Comment sevrer le chat d'un voisin pour chier sur la pelouse: nous utilisons la vision industrielle et l'entraînement en profondeur

Afin de décourager le chat de l'habitude de laisser des "cadeaux" sur la pelouse, différentes méthodes peuvent être utilisées: des collets pour les petits animaux, des pièges faits maison à partir de boîtes avec une brique sur le couvercle et un appât à l'intérieur, des méthodes populaires comme recouvertes de pelures d'ail et d'agrumes. Enfin, vous pouvez vous asseoir toute la journée avec une pantoufle à la main.

L'ingénieur de Nvidia pense que le faire avec les animaux voisins n'est pas en quelque sorte un voisin. De plus, il voulait essayer les réseaux de neurones dans la pratique. Par conséquent, il a utilisé une méthode plus avancée: il a pris la carte Nvidia Jetson TX1, la caméra IP Foscam, la carte de développement Particle Photon connectée au relais et le système d'irrigation domestique. Les chats sont mouillés - mais vivants et en bonne santé.



Les chats sont caractérisés par un comportement territorial, et leur territoire ne coïncide pas avec la terre du propriétaire. Les chats marquent le territoire et marchent en grand nombre souvent dans les zones frontalières. Fait intéressant, ces zones frontalières peuvent être divisées dans le temps par plusieurs animaux à la fois. Il est difficile de les décourager de tels comportements: malgré leur excellente mémoire, il est difficile de faire associer le chat propriétaire du site au site lui-même. Les méthodes d'automutilation sont non seulement inhumaines, mais aussi inefficaces - de nouveaux chats arriveront sur le territoire vide.

L'ingénieur de Nvidia, Robert Bond, a conçupropre méthode de traitement des «cadeaux» sur la pelouse. Il a utilisé le réseau neuronal d'apprentissage en profondeur et la plateforme de développement Jetson TX1 pour reconnaître les chats et activer un système d'irrigation. «Ma femme aime notre jardin et il doit être soigné et propre», explique le développeur de logiciels âgé de 65 ans.

La caméra IP Foscam FI9800P regarde la cour avant et surveille les changements. S'il y a du mouvement, il envoie via FTP 7 images avec une résolution de 640 × 480, une par seconde. Ils sont reçus par la carte Jetson TX1, qui est constamment prête à recevoir des images et à les transmettre via le réseau neuronal d'apprentissage en profondeur Caffe .



Pour recevoir des photos à traiter et envoyer une commande d'arrosage, un point d'accès Wi-Fi est configuré sur Jetson. Un petit concentrateur USB et un SSD SATA sont connectés à Jetson. Un ingénieur a poussé deux «sifflets» dans le concentrateur pour communiquer avec le clavier et la souris. Bond a installé Caffe sur le SSD en utilisant une recette de JetsonHacks . Le réseau de neurones fonctionne sur CUDA version 7. Bond recommande d'utiliser CEVA Deep Neural Network pour économiser de la mémoire.



Après avoir énuméré plusieurs réseaux de neurones, l'ingénieur a opté pour le réseau entièrement convolutionnel pour la segmentation sémantique (FCN). Sur Jetson, Fcn32 fonctionne bien, occupant un peu plus de 1 Go de mémoire, démarre en seulement 10 secondes et fonctionne avec une image 640 × 480 en environ un tiers de seconde.

Sur un ordinateur avec un GTX Titan, Bond a formé un réseau neuronal avec des photographies de chats trouvés sur Internet. Il y avait quelques bizarreries - une fois que le réseau neuronal a pris l'ombre pour un chat et Bond humide.

Lorsque le système d'apprentissage en profondeur reconnaît le chat dans un objet en mouvement, il donne une commande à la carte Particle Photon, qui fonctionne avec un relais connecté au système d'irrigation. A droite, sur un socle en carton perforé - Photon, à gauche - un relais. Lorsque la commande souhaitée est reçue, le relais se ferme, y compris une douche pour les chats pendant deux minutes.



Des exemples du système sont présentés dans les images. Tout d'abord, le chat entre dans le champ de vision de l'appareil photo, qui prend une photo. Sur la deuxième photo, nous voyons les talons d'un chat - il est trempé d'eau qui s'échappe de la cour. Pas de produits chimiques dangereux, pas de collets et de pièges qui pourraient nuire au chat, pas de bâtons et jetés avec des bottes. Seulement de l'eau propre.





Comme soulignements conseil producteur Jetson, l'ensemble du projet a pris environ 10-15 heures. Le système peut déjà déterminer l'emplacement des chats. Bond prévoit d'utiliser les opportunités du logiciel et de porter le projet à une attaque ponctuelle.

Il y a déjà eu des projets similaires dans le passé où les animaux sont reconnus et effrayés. Blender Defender est quelque chose de similaire, mais pour protéger les fleurs et autres choses utiles et nécessaires du chat domestique. Le nom est associé à un mélangeur, qui s'allume lorsqu'un chat qui saute sur une table ou une armoire entre dans le champ de vision de la caméra. Le bonus est un stroboscope.





Un système similaire a été développé en 2012 par Kurt Grandis. Il avait un système de vision par ordinateur qui a aidé à tirer sur l'écureuil Nerf avec son pistolet à eau. L'auteur de ce projet a utilisé la bibliothèque open-source de vision par ordinateur OpenCV.



Une douche inattendue aide à combattre non seulement avec les chats et les écureuils - mais aussi avec les gens. Malheureusement, il s'agit d'un système entièrement manuel, mais cela peut être fait en utilisant les mêmes outils que ceux utilisés par Robert Bond.

Source: https://habr.com/ru/post/fr395821/