資料介紹
描述
我的妻子對(duì)我不斷地打開(kāi)車庫(kù)門感到沮喪。老鼠會(huì)在一夜之間進(jìn)來(lái),我們會(huì)在房子的陷阱里找到它們。當(dāng)然,我可以為我的車庫(kù)開(kāi)門器買一個(gè)便宜的 Wifi 適配器,然后通過(guò)應(yīng)用程序遠(yuǎn)程關(guān)閉它們,但那有什么樂(lè)趣呢?我想我可以使用我新購(gòu)買的 Google AIY Vision 套件,看看我可以用計(jì)算機(jī)視覺(jué)做什么!
對(duì)于那些想要熟悉 Vision Kit 的人,它由一個(gè) Raspberry Pi Zero WH、一個(gè) Raspberry Pi V2 相機(jī)和一個(gè) Vision Bonnet(一個(gè) Myriad 2450 ML 加速器)以及其他一些東西(LED、蜂鳴器)組成。在嘗試了微笑檢測(cè)器和其他示例之后,我想使用該套件。
我將套件放在一個(gè)小架子上,??該架子安裝在車庫(kù)中,面向車庫(kù)門。完全可選,但我將套件插入智能插頭,因此它可以在晚上斷電并在早上啟動(dòng)(它在一夜之間運(yùn)行有什么意義?)。
首先,我需要為計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型收集一些數(shù)據(jù)。我編寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 腳本來(lái)拍攝照片并使用時(shí)間戳保存。然后我設(shè)置了一個(gè) cron 作業(yè),從日出到日落每小時(shí)運(yùn)行一次該腳本。我這樣做了大約一周,以獲得模型的良好照明范圍和不同狀態(tài)(一扇門打開(kāi),兩扇門打開(kāi),兩扇門都關(guān)閉,車庫(kù)空,車庫(kù)里有 1 或 2 輛車)。Python腳本代碼如下:
#!/usr/bin/env python3
#Take some photos of the garage to further improve the image classifier
#Run hourly as a cron job during daylight hours
from datetime import datetime
from picamera import PiCamera, Color
#set the filename path for the garage photos
timenow = datetime.now()
timeStr = timenow.strftime("%m-%d-%Y-%H%M%S")
file_path = '/home/pi/garage_screenshots/garage_' + timeStr + '.jpg'
with PiCamera(sensor_mode=4, resolution=(1640, 1232), framerate=30) as camera:
camera.capture(file_path)
一旦我有足夠的照片,我就利用了 Vision Kit教程中的Google Colab 。它運(yùn)行一個(gè)默認(rèn)的花卉分類模型,所以我不得不用我車庫(kù)里的照片替換花卉照片。鑒于 Colab 只是一個(gè)臨時(shí)實(shí)例,您必須在每次運(yùn)行時(shí)將照片上傳到 Colab。能夠使用 Google GPU 來(lái)訓(xùn)練您的模型需要付出很小的代價(jià)。我創(chuàng)建了一個(gè)帶有 2 個(gè)子文件夾的garage_photos 文件夾:打開(kāi)和關(guān)閉。這些子文件夾與您將從模型中獲得的推理標(biāo)簽對(duì)齊。我在打開(kāi)的文件夾中填充了至少一個(gè)車庫(kù)門打開(kāi)的照片,并在關(guān)閉的文件夾中填充了兩扇門都關(guān)閉的照片這是我在 Colab 中所做的更改:
python scripts/retrain.py \
--bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks \
--how_many_training_steps=500 \
--model_dir=tf_files/models/ \
--summaries_dir=tf_files/training_summaries/$ARCHITECTURE \
--output_graph=tf_files/retrained_graph.pb \
--output_labels=tf_files/retrained_labels.txt \
--architecture=$ARCHITECTURE \
--image_dir=tf_files/garage_photos
所有其他步驟保持不變。我將 Google Colab 的本地副本保存到我的 Google Drive,這樣我就不必每次運(yùn)行 Colab 時(shí)都更新它。根據(jù)輸出,我的模型在驗(yàn)證和測(cè)試數(shù)據(jù)方面的準(zhǔn)確度低于 90 年代。對(duì)我來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠好了,我可以不斷添加更多照片來(lái)改進(jìn)模型結(jié)果。
Colab 完成后,我下載了模型(創(chuàng)建了兩個(gè)文件:retrained_graph.binaryproto 和 retrained_labels.txt)并將它們復(fù)制到 Raspberry Pi Zero。
現(xiàn)在,檢查車庫(kù)門狀態(tài)的腳本!我也保持這個(gè)簡(jiǎn)單,添加一個(gè) cron 作業(yè)來(lái)只運(yùn)行一次腳本(接近黃昏,所以我改變時(shí)間,因?yàn)槲覀兊玫礁嗷蚋俚年?yáng)光)。我*大量*利用 Google 的mobilenet_based_classifier.py Python 腳本來(lái)輸入模型參數(shù)并運(yùn)行推理。結(jié)果出來(lái)后,我拍攝了一張相機(jī)(只是為了驗(yàn)證推理結(jié)果)并使用 smtplib 將車庫(kù)門的狀態(tài)和照片通過(guò)電子郵件發(fā)送給我和我的妻子。我還設(shè)置了一個(gè) Twilio 試用帳戶,以使用 Twilio API 發(fā)送車庫(kù)門狀態(tài)的文本消息(雖然沒(méi)有圖像,以保持更便宜)。當(dāng) cronjob 運(yùn)行時(shí),成功!
未來(lái)的改進(jìn)?
下一個(gè)是什么?我認(rèn)為下一步對(duì)我來(lái)說(shuō)是自動(dòng)化它!如果車庫(kù)門是開(kāi)著的,我還是得下樓把它關(guān)上。那是多大的痛苦?:) 如果程序檢測(cè)到車庫(kù)門是打開(kāi)的,為什么不讓程序關(guān)閉它呢?
這將是該項(xiàng)目的第 2 版。我開(kāi)始使用視覺(jué)套件測(cè)試一個(gè) 2 通道繼電器開(kāi)關(guān),并且我能夠運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的腳本來(lái)打開(kāi)和關(guān)閉每個(gè)繼電器(但是男孩,鑒于它是一個(gè)Raspberry Pi 上帶有 3.3V 邏輯的 5V 繼電器!)。我計(jì)劃將繼電器的電線連接到車庫(kù)門開(kāi)啟器的按鈕,并在程序檢測(cè)到門打開(kāi)時(shí)觸發(fā)它們。我還必須更新模型以區(qū)分兩個(gè)車庫(kù)門。現(xiàn)在我的模型只關(guān)心一扇門是開(kāi)著還是關(guān)著。
我希望你喜歡這個(gè)項(xiàng)目。了解 Vision Kit 的內(nèi)部工作原理,然后將其重新用于我家的實(shí)用工具,這很有趣。隨時(shí)給我留下任何評(píng)論和/或反饋。謝謝!
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