深度学习用途广：Nvidia工程师机智赶跑草坪上撒野的邻家喵星人
铲屎并不是一件轻松的差事，尤其是邻居家的喵星人隔三差五地到你家草坪上“撒野”的情况下。脑洞大开之下，Nvidia工程师Robert Bond决定用一套全自动的装备来对付头疼的喵星人“入侵”问题。其创建了一套基于深度学习网络的图像运动检测+草坪喷水驱逐系统，即（1）通过一台网络摄像头来捕捉运动图像；（2）将之发送到深度学习网络上进行分析；（3）判定为喵星人后，打开草坪水龙头2分钟。
Nvidia工程师Robert Bond开发出了这套系统，它可以检测邻居家的猫何时跑到了自家院子，然后用洒水装置将其赶走。
这套系统使用了Foscam IP摄像头，它可在检测到运动时拍下照片，然后将图像发送到下面的深度学习网络上进行处理。
当深度学习网络将运动物体判定为喵星人时，就会ping通家用洒水系统上的一颗Wi-Fi芯片，然后让水龙头保持开启2分钟的时间。
这套装置设计得相当精妙，在检测到运动的时候，Foscam IP摄像头可拍下每秒7张照片。这些数据会被发送到Nvidia Jetson TX1原型硬件开发板上，并交给深度学习网络进行后续处理。
Bond表示：“自己并没有耗费太多的时间去搭建这套系统，总共加起来也只有10-15个小时左右，不过Jetson TX1的‘神经网络’运行得确实不错”。
这套系统已经能够妥善运行，Bond在自己网站（Frontier）上对其进行了描述，感兴趣的网友也可以到GitHub上去查看和下载其代码和固件。
Robert Bond正在规划他的下一个项目，希望新系统能够精准定位喵星人在院子里的确切位置，触发后利用遥控车来自动驱逐入侵者。
[编译自：Gizmag]
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