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[導讀]經(jīng)過一些硬件修補,一些人工智能和一些深夜實驗,它真的工作了!該系統(tǒng)使用一個小型攝像頭來檢測Zelie是否攜帶獵物,自動鎖門并發(fā)出警報?,F(xiàn)在我的媽媽很高興(而且沒有鼠標),我可以在一個有趣的項目中玩邊緣AI,而Zelie對新的安全措施有點生氣。

我媽媽愛她的貓,澤莉,盡管她是一個無畏的小獵人。鳥,老鼠,偶爾的驚喜捕獲……都驕傲地通過貓扇送到房子里。這個問題?我媽媽很怕老鼠。

既然你和人工智能一起工作,你就不能做點什么阻止她給我送禮物嗎?通常,她打電話給我是為了她的打印機或手機,但這次我無法抗拒這個挑戰(zhàn)。

經(jīng)過一些硬件修補,一些人工智能和一些深夜實驗,它真的工作了!該系統(tǒng)使用一個小型攝像頭來檢測Zelie是否攜帶獵物,自動鎖門并發(fā)出警報。現(xiàn)在我的媽媽很高興(而且沒有鼠標),我可以在一個有趣的項目中玩邊緣AI,而Zelie對新的安全措施有點生氣。

免責聲明:這個項目需要一個人工智能模型來檢測獵物。為了獲得您自己的模型,您需要從您的貓收集數(shù)據(jù)并對yolo模型進行微調(diào)。為了開始,我在一個像魅力一樣工作的付費API下提供了一個全局模型。

1. 解決方案:它是如何工作的

該系統(tǒng)在樹莓派5上運行,帶有夜視攝像頭,全天候監(jiān)控你的貓。下面是檢測流程:

1. 幀捕捉- Picamera 3ir Wide連續(xù)捕捉幀

2. 目標檢測- YOLO11n(與NCNN優(yōu)化)檢測貓接近貓擋板

3. 獵物分析-裁剪的貓圖像被發(fā)送到獵物檢測API進行分析

4. 判定——如果檢測到獵物,射頻識別干擾器激活,阻塞貓擋板

5. 通知-您將收到帶有圖像的電報警報

6. 自動解鎖-貓蓋在5分鐘后自動解鎖

RFID干擾器的工作原理是發(fā)射134.2 kHz的信號,干擾貓蓋上的RFID讀取器。你的貓的微芯片無法讀取,所以蓋子一直鎖著。

2. 硬件組裝:射頻識別干擾器的布線

當發(fā)現(xiàn)獵物時,RFID干擾器會在物理上阻止你的貓蓋打開。它只是一個繼電器控制的RFID閱讀器,我們可以通過Pi打開和關閉它。

布線

1. 繼電器到Pi:

-繼電器VCC→Pi 5V(引腳2或4)

-繼電器GND→Pi接地(引腳6)

-繼電器IN→Pi GPIO 26 (Pin 37)

2. 射頻識別模塊:

- Pi 5V→繼電器COM端子

-繼電器NO(常開)→RFID模塊VCC

- Pi GND→RFID模塊GND

—將天線線圈焊接到L1和L2引腳上

3. 將天線線圈直接放置在貓蓋的RFID讀取器旁邊(通常在隧道中)。當繼電器激活時,RFID模塊發(fā)出134.2 kHz的載波,阻止貓蓋讀取你的貓的微芯片。

快速測試

一旦連接,使用這個小腳本測試繼電器(你應該聽到一聲點擊):

3. 硬件組裝:安裝相機

Picamera 3 IR Wide為系統(tǒng)的眼睛提供了全天候的紅外功能。

相機的設置

1. 使用帶狀電纜將相機連接到Pi(使用延長線靈活安裝)

2. 將相機安裝在貓擋板上方或旁邊,以捕捉貓進入的角度

3. 在附近放置一個850nm的紅外照明器,用于夜視

定位實時預覽

為了完善安裝,使用內(nèi)置的直播服務器來完善您的相機角度:

4. 軟件設置:安裝和配置

這個項目混合了硬件和大量的軟件。我強烈建議檢查GitHub頁面閱讀和理解代碼。這里有一些組件。

樹莓派的安裝

電報機器人

該項目與電報相互作用,以提醒您在檢測的情況下,并提供一些對貓撲/命令的控制。

1. 電報上的消息@BotFather

2. 發(fā)送/newbot并按照提示操作

3. 將bot令牌復制到BOT_TOKEN

4. 與您的機器人開始聊天,然后使用/where獲取您的聊天ID

獵物探測API

系統(tǒng)自動:

1. 在Pi上使用Yolo模型檢測貓。

2. 農(nóng)作物從幀中檢測到貓。

3. 調(diào)整大小為384x384像素。

4. 使用SSIM過濾重復項(>90%相似度=跳過)。

5. 發(fā)送多達10個并發(fā)請求到獵物檢測API以進行快速分析。

獵物檢測API是一種定制的人工智能服務,用于檢測貓圖像中的獵物。它適用于任何貓品種,任何環(huán)境,甚至紅外圖像。您可以用自己的代碼替換這段代碼。

API規(guī)范

?延遲:每個請求約1秒

?速率限制:每天1000個呼叫

?圖像大?。鹤畲?84x384像素

?格式:RGB或灰度(IR兼容)

購買帶有條帶的API密鑰。購買后,將其添加到您的環(huán)境中。

5. 接下來是什么

-訓練自己的模型-運行系統(tǒng)一段時間后,您將收集到足夠的數(shù)據(jù)來訓練自己的獵物檢測模型并在Pi上運行!使用收集的數(shù)據(jù)訓練自定義獵物檢測模型的指南將在未來發(fā)布,請查看Github存儲庫以獲取更新。

—自定義接口—系統(tǒng)靈活。想要探測別的東西嗎?可以使用自定義api監(jiān)視不同的對象、行為或條件。不要猶豫,建立你自己的探測器或?qū)で髱椭?

本文編譯自hackster.io

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