[Mark West] Hizo una presentación interesante en la conferencia GOTO de Copenhague del año pasado. Muestra cómo tomó una simple cámara web Raspberry Pi Zero y la amplió con AI. En realidad, agregó las funciones inteligentes de dos maneras diferentes: en la nube de Amazon y en otra utilizando el lápiz USB Intel Modvidius NCS conectado directamente al USB. Puedes ver el video a continuación.

La detección de movimiento local utiliza algún software de código abierto. Simplemente configúrelo con un archivo de texto e incluso se encarga de la transmisión de video. Sin embargo, en ese momento, solo tiene una cámara web, no sorprendente ni muy rentable. Sin embargo, obtienes muchas falsas alarmas con el software de detección de movimiento. Un gato al azar caminando, nubes, árboles o incluso lluvia empujaría [Mark] un correo electrónico y después de 250 correos electrónicos de alerta al día, [Mark] Decidí hacer algo mejor.

[Mark’s] El primer paso fue utilizar el servicio de reconocimiento de Amazon para procesar el video. Esto permitió que la cámara fuera realmente más inteligente sobre lo que desencadenaría un evento de detección. En particular, la nueva cámara solo emite alarmas si Rekognition ve a una persona en el marco.

Esto funcionó bien, pero hay un costo asociado con el uso de un servicio en la nube de esta manera. Probablemente puedas obtener una prueba gratuita y hay cierto nivel de uso gratuito. Sin embargo, eventualmente, terminará pagando por imagen procesada. Con [Mark’s] Cuatro cámaras, terminó pagando un poco menos de $ 30 por mes. Sin embargo, los costos podrían aumentar si enviara más fotos para mejorar el reconocimiento.

Por supuesto, es posible realizar un procesamiento más sofisticado sin la nube. El Pi no es la mejor plataforma para hacer redes neuronales, pero [Mark] Encontre el Intel Movidius Neural Compute Stick (NCS). Este dispositivo USB ofrece un procesamiento de red neuronal avanzado y permite que Pi descargue la mayor parte del trabajo. Por supuesto, eso aumenta el costo inicial pero ahorra en futuras tarifas de nube. También procesa todos los marcos, no solo los que muestran los píxeles cambiados. [Mark] señaló que el acelerador de TPU Edge de Google podría hacer la misma tarea si alguna vez fuera al mercado. (Nota del editor: ayer.)

Nos preguntamos si [Mark] podría haber hecho su propia nube privada donde todos los PI enviaron sus datos a un nodo con NCS para realizar el procesamiento. Hemos terminado nuestra propia toma en el uso de la NCS. También hemos mirado a hacer detección de objetos utilizando TensorFlow.

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