كيفية فطام قطة الجيران للقش على العشب: نستخدم رؤية الماكينة والتدريب العميق

من أجل ثني القطة عن عادة ترك "الهدايا" في الحديقة ، يمكنك استخدام طرق مختلفة: كمفاتيح للحيوانات الصغيرة ، والفخاخ محلية الصنع من الصناديق مع لبنة على الغطاء والطعم في الداخل ، الطرق الشعبية مثل المغلفة بقشور الحمضيات الثوم. أخيرًا ، يمكنك الجلوس طوال اليوم مع شبشب في يدك.

يعتقد مهندس نفيديا أن القيام بذلك مع الحيوانات المجاورة بطريقة أو بأخرى ليس جارًا. بالإضافة إلى ذلك ، أراد تجربة الشبكات العصبية في الممارسة. لذلك ، استخدم طريقة أكثر تقدمًا: أخذ لوحة Nvidia Jetson TX1 ، وكاميرا Foscam IP ، ولوحة تطوير الجسيمات الفوتونية المتصلة بالمرحل ، ونظام الري في الحديقة المنزلية. القطط رطبة لكنها حية وصحية.



تتميز القطط بالسلوك الإقليمي ، ولا تتطابق أراضيها مع أرض المالك. القطط تشير إلى الأراضي ، وتمشي بأعداد كبيرة في كثير من الأحيان في مناطق الحدود. من المثير للاهتمام ، يمكن تقسيم هذه المناطق الحدودية في الوقت بواسطة عدة حيوانات في وقت واحد. من الصعب ثنيهم عن مثل هذا السلوك: على الرغم من ذاكرتهم الممتازة ، من الصعب جعل القط يربط مالك الموقع بالموقع نفسه. طرق إيذاء النفس ليست غير إنسانية فحسب ، ولكنها أيضًا غير فعالة - ستأتي القطط الجديدة إلى المنطقة الفارغة.

نفيديا المهندس روبرت بوند طورتطريقة خاصة للتعامل مع "الهدايا" في الحديقة. استخدم الشبكة العصبية للتعلم العميق ومنصة تطوير Jetson TX1 للتعرف على القطط وتمكين نظام الري. يقول مطور البرامج البالغ من العمر 65 عامًا: "زوجتي تحب حديقتنا ويجب أن تكون أنيقة ونظيفة".

تنظر كاميرا Foscam FI9800P IP في الفناء الأمامي وتراقب التغييرات. إذا كانت هناك حركة ، فإنها ترسل عبر صور FTP 7 بدقة 640 × 480 ، واحدة في الثانية. يتم استقبالها من قبل لوحة Jetson TX1 ، والتي هي على استعداد دائم لتلقي الصور وتمريرها من خلال الشبكة العصبية للتعلم العميق Caffe .



لتلقي الصور للمعالجة وإرسال أمر الري ، يتم تكوين نقطة وصول Wi-Fi على Jetson. تم توصيل محور USB صغير و SATA SSD بـ Jetson. قام أحد المهندسين بدفع "صفيرتين" إلى المحور للتواصل مع لوحة المفاتيح والماوس. قام Bond بتثبيت Caffe على SSD باستخدام وصفة من JetsonHacks . تعمل الشبكة العصبية على الإصدار 7 من CUDA. توصي Bond باستخدام CEVA Deep Neural Network لتوفير الذاكرة.



بعد تعداد العديد من الشبكات العصبية ، استقر المهندس على الشبكة التلافيفية الكاملة للتجزئة الدلالية (FCN). على Jetson ، يعمل Fcn32 بشكل جيد ، حيث يشغل أكثر من 1 غيغابايت من الذاكرة ، ويبدأ في 10 ثوانٍ فقط ويعمل بصورة 640 × 480 في حوالي ثلث ثانية.

على جهاز كمبيوتر مع GTX Titan ، درب بوند شبكة عصبية تحتوي على صور لقطط موجودة على الإنترنت. كانت هناك بعض الشذوذ - بمجرد أن أخذت الشبكة العصبية الظل لقطة و Bond الرطب.

عندما يتعرف نظام التعلم العميق على القطة في جسم متحرك ، فإنه يعطي الأمر إلى لوحة الجسيمات الفوتونية ، والتي تعمل مع مرحل متصل بنظام الري. على اليمين ، على قاعدة من الورق المقوى المثقب - الفوتون ، على اليسار - مرحل. عند تلقي الأمر المطلوب ، يتم إغلاق التتابع ، بما في ذلك الدش للقطط لمدة دقيقتين.



يتم عرض أمثلة للنظام في الصور. أولاً ، تدخل القطة مجال رؤية الكاميرا ، الذي يلتقط صورة. في الصورة الثانية نرى كعب قطة - مغمور بالماء يجري بعيداً عن الفناء. لا توجد مواد كيميائية خطيرة ، ولا فخاخ وفخاخ يمكن أن تضر القط ، ولا العصي ويلقي مع الأحذية. المياه النظيفة فقط.





كما تؤكد الشركة المصنعة لمجلس Jetson ، استغرق المشروع بأكمله حوالي 10-15 ساعة من العمل. يمكن للنظام بالفعل تحديد موقع القطط. تخطط Bond لاستغلال الفرص المتاحة في البرنامج وجلب المشروع إلى نقطة الهجوم.

كانت هناك بالفعل مشاريع مماثلة في الماضي حيث يتم التعرف على الحيوانات وتخويفها. Blender Defender هو شيء مشابه ، ولكن لحماية الزهور والأشياء المفيدة والضرورية الأخرى من قطة المنزل. يرتبط الاسم بخلاط ، والذي سيتم تشغيله عندما تأتي قطة تقفز على طاولة أو خزانة إلى مجال رؤية الكاميرا. المكافأة القوية.





تم تطوير نظام مماثل في عام 2012 من قبل Kurt Grandis. كان لديه نظام رؤية للكمبيوتر ساعد في إطلاق النار على سنجاب نيرف بمسدس الماء. استخدم مؤلف هذا المشروع مكتبة رؤية الكمبيوتر OpenCV مفتوحة المصدر.



يساعد الاستحمام غير المتوقع في القتال ليس فقط مع القطط والسناجب - ولكن أيضًا مع الناس. لسوء الحظ ، هذا نظام يدوي بالكامل ، ولكن يمكن القيام به باستخدام نفس الأدوات التي استخدمها روبرت بوند.

Source: https://habr.com/ru/post/ar395821/