый лай, лай и ерш, произнесенные собакой по кличке Оливер.
Полученные результаты: Заявления пса, сделанные годами, все еще доступны на @ОливерБаркБаркпрофиль.
Что он использует: лай Оливера был записан с помощью Rasberry Pi, адаптера Wi-Fi и микрофона. Pi запускал предварительно обученную модель машинного обучения, построенную с использованием pyАудиоАнализ библиотеки, чтобы распознавать и отфильтровывать фоновый шум, чтобы предотвратить непреднамеренный запуск твитов. Как только лай был подтвержден как подлинный, в аккаунт Оливера в Твиттере через API были отправлены сообщения.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: система, которая предупреждает водителей, припаркованных на улице, о приближении парковщика, используя машинное зрение, чтобы обнаружить сигнальный автомобиль. Еще не тестировалось на живых изображениях. Отправляет текстовое сообщение водителям.
Что он использует: Raspberry Pi 3 и камера Pi. Требуется установка OpenCV 3.0.0 и Python3, а также точка доступа Wi-Fi для Raspberry Pi. После этого TensorFlow был запущен в Docker. руководство.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: первый в мире экземпляр рыбы, управляющей танком, хотя и аквариумом, а не 60-тонным военным орудием.
Полученные результаты: Движение контролируется рыбой, камера, подвешенная над аквариумом, фиксирует движения рыбы и компьютерное зрение. отслеживает свое местоположение, когда он плавает, с помощью системы управления, связанной с Pi, а затем перемещает танк в соответствующем направлении. направление.
Что он использует: Raspberry Pi, на котором установлена библиотека компьютерного зрения OpenCV на Python вместе с другими Код Python для привода колес.
Узнать больше здесь.
Что это такое?: Как следует из названия, эта система предназначена для обнаружения Деда Мороза: мигает огнями на рождественской елке и включается музыка при обнаружении Святого Ника.
Полученные результаты: Как вы можете видеть на скриншоте, система работает довольно хорошо, и создается впечатление, что седобородый джентльмен в красном костюме — это Крис Крингл.
Что он использует: Raspberry Pi и модуль камеры/USB-камера, 3D Рождественская елка для Raspberry Pi и комплекта колонок. Pi запускает модель машинного обучения, сверточную нейронную сеть, предварительно обученную обнаруживать Санту, и использует различные программные библиотеки Python, включая OpenCV, Keras и TensorFlow.
Узнать больше здесь.