🎯 Обнаружение объектов в реальном времени с помощью Raspberry Pi 🎯

Вас интересует обнаружение объектов в реальном времени? Хотите научиться создавать собственную систему обнаружения объектов? Не смотрите дальше! В этом сообщении блога я расскажу вам, как создать систему обнаружения объектов в реальном времени с использованием Raspberry Pi.

👉 Что такое обнаружение объектов?

Обнаружение объектов — это компьютерная технология, которая идентифицирует интересующие объекты на изображении или видео. Он имеет широкий спектр применений, от безопасности и наблюдения до автономных транспортных средств и робототехники.

👉 Что такое Raspberry Pi?

Raspberry Pi — это крошечный и доступный компьютер, который можно использовать для создания различных проектов. Это идеальная платформа для создания системы обнаружения объектов, поскольку она недорогая и легко настраивается.

👉 Шаги по созданию системы обнаружения объектов в реальном времени с использованием Raspberry Pi

1️⃣ Установите необходимое программное обеспечение: прежде чем мы начнем, нам нужно установить необходимое программное обеспечение на наш Raspberry Pi. Мы будем использовать OpenCV, популярную библиотеку компьютерного зрения, и TensorFlow, популярную библиотеку машинного обучения.

2️⃣ Соберите данные: Далее нам нужно собрать данные для нашей системы обнаружения объектов. Мы можем использовать уже существующие наборы данных или собирать собственные данные.

3️⃣ Обучить модель: нам нужно обучить модель машинного обучения, используя собранные данные. Это включает в себя ввод данных в модель и настройку параметров до тех пор, пока модель не станет достаточно точной.

4️⃣ Внедрить систему обнаружения объектов: когда у нас будет обученная модель, мы можем внедрить систему обнаружения объектов. Это включает в себя захват изображений или видео с помощью модуля камеры Raspberry Pi и использование обученной модели для обнаружения объектов в режиме реального времени.

👉 Шаги по созданию системы обнаружения объектов в реальном времени с использованием Raspberry Pi

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-opencv
pip3 install tensorflow

2️⃣ Соберите данные: Далее нам нужно собрать данные для нашей системы обнаружения объектов. Мы будем использовать API обнаружения объектов TensorFlow, который предоставляет набор моделей обнаружения, предварительно обученных на наборе данных COCO.

git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/research/object_detection

3️⃣ Обучить модель: нам нужно настроить предварительно обученную модель, используя наш собственный набор данных. В этом примере мы будем обучать модель обнаруживать апельсины. Мы будем использовать трансферное обучение, чтобы ускорить процесс обучения.

python3 generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_labels.csv --image_dir=data/train_images --output_path=data/train.record
python3 generate_tfrecord.py --csv_input=data/test_labels.csv --image_dir=data/test_images --output_path=data/test.record
python3 train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_coco.config

4️⃣ Внедрить систему обнаружения объектов: когда у нас будет обученная модель, мы можем внедрить систему обнаружения объектов. Мы будем использовать модуль камеры Raspberry Pi для захвата изображений и использовать нашу обученную модель для обнаружения апельсинов в режиме реального времени.

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    image_np = np.array(frame)
    input_tensor = np.expand_dims(image_np, 0)

    detections = detect_fn(input_tensor)

    num_detections = int(detections.pop('num_detections'))
    detections = {key: value[0, :num_detections].numpy() for key, value in detections.items()}
    detections['num_detections'] = num_detections

    detections['detection_classes'] = detections['detection_classes'].astype(np.int64)
    boxes = detections['detection_boxes'][0]
    scores = detections['detection_scores'][0]

    for i in range(len(scores)):
        if scores[i] > 0.5:
            ymin, xmin, ymax, xmax = boxes[i]
            x, y, w, h = int(xmin * 640), int(ymin * 480), int((xmax - xmin) * 640), int((ymax - ymin) *480)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, 'Orange', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Object Detection', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

Вот и все! Вы создали систему обнаружения объектов в реальном времени с помощью Raspberry Pi. В этом примере я использовал трансферное обучение для обучения модели обнаружению апельсинов, но вы можете использовать тот же подход и для обнаружения других объектов.

🔍 Ищете больше реальных идей для проектов? Вот несколько рекомендаций для начала:

Создайте систему безопасности, которая может обнаруживать злоумышленников и отправлять оповещения на ваш телефон.
Создайте самоуправляемый автомобиль, используя Raspberry Pi и автомобиль с дистанционным управлением.
Создайте робота, который может перемещаться по лабиринту и избегать препятствий.

🚀 Возможности Raspberry Pi и обнаружения объектов безграничны. Надеюсь, вам понравился этот пост в блоге, и вы узнали что-то новое. Удачного кодирования! 😃

Вот и все для этого сообщения в блоге. Надеюсь, вы нашли его информативным и полезным. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, сообщите нам об этом в комментариях ниже или отправьте электронное письмо мне. Спасибо за чтение! Я хотел бы услышать от вас и сделаю все возможное, чтобы ответить быстро. Еще раз спасибо за ваше время, и хорошего дня!

https://www.buymeacoffee.com/sheriffbabu

Другие записи в блоге, которые могут показаться вам интересными:

🤖 Python с Raspberry Pi: введение

Python, ИИ для стеганографии

10 СТРАННЫХ ВОПРОСОВ, КОТОРЫЕ НУЖНО ЗАДАТЬ CHATGPT

Практическое руководство по использованию ChatGPT

Превратите свой бизнес с помощью дизайн-мышления

Обучение никогда не требует отпуска: питайте свою страсть даже по выходным

От нуля до героя: Полное руководство по обучению программированию

Изучите этический взлом с Kali Linux за 30 дней

Раскройте возможности ChatGPT и станьте профессионалом за 60 минут

Изучите Python для анализа данных за 30 дней

Не пропустите мои публикации с советами, рекомендациями и руководствами по различным темам. Подпишитесь и станьте фанатом прямо сейчас! Пожалуйста, не стесняйтесь предлагать любую тему.

🎯 Обнаружение объектов в реальном времени с помощью Raspberry Pi 🎯

Вопросы по теме