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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