Menu Tutup

Mencari Pemakaian Tapak jejak dengan OpenMV Cam H7 Plus

Mencari Pemakaian Tapak jejak dengan OpenMV Cam H7 Plus

Daftar Isi

Manfaatkan pustaka yang kuat dan algoritme evaluasi mesin dari OpenMV, silahkan kita telusuri langkah lakukan diagnosis object di lajur untuk menyaksikan berapa banyak mereka dipakai!

Panas musim ini, di tengah-tengah wabah, saya coba habiskan waktu sebanyak-banyaknya di luar ruang di jalan setapak. Saya berawal dari kota kecil di Colorado, tempat saya dibesarkan dengan memakai dan balapan sepeda gunung di lajur lokal. Program sepeda pemuda yang saya kendarai kerap berpartner dengan organisasi lokal yang lain membuat dan memiara lajur, hingga selaku pengendara, kami bisa memberi kembali lagi dan membuat semakin banyak lajur untuk komune yang lebih luas.

Sepanjang tahun, waktu jalan setapak di desa halaman saya dan di semua Colorado bertambah lebih terkenal, saya lihat jika beberapa pemda mendanai usaha untuk tentukan tipe pemakai jalan setapak yang paling mencolok dan di jalan mana. Dengan pahami bila satu lajur menyaksikan semakin banyak pengendara sepeda versus orang berjalan kaki,
Produk Komponen Elektronik color-sensors

atau bila satu lajur pada umumnya menyaksikan jalan raya yang amat sedikit, organisasi pembikin lajur bisa memusatkan usaha mereka untuk pastikan jika lajur yang telah ada sesuai keperluan pemakai. Umumnya, riset ini dikerjakan dengan bayar seorang untuk duduk di jalan setapak dan hitung secara manual pemakai yang mana melalui.

Ini menjadi lokasi yang pas untuk tehnologi untuk mensurvei dan kumpulkan data mengenai pemakai jalan setapak dibanding dikerjakan secara manual. Secara eksklusif, ini ialah contoh khusus saat OpenMV Cam H7 Plus bisa menerapkan beberapa pengenalan object dan hitung setiap saat seorang teridentifikasi.

Titik awalnya landasan dalam OpenMV IDE ialah mempersiapkan penataan sensor. Anda bisa mengganti kontras, ukuran jendela, dan pola lain buat apa juga yang kemungkinan Anda saksikan.

Sisi penting yang lain dalam skrip ialah clock rate (FPS) clock – ini akan tentukan seberapa banyak snapshot yang perlu diambil camera dan dalam rangka waktu apa.

Untuk masalah pemakaian spesial ini, saya berpindah ke TensorFlow untuk berisi Mode Diagnosis Orang Google untuk menyaksikan apa seorang sedang nampak. Jaringan diagnosis orang telah ada dalam firmware OpenMV Cam, hingga sudah dilatih untuk mengelompokkan gambar selaku gambar berisi orang, bukan orang, atau mungkin tidak percaya adakah orang.

Saya mendapati permasalahan paling besar ialah ada banyak sekali data waktu jalankan model; benar-benar mengagumkan untuk memfilter data kartu SD yang tersimpan. Camera perlu berjalan untuk tentukan adakah orang dalam frame, tapi akan maksimal bila camera dalam model tidur daya rendah dan akan mengawali jam kecepatan frame sesudah tentukan adakah orang yang nampak. Bila tidak, ini kembalikan beberapa ribu point data.

Tetapi, sebab OpenMV dibuat di atas Python, gampang untuk meningkatkan visualisasi dalam basis dokumentasi open source seperti Jupyter Netbooks yang bisa bertanya titik data itu dan cuman kembalikan nilai di mana seorang teridentifikasi melalui tingkat spesifik (yakni kejelasan 80 %).

Permasalahan yang lain ialah jika mode pendeteksian orang didasari dari sesuatu yang sudah dilatih oleh perpustakaan evaluasi mesin Google untuk disaksikan, jadi mencari seorang dengan sepeda tidak seutuhnya tepat, sebab ini ialah object yang lain dari sebatas orang. Untuk pastikan ketepatan untuk pemakai lajur yang lain,

Anda harus latih ulangi mode untuk mengikutkan tiap tipe pemakai lajur yang lain dan mengelompokkannya satu demi satu. Jadi untuk maksud project ini, benar-benar bermanfaat untuk tentukan seberapa banyak orang yang ada di lajur pada satu waktu.

Tetapi, mode semacam itu sesungguhnya cukup tepat, dan benar-benar bagus untuk kumpulkan data dalam kurun waktu yang cepat. Bila ketarik dengan keterangan selanjutnya mengenai mode ML, pengin menyaksikan code project, atau sebatas menyaksikan visualisasi yang tampilkan seberapa banyak orang yang teridentifikasi, berikan tahu saya di kotak kometar dan kami bisa mempublikasikannya!

Selamat jatuh – bangun beberapa project misi mesin dengan OpenMV Cam H7 Plus! Saya bahkan juga tidak dapat mengutarakan begitu membahagiakan modul ini, benar-benar suka meretasnya!

Hubungi Kami

Hemat waktu Anda dalam mencari komponen elektronik, yang saat ini Anda butuhkan. Dengan langsung menghubungi kami. Melalui Telpon / WhatsApp Messenger