[Raspberry Pi] Dự án thực hành thị giác máy tính học sâu về IoT

Internet vạn vật và Học sâu trong lĩnh vực Thị giác máy tính
Tìm hiểu cách sử dụng và xem ví dụ.

học máy, học sâu
Bây giờ thì nó đã thành sự thật rồi!

Thị giác máy tính, một lĩnh vực hấp dẫn trong trí tuệ nhân tạo, ra đời như một dự án thực tế với Internet vạn vật (IoT) và Raspberry Pi .

Phát triển khả năng tận dụng nó!

Mặc dù việc xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc khi học và giảng dạy trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là rất quan trọng, tôi cũng tin rằng việc phát triển các kỹ năng thực tế cũng rất quan trọng.

Vì vậy, chúng tôi đã chuẩn bị một dự án sử dụng các thiết bị Internet vạn vật (IoT) trong lĩnh vực Thị giác máy tính, một lĩnh vực tiêu biểu sử dụng trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu.

Khóa học được thiết kế để bạn có thể học lý thuyết từng bước một trong khi hoàn thành các nhiệm vụ thú vị. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ được truyền cảm hứng để theo đuổi nhiều dự án và doanh nghiệp học sâu về thị giác máy tính. Khóa học cũng giúp ích rất nhiều cho việc chuẩn bị cho dự án hiện tại của tôi.

Trong quá trình xây dựng khóa học này, tôi đã phát triển nhiều nội dung không có trong khóa học, chẳng hạn như 'đếm số lượng người tham gia', 'đếm số lượng và tốc độ của phương tiện', 'xác định độ tuổi và giới tính bằng cách nhìn vào khuôn mặt' và 'nhận dạng hóa đơn và danh thiếp' , và mơ ước về các khóa học tiếp theo như 'Khóa học toàn diện về Học máy, Học sâu về Thị giác máy tính', 'Dự án thực hành về Thị giác máy tính Học sâu trên thiết bị di động' và 'Dự án thực hành về Học sâu Robot IoT' .

Giới thiệu dự án

Hãy cùng triển khai một hàm để nhận dạng các số được viết trực tiếp bằng công nghệ học sâu thông qua Raspberry Pi, webcam và OpenCV .

Học sâu có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng khác nhau (nhận dạng đối tượng). YOLO và các công nghệ tương tự đếm số lượng xe đang đỗ trong một hình ảnh. Đếm số lượng và lưu chúng vào máy chủ đám mây theo thời gian thực.

Công nghệ Thị giác Máy tính (Computer Vision) mới nhất có khả năng nhận dạng chữ cái và số trong hình ảnh và video (Nhận dạng Văn bản). Hãy cùng thử một dự án thú vị sử dụng camera để nhận dạng biển số xe.

Bây giờ, hãy cùng nhận diện khuôn mặt và mắt (phát hiện khuôn mặt và mắt) trong hình ảnh và video. Sau đó, chúng ta sẽ sử dụng học sâu để phát hiện chuyển động. Chúng ta sẽ kiểm tra xem bạn có buồn ngủ hay không thông qua video thời gian thực và nếu có, hãy đánh thức bạn bằng chuông báo thức.

Bạn có thể tạo ra một hệ thống kiểm soát ra vào không chỉ nhận diện khuôn mặt mà còn xác nhận chuyển động.
Khi có người đăng ký vào, chúng tôi sẽ thông báo cho bạn qua máy chủ, Dropbox hoặc email. Nếu có người chưa đăng ký vào, chúng tôi sẽ phát ra âm thanh báo động.

Bài giảng đặc biệt

1. ' Độ chính xác của mô hình trên 99%'  Chúng tôi cũng cung cấp một bài giảng đặc biệt có tựa đề 'Nâng cao tiêu chuẩn'. Bài giảng này có tựa đề ' Thực hành Thị giác Máy tính Học Sâu IoT [ Raspberry Pi ] '.  Dự án bắt đầu với câu hỏi của sinh viên trong mô hình chữ viết tay MNIST: "Tại sao mô hình chữ viết tay MNIST không thể nói '7' là '7'?" Mặc dù độ chính xác của mô hình là một yếu tố, cũng như cách xử lý ngoại lệ của chương trình và dữ liệu MNIST thô, nhưng mô hình Mạng Nueral hiện tại quá đơn giản cho mục đích đào tạo, vì vậy tôi đã cấu hình lại mô hình để tăng độ chính xác lên 99,38%.

2. Bài giảng đặc biệt này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo mô hình mong muốn bằng TensorFlow và Keras. Sử dụng chính những hình ảnh được dùng để huấn luyện YOLO, bạn sẽ huấn luyện một mô hình bằng Keras và dùng nó để nhận dạng đối tượng. Bạn cũng sẽ học cách huấn luyện YOLO và Keras, cũng như so sánh chúng.

Bạn sử dụng những công cụ nào?

Khóa học này sẽ đề cập đến những công cụ nào? Khóa học này dựa trên OpenCV, một thư viện phần mềm thị giác máy tính hàng đầu, Python và TensorFlow.

Chúng ta cũng sẽ sử dụng Raspberry Pi, một nền tảng IoT hàng đầu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cài đặt một số chương trình phần mềm hữu ích, mà chúng tôi sẽ giải thích từng phần một trong bài giảng này.

Vật liệu cần thiết cho bài giảng

1. Bo mạch Raspberry Pi (khuyến nghị loại B+), PiCamera

Bài giảng liên quan

[OpenCV]
Dự án xử lý ảnh học sâu bằng Python - Tìm Son Heung-min!
Tạo các dự án thú vị và hữu ích bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật và mô-đun xử lý hình ảnh và video khác nhau mà bạn đã học trong khóa học này.

thưởng!!
Cung cấp thêm thông tin về điều này!

Như một phần thưởng, trong bài giảng 'Dự án IoT Python Raspberry Pi - Giám sát ô tô từ xa', bạn sẽ tìm hiểu về Raspberry Pi và
Trong bài giảng 'Thành thạo toàn diện Angular Firebase - Dự án trung tâm mua sắm PetStore', các bài giảng về Firebase được cung cấp theo định dạng bài giảng đặc biệt .

🙋🏻‍♂️ Tôi tò mò quá!

H. Khóa học này có những đặc điểm gì?
A. Tôi đã nghĩ về cách áp dụng học sâu và học máy vào thực tế.

Khóa học này không chỉ bao gồm nền tảng lý thuyết của Thị giác Máy tính, một lĩnh vực tiêu biểu, mà còn hướng dẫn học sâu thông qua các dự án thực hành. Cụ thể, khóa học sử dụng Raspberry Pi để giúp sinh viên tạo ra các dự án thực tế có thể áp dụng trong thực tế, giúp họ phát huy kỹ năng của mình trong tương lai.

H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A. Học sâu và khoa học dữ liệu không nhất thiết là lĩnh vực chỉ dành riêng cho những người có bằng khoa học máy tính. Nếu bạn có đam mê, bạn có thể học và áp dụng chúng.