设计一个人工智能模型来检测猎物

我妈妈爱她的猫，泽莉，尽管她是一个无畏的小猎人。鸟，老鼠，偶尔的惊喜捕获……都骄傲地通过猫扇送到房子里。这个问题?我妈妈很怕老鼠。

既然你和人工智能一起工作，你就不能做点什么阻止她给我送礼物吗?通常，她打电话给我是为了她的打印机或手机，但这次我无法抗拒这个挑战。

经过一些硬件修补，一些人工智能和一些深夜实验，它真的工作了!该系统使用一个小型摄像头来检测Zelie是否携带猎物，自动锁门并发出警报。现在我的妈妈很高兴(而且没有鼠标)，我可以在一个有趣的项目中玩边缘AI，而Zelie对新的安全措施有点生气。

免责声明：这个项目需要一个人工智能模型来检测猎物。为了获得您自己的模型，您需要从您的猫收集数据并对yolo模型进行微调。为了开始，我在一个像魅力一样工作的付费API下提供了一个全局模型。

1. 解决方案：它是如何工作的

该系统在树莓派5上运行，带有夜视摄像头，全天候监控你的猫。下面是检测流程：

1. 帧捕捉- Picamera 3ir Wide连续捕捉帧

2. 目标检测- YOLO11n(与NCNN优化)检测猫接近猫挡板

3. 猎物分析-裁剪的猫图像被发送到猎物检测API进行分析

4. 判定——如果检测到猎物，射频识别干扰器激活，阻塞猫挡板

5. 通知-您将收到带有图像的电报警报

6. 自动解锁-猫盖在5分钟后自动解锁

RFID干扰器的工作原理是发射134.2 kHz的信号，干扰猫盖上的RFID读取器。你的猫的微芯片无法读取，所以盖子一直锁着。

2. 硬件组装：射频识别干扰器的布线

当发现猎物时，RFID干扰器会在物理上阻止你的猫盖打开。它只是一个继电器控制的RFID阅读器，我们可以通过Pi打开和关闭它。

布线

1. 继电器到Pi：

-继电器VCC→Pi 5V(引脚2或4)

-继电器GND→Pi接地(引脚6)

-继电器IN→Pi GPIO 26 (Pin 37)

2. 射频识别模块:

- Pi 5V→继电器COM端子

-继电器NO(常开)→RFID模块VCC

- Pi GND→RFID模块GND

—将天线线圈焊接到L1和L2引脚上

3. 将天线线圈直接放置在猫盖的RFID读取器旁边(通常在隧道中)。当继电器激活时，RFID模块发出134.2 kHz的载波，阻止猫盖读取你的猫的微芯片。

快速测试

一旦连接，使用这个小脚本测试继电器(你应该听到一声点击)：

3. 硬件组装：安装相机

Picamera 3 IR Wide为系统的眼睛提供了全天候的红外功能。

相机的设置

1. 使用带状电缆将相机连接到Pi(使用延长线灵活安装)

2. 将相机安装在猫挡板上方或旁边，以捕捉猫进入的角度

3. 在附近放置一个850nm的红外照明器，用于夜视

定位实时预览

为了完善安装，使用内置的直播服务器来完善您的相机角度：

4. 软件设置：安装和配置

这个项目混合了硬件和大量的软件。我强烈建议检查GitHub页面阅读和理解代码。这里有一些组件。

树莓派的安装

电报机器人

该项目与电报相互作用，以提醒您在检测的情况下，并提供一些对猫扑/命令的控制。

1. 电报上的消息@BotFather

2. 发送/newbot并按照提示操作

3. 将bot令牌复制到BOT_TOKEN

4. 与您的机器人开始聊天，然后使用/where获取您的聊天ID

猎物探测API

系统自动：

1. 在Pi上使用Yolo模型检测猫。

2. 农作物从帧中检测到猫。

3. 调整大小为384x384像素。

4. 使用SSIM过滤重复项(>90%相似度=跳过)。

5. 发送多达10个并发请求到猎物检测API以进行快速分析。

猎物检测API是一种定制的人工智能服务，用于检测猫图像中的猎物。它适用于任何猫品种，任何环境，甚至红外图像。您可以用自己的代码替换这段代码。

API规范

•延迟：每个请求约1秒

•速率限制：每天1000个呼叫

•图像大小：最大384x384像素

•格式：RGB或灰度(IR兼容)

购买带有条带的API密钥。购买后，将其添加到您的环境中。

5. 接下来是什么

-训练自己的模型-运行系统一段时间后，您将收集到足够的数据来训练自己的猎物检测模型并在Pi上运行!使用收集的数据训练自定义猎物检测模型的指南将在未来发布，请查看Github存储库以获取更新。

—自定义接口—系统灵活。想要探测别的东西吗?可以使用自定义api监视不同的对象、行为或条件。不要犹豫，建立你自己的探测器或寻求帮助。

本文编译自hackster.io