Isi kandungan:
- Bekalan
- Langkah 1: Video Projek
- Langkah 2: Percetakan 3D
- Langkah 3: Elektronik
- Langkah 4: Melatih AI - Dialogflow
- Langkah 5: Remo.tv
- Langkah 6: Hasilnya
Video: AI Powered Bull **** Detector: 6 Langkah (dengan Gambar)
2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2024-01-30 11:08
Satu alat yang kita semua perlukan, AI Powered Bull **** Detector!
Bekalan
- Pai raspberi
- Cincin NeoPixel
- Pencetak 3D
- TinkerCAD
- Kamera Pi
- Kit AIY
- Aliran Dialog Google
- Python
- Raspian
- Remo.tv
Langkah 1: Video Projek
Langkah 2: Percetakan 3D
Perkara pertama yang pertama, kita memerlukan bekas. Dalam kes ini, kami memilih untuk mencetak 3D yang berwarna-warni yang bagus. Anda juga boleh menggunakan yang lain, selagi semua elektronik sesuai.
Puas dengan kotak kami, kami dapat mencetak 3D emoji kotoran buatan 3DCreatorPurzi. Yang harus kita lakukan hanyalah menambahkan ruang kosong di bahagian bawah untuk memegang cincin NeoPixel kita.
Semua fail model dilampirkan.
Langkah 3: Elektronik
Semuanya bermula dengan Raspberry Pi 3B +.
Kerana kami ingin menggunakan Speech-To-Text, kami juga harus menambahkan AIY VoiceHat dan mikrofon yang sesuai. Semuanya didokumentasikan di sini.
Akhir sekali, kami memasang cincin NeoPixel, berikut adalah tutorial hebat untuk itu.
Dengan semua yang disiapkan, kami dapat menguji cincin Ucapan-Ke-Teks dan NeoPixel, kod ujian dilampirkan.
Langkah 4: Melatih AI - Dialogflow
Untuk AI kita akan menggunakan Dialogflow. Pada asalnya, ia dimaksudkan untuk digunakan sebagai perisian chatbot, kita dapat sedikit menyalahgunakannya untuk melatih pengesan bull **** kita.
Kami mencipta dua niat, satu adalah fallback kami, dan yang lain ****. Seterusnya kami tambahkan semua kandungan dalam frasa latihan maksud bull **** kami. Anda benar-benar boleh menjadi gila di sini.
Setelah menyimpan, bot kami akan berlatih untuk mengesan bull **** berdasarkan frasa latihan yang diberikan. Setelah selesai, kita boleh menggunakan sedikit kod python untuk menyambung ke AI yang baru dilatih.
Aliran data adalah seperti berikut:
- Mikrofon mengambil seseorang yang bercakap dan merakamnya.
- Fail ini dihantar ke Google Cloud dan diubah menjadi teks.
- Teks yang dihasilkan dihantar kembali ke Raspberry Pi.
- Teks ini kemudian dihantar ke Dialogflow.
- Dialogflow cuba memadankan teks dengan kandungan dari maksud bull **** kami, dan bergantung pada hasilnya, ia akan menghantar kembali maksud bull **** atau fallback default.
- Pada Pi kami, kami memeriksa nama niat, dan jika ia adalah 'Default Fallback Intent', kami memberitahu lampu untuk menyala hijau, yang bermaksud tidak ada bull ***. Jika tidak, kita akan berkedip merah, menunjukkan bull ****.
Kod penuh dilampirkan.
Langkah 5: Remo.tv
Kita tidak boleh menyimpan sesuatu yang sangat kuat untuk diri kita sendiri! Oleh itu, kami akan menyediakan alat pengesan kami untuk semua orang. Untuk mewujudkannya, kita akan menggunakan Remo.tv, platform streaming robot. Yang perlu kita lakukan ialah melampirkan Kamera Pi dan mengikuti arahan penyediaannya.
Setelah Remo.tv disediakan, kami akan menulis pengendali sembang kami sendiri. Daripada menggunakan Speech-To-Text, kami langsung menghantar mesej sembang yang kami terima di Remo.tv ke Dialogflow. Logik selebihnya tetap sama. Cukup tambahkan nota di latar untuk memberitahu pengunjung apa yang mereka lihat, dan kami sudah selesai.
Langkah 6: Hasilnya
Kami berjaya membina pengesan banteng **** bertenaga AI, yang dapat belajar dari input baru!
Anda boleh mencubanya sendiri di sini.
Sekarang, di mana kita dapat mengumpulkan hadiah perdamaian nobel kita?
Disyorkan:
Kamera Web Wifi DSLR Powered Raspberry Pi Powered untuk Selang Masa: 3 Langkah (dengan Gambar)
Kamera Web Wifi DSLR Powered Raspberry Pi Powered for Time Lapses: Saya penyedut menonton matahari terbenam dari rumah. Sehinggakan saya mendapat sedikit FOMO apabila ada matahari terbenam yang baik dan saya tidak berada di rumah untuk melihatnya. Kamera web IP menghasilkan kualiti gambar yang mengecewakan. Saya mula mencari cara untuk menggunakan DSLR pertama saya: Cano 2007
Papan Bullseye untuk Degenerasi Makula: 7 Langkah (dengan Gambar)
Bullseye Board untuk Makular Degenerasi: Hai! Bullseye Board adalah alat latihan untuk orang yang mengalami degenerasi makula. Ini akan membantu mereka untuk memaksimumkan masa yang mereka habiskan untuk berlatih menggunakan penglihatan periferal mereka untuk mengimbangi kehilangan penglihatan. Berikut adalah semua yang anda perlukan untuk membuat Bullse
ESP8266 / ESP-01 Arduino Powered SmartThings Leak Detector: 5 Langkah (dengan Gambar)
ESP8266 / ESP-01 Arduino Powered SmartThings Leak Detector: Sooooo Banyak pengesan kebocoran untuk dipilih, mana yang paling sesuai untuk anda? Sekiranya anda mempunyai Samsung SmartThings yang mengawal mana-mana peranti di rumah anda, maka ini mungkin merupakan tiket! Ini adalah versi terakhir dalam siri yang telah saya buat
ESP8266 / ESP-01 Arduino Powered Leak Detector: 3 Langkah (dengan Gambar)
ESP8266 / ESP-01 Arduino Powered Leak Detector: Air Adakah Bahan BESAR kan? Tidak begitu banyak apabila terpaksa meninggalkan rumah yang ditentukan dan mula berenang di sekitar ruang lantai rumah anda. Saya tahu ini adalah projek 'selepas kejadian', tetapi saya harap ia dapat membantu orang lain mengelakkan kemungkinan berlaku
Red Bull RZR: 3 Langkah (dengan Gambar)
Red Bull RZR: Helo! Projek ini saya akan cuba merancang semula tema cat kereta Rc untuk Polaris RZR UTV ke dalam Red Bull RZR Racer dari mainan WL 12428-B. Langkah-langkah untuk menyemburkan cat adalah mudah dan senang dilakukan. Hasilnya sungguh mengagumkan. Rupa-rupanya nyata