Comments 25
Тема интересная, но здорово напоминает известный анекдот:
-- Сегодня - мастер-класс по рисованию совы: берем лист бумаги, карандаш, аккуратно кладем лист на стол, берем карандаш в правую руку, и рисуем сначала один кружочек, а потом другой.
А потом рисуем остальную сову.
Я-то уже собрался поучиться, как приделать распознавание кошек под дверью, дабы отделить своих от гостевых...
А по каким признакам вы собирались кошек отличать? Ваша кошка более тёплая?)
Поддерживаю. Статья на тему - Смотрите как я могу, но вам не скажу.
Мяса не хватает, согласен
Было бы здорово, если бы чуть подробнее расписали именно инженерные решения: как автор боролся с шумами матрицы MLX90640, как аугментировал данные для обучения, почему выбрал именно такую архитектуру сети
А можно отличить двух котов? Насущный вопрос)
"Теперь у меня два одинаковых кота" :)
очень просто, свой знает пароль для входа и может его сказать , чужой будет невнятно мяукать....
Да оба своих.
Просто один молодой и жирный, а второй стройный, огненно-рыжий красавец, но старый (14 лет), да ещё и интеллигент (что не мешает ему гонять и бить собак, ловить бурундуков на деревьях и кошмарить мышей на даче). Молодой объёдает старого, хотя если старый его застанет, то отвешивает звонкого леща. В общем, нужно детектить молодого и жирного и пульверизатором его отгонять на автоматической основе от тарелки старого. Старый просто ест часто, но чуть чуть, а этот как помойка заглатывает всё, что видит.
Как можно их НЕ различать? )
Они же все разные! От цветов и рисунка шерсти до взгляда и выражения лица..
у кошек нет лица, так уж получилось, с этим ничего не поделать. Но чтобы различать кошек нужно чтобы у вас в голове были записаны отличительные признаки. Если кошка мне незнакомая, то я буду смотреть только на базовые признаки и под них все кошки будут одинаковые. Собственно с людьми точно так же.
Цвет - это базовый признак, а вот рисунок - нет, как и взгляд и мимика. Поэтому нет ничего удивительного в том что 5 рыжих котов на заборе все будут одинаковыми для постороннего зрителя (как и для камеры).
Я думаю, что сочетанием двух проверок - ble метки и морды в кадре.
Не проще готовый прибор обнаружения присутствия купить? Я когда рассматривал обычные датчики движения с подключением через вайфай , то встречал обучаемые приборы , да порядком подороже , но вполне интересные промышленные . Например BITFRAME 24ггц. Обнаруживает даже сердцебиение и видит неподвижные тела. На озоне 1600 руб
Добрый день! А у меня такой вопрос, так как тоже собрался делать подобную сборку, но пока думаю. Собственно в чем вопрос: насколько тонкую нить перед собой он сможет распознать перед собой (предполагается что расстояние до нити будет не более чем 2 см. от матрицы)? Т.е. на чёрном матовом фоне будет проходить нить с температурой отличающейся от окружающей температуры и какой минимальный диаметр нити в таком случае сможет распознать?
Поясню: нити планируются из термопластичных полимеров (pa, pp, pla) от 0.06-0.1 мм. до 2.5 мм. и нужно поймать точку в которой температура максимально близка к температуре начала кристаллизации.
Обычная геометрическая задачка. Известно расстояние до точки (2см), известен угол (угол обзора камеры), получаете два прямоугольных треугольника. Известен один катет (2см) и прилежащий угол (обычно такие камеры имеют 70-110 градусов обзора, берём половину), надо найти другой катет. Полученное значение разделить на количество пикселей камеры (тут сказано). Получите примерный размер пикселя, для распознавания надо 2-3 пикселя. Умножаем и получаем диаметр проволоки.
Вроде нормально объяснил, я бы сразу ответ сказал, да записать негде :)
В целом спасибо, я понимаю. Можно и меньше, снизить расстряние до 5 мм. Речь идёт о исполнении MLX90640ESF-BAB-000-TU (у автора, если картинки верные похоже baa исполнение), с углом обзора 55 и 35 градусов. Хотя прошу автора попробовать в живую проверить хоть на рыболовной леске, если есть возможность. Так как не все упирается в размеры пикселей, а добавляется шум и усреднение...
Можно было бы улучшить проект добавив пробуждение по обычному PIR-датчику движения. Тепловизор и ESP32 потребляют довольно много, а так, система могла бы большую часть времени спать, и только при срабатывании PIR-датчика просыпаться, делать снимок и классифицировать объект
Задумка хорошая, но больше тянет на пост. Хотелось бы более подробного "раскрытия карт" - более подробного рассказа. А ещё интересно, можно ли в реальном времени прикрутить дообучалку, условно попадает человек в поле зрения датчика и сохраняется лог, что это человек => ок, сохраняем, подтверждая, что это так. Если же обнаруживается некорректное распознавание, то отмечаем это с занесением в соответствующий массив (или подмассив, в котором будут хранится данные дообучения). От этого конечно пострадает оптимизация... Но всё же, интересно, можно ли так сделать?
Спасибо за ссылку на телеграмм Гитхаб, приятно, когда вместо болтовни сразу есть исходники для экспериментов.
Тема интересная, материала очень мало...
Что в итоге-то получилось? Как шить, итоговый код? Как всё это запускать?
какие сущности попали в поле зрения тепловизора.
В виде гномика определит?)))
ESP32 + MLX90640: тепловизор с искусственным интеллектом