Como desmamar o gato de um vizinho para cagar no gramado: usamos visão de máquina e treinamento profundo

Para desencorajar o gato do hábito de deixar presentes no gramado, métodos diferentes podem ser usados: armadilhas para animais pequenos, armadilhas caseiras de caixas com um tijolo na tampa e uma isca dentro, métodos populares como cascas de citrinos revestidas de alho. Finalmente, você pode sentar o dia todo com um chinelo na mão.

O engenheiro da Nvidia acredita que fazê-lo com animais vizinhos de alguma forma não é vizinho. Além disso, ele queria experimentar redes neurais na prática. Portanto, ele usou um método mais avançado: ele pegou a placa Nvidia Jetson TX1, a câmera IP Foscam, a placa de desenvolvimento Particle Photon conectada ao relé e o sistema de irrigação de grama em casa. Os gatos estão molhados - mas vivos e saudáveis.



Os gatos são caracterizados pelo comportamento territorial e seu território não coincide com a terra do proprietário. Gatos marcam território e andam em grande número frequentemente em áreas de fronteira. Curiosamente, essas áreas de fronteira podem ser divididas no tempo por vários animais ao mesmo tempo. É difícil desencorajá-los de tal comportamento: apesar de sua excelente memória, é difícil fazer o gato associar o proprietário do site ao próprio site. Os métodos de auto-agressão não são apenas desumanos, mas também ineficazes - novos gatos chegarão ao território vazio.

O engenheiro da Nvidia Robert Bond projetoupróprio método de lidar com "presentes" no gramado. Ele usou a rede neural de aprendizado profundo e a plataforma de desenvolvimento Jetson TX1 para reconhecer gatos e ativar um sistema de irrigação. "Minha esposa ama o nosso jardim e precisa ser limpo e arrumado", diz o desenvolvedor de software de 65 anos.

A câmera IP da Foscam FI9800P olha para o jardim da frente e monitora as alterações. Se houver movimento, ele envia via FTP 7 fotos com uma resolução de 640 × 480, uma por segundo. Eles são recebidos pela placa Jetson TX1, que está constantemente pronta para receber imagens e transmiti-las pela rede neural de aprendizado profundo da Caffe .



Para receber fotos para processamento e enviar um comando para regar, um ponto de acesso Wi-Fi está configurado no Jetson. Um pequeno hub USB e um SSD SATA estão conectados à Jetson. Um engenheiro pressionou dois "assobios" no hub para se comunicar com o teclado e o mouse. Bond instalou o Caffe no SSD usando uma receita do JetsonHacks . A rede neural é executada na versão 7 do CUDA. Bond recomenda o uso da CEVA Deep Neural Network para economizar memória.



Depois de enumerar várias redes neurais, o engenheiro estabeleceu-se na Rede Totalmente Convolucional para Segmentação Semântica (FCN). No Jetson, o Fcn32 funciona bem, ocupando pouco mais de 1 GB de memória, começa em apenas 10 segundos e funciona com uma imagem de 640 × 480 em cerca de um terço de segundo.

Em um computador com um GTX Titan, Bond treinou uma rede neural com fotografias de gatos encontrados na Internet. Havia algumas esquisitices - uma vez que a rede neural tomou a sombra de um gato e Bond molhado.

Quando o sistema de aprendizado profundo reconhece o gato em um objeto em movimento, ele fornece um comando para a placa Particle Photon, que trabalha com um relé conectado ao sistema de irrigação. À direita, em uma base de papelão perfurada - Photon, à esquerda - um relé. Quando o comando desejado é recebido, o relé fecha, incluindo um banho para gatos por dois minutos.



Exemplos do sistema são apresentados nas imagens. Primeiro, o gato entra no campo de visão da câmera, que tira uma foto. Na segunda foto, vemos os calcanhares de um gato - ele está encharcado de água correndo do quintal. Sem produtos químicos perigosos, sem armadilhas e armadilhas que poderiam prejudicar o gato, sem paus e arremessos com botas. Somente água limpa.





Como a empresa que fabrica o conselho da Jetson enfatiza , todo o projeto levou cerca de 10 a 15 horas de trabalho. O sistema já pode determinar a localização dos gatos. Bond planeja usar as oportunidades no software e levar o projeto a um ataque pontual.

Já houve projetos semelhantes no passado em que os animais são reconhecidos e assustados. O Blender Defender é algo semelhante, mas para proteger flores e outras coisas úteis e necessárias do gato doméstico. O nome está associado a um liquidificador, que liga quando um gato que pula em uma mesa ou armário entra no campo de visão da câmera. O bônus é um estroboscópio.





Um sistema semelhante foi desenvolvido em 2012 por Kurt Grandis. Ele tinha um sistema de visão por computador que ajudava a atirar no esquilo Nerf com sua pistola de água. O autor deste projeto usou a biblioteca de visão computacional de código aberto OpenCV.



Um banho inesperado ajuda a combater não apenas gatos e esquilos, mas também pessoas. Infelizmente, este é um sistema totalmente manual, mas pode ser feito usando as mesmas ferramentas que Robert Bond usou.

Source: https://habr.com/ru/post/pt395821/