摄像头 + TensorFlow,让人工智能来检测脏乱房间!

2019年07月23日 作者:suc1247

项目说明:

本?#25913;?#23558;引导您完成创建和使用TensorFlow机器学习模型的步骤,以检测洁净室与杂乱室。

在实验的房子里,将这种模式与家庭自动化系统结合起来,如果孩?#29992;?#27809;有保持房间干净,就阻止他们使用电视进行视频游戏。

请注意,这个过程?#23548;?#19978;可以用于创建一个模型来识别图像中的任何类型的对象/场景,而不仅仅是一个干净或杂乱的房间。

步骤1-收集各种培训数据(房间图像)

以下是培训数据的一些指导原则:

  1. 尝试收集每种类型的至少100个图像(干净、杂乱);
  2. 图像应尽可能“多样化?#20445;?#20363;如不同类型的混乱、不同的照明等;
  3. 尽量不要复制训练数据中非常相似的图像;
  4. 给模型提供的训练数据越多,它就越精确(可以从一组较小的图像开始,然后随着您获得的更多而重新训练)

 

?#26434;?#25105;们的用例,我设置了我的安全摄像头,以一个小时的间隔将房间(男孩房间、厨房、楼上的游戏室)的照片存档。然后我会浏览并删除任何看起来太相似的图片,然后对剩余的照片进行排序,以便对模型进行培训。

下面是一个定时cronjob的例子,它每小时拍摄一次照片:

?#26434;?#26412;次的使用案例,首先设置安全摄像头,以一小时的间隔存档房间的照片(男孩房间,厨房,楼上游戏室)。 然后删除看起来太相似的任?#25991;?#23481;,然后对剩余的照片进行排序以训练模型。

以下是按小时照片拍摄的预定cronjob示例:

修剪和整理照片后,应将它们组织成文件/文件夹结构,如下所示:

在您能够积累足够的多样性和数量来培训有效模型之前,可能需要几周时间才能收集照片。

 

步骤2-安装TensorFlow和下载帮助程序脚本

使用Python的pip实用程序可以轻松安装TensorFlow。 此外,您需要从TensorFlow github获取两个python脚本。

如果您在上述步骤中遇到任何奇怪的错误,请尝试在搜索引擎上搜索错误消息。

 

步骤3-训练龙模型

现在可以发出必要的TensorFlow命令来获取现有的深度学习模型,并“重新训练”它以识别图像(也称为转移学习)。

以下命令将使用在ImageNet?#26174;?#35757;练的Inception V3神经网络架构:

培训过程需要15-60?#31181;櫻?#20855;体取决于您的处理器。 它会缓存它生成的一些数据; 因此,如果您使用某些相同的图像重新训练,它将比第一次更快。

新生成的文件rooms.pb和rooms.txt表示将用于将图像(房间)识别为杂乱或干净的模型和标签。

 

步骤4- 识别图像

在步骤2中下载的label_image.py脚本现在可用于使用在步骤3中训练的模型“评分?#20445;?#35782;别/分类/标记)新图像:

如果一切正常,您应?#27809;?#30475;到一?#35757;?#35797;信息,最后以“分数”结束,这表示模型对照片分类的0到1的信?#27169;?/p>

上面的例子表明,该模型89%的人相信所提供的图像是一个凌乱的房间(只有11%的人相信它是干净?#27169;?/p>

如上概述所述,您可以使用步骤1-4创建除干净/凌乱房间之外的许多分类;这将导致更长的列表,例如:

 

步骤5-集成并使模型工作

?#28909;?#26377;了一个工作模型,那么就由您来将它与自己的工作流程和需求相集成。

在该项目的例子中,Jarvis使用以下命令来获得洁净室的%置信度,然后相应地采取行动:

注意

  1. ?#21451;?#32451;集?#23567;?#20445;留”几个图像是一个很好的做法,然后可以使用它们在训练后测试模型。
  2. 在上面的?#22363;讨校?#20351;用了Inception V3神经网络模块。还有许多其他模块提供不同的性能与精度组合。有些特别适合移动应用。
  3. 如果您有一个NVIDIA GPU,您可以安装'tesorflow-gpu'而不是常规的'tensorflow',这将利用您的视频卡进行培训 - 因此速度更快。但是,您必须首先配置所有先决条件。
  4. 在训练期间可以使用随机分散来提高模型的准确性。但是,它们需要更长的时间,并且应该仅在使用GPU进行处理时尝试。

 

来源:hackaday.io

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