資料介紹
描述
這個項目是關(guān)于什么的?
該設(shè)備使用攝像頭和經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識別我何時坐在燈旁邊并將其打開。
它可以識別模式,可以計算人數(shù),還可以針對特定命令進行訓練。此外,這可以節(jié)省我們不在場時的能量切換。
怎么運行的?
Spresense 主板使用攝像頭和經(jīng)過訓練的模型來檢測用戶何時在場。通過將 Spresense 巧妙地放置在房間的角落,它可以在用戶穿過房間時打開和關(guān)閉燈。為此,Spresense 連接到充當開關(guān)的繼電器。這允許用戶在不接觸開關(guān)的情況下四處走動,并更好地利用能源。此應用需要 Spresense 主板 + Spresense 相機板。
原型
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
首先我們需要選擇興趣區(qū)域。在這種情況下,應使用以下代碼將 56x56 像素調(diào)整為 28x28。
然后我們需要記錄至少 600 張照片,一半是有人坐著的,另一半只是沙發(fā)。用不同的光照條件記錄它們。將create_dataset.ino修改為您感興趣的區(qū)域。
img.clipAndResizeImageByHW(small, lefttop_x, lefttop_y,
rightbottom_x, rightbottom_y, out_height, out_width)
錄制完成后,從 SD 卡中復制圖像并將它們分類在兩個文件夾中。
現(xiàn)在,在 Neural Network Console 中單擊 DATASET > Create Dataset > Image Classification 并添加指定
訓練模型
找到更適合您的問題的模型。這對我有用。
然后,運行訓練,運行評估,導出 NNB 模型并粘貼到 SD 卡中。在我的例子中,模型小于 5 KB!
推理
使用您感興趣的區(qū)域修改inference.ino上的以下行并運行它!
img.clipAndResizeImageByHW(small, lefttop_x, lefttop_y,
rightbottom_x, rightbottom_y, out_height, out_width)
如您在下一張照片中所見,我使用帶光耦合器的 3.3V 繼電器來切換燈。
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