描述

你好！

在本教程中，我將向您展示我是如何制作 bAIwatch 的。該設(shè)備能夠連接到位于我通常去沖浪的海灘上的網(wǎng)絡(luò)攝像頭，同時(shí)它會(huì)評(píng)估海浪的狀態(tài)并讓我知道，由于螺線管的振動(dòng)，什么時(shí)候條件好可以離開(kāi)一切，帶上沖浪板去沖浪吧！

第 1 步：下載圖像。

該項(xiàng)目基于圖像分類(lèi)器。第一步是收集大量現(xiàn)場(chǎng)照片，目的是收集各種可能情況的圖像：晴天、陰天、大雨天、小雨天……

為此，我在 Google Colab 上使用了下面的筆記本（代碼部分的圖片下載器）（我已經(jīng)更改了腳本的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)攝像頭 url）。在這種情況下，我使用 urllib 將 .jpg 文件直接下載到 Google Drive - 對(duì)于其他網(wǎng)絡(luò)攝像頭配置，您可能必須使用 Selenium-。

第 2 步：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)后，我制作了另一個(gè)腳本（代碼部分的imageClassificator ）來(lái)進(jìn)行手動(dòng)分類(lèi)以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集。

我做了三類(lèi)：

1- 良好的波浪，所有圖像都具有可接受的波浪。

2- 糟糕的海浪，平靜的大海和破碎的大海的照片都無(wú)法讓我沖浪。

3- 丟棄所有未指向我要分析的海灘位置的照片（因?yàn)樗鼈冎赶蚝┥系牧硪粋€(gè)地方，停車(chē)場(chǎng)......無(wú)論如何）。

第 3 步：評(píng)估 CNN

一旦我下載了這 3 個(gè)類(lèi)別的所有圖像，我就開(kāi)始訓(xùn)練 AI。為此，我使用了這個(gè)筆記本作為指南查看結(jié)果：

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第4步：組裝它。

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1 / 2 ?酷波箱。

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之后，我只是把它放在樹(shù)莓派 3 中。在這里你可以找到安裝 tensorflow 2.2 的指南。

https://github.com/sagarrabanana/Install-OpenCV-and-TF-2.2.0-on-RPi-3

請(qǐng)記住，在訓(xùn)練 AI 之前，您必須在 Google Colab 上降級(jí) tensorflow 的版本。

在這里，您有我為覆盆子制作的改編代碼（代碼部分的mainScript ）。您必須將 RP 配置為在 RP 開(kāi)啟時(shí)自動(dòng)運(yùn)行此腳本。

我還做了一個(gè)很酷的盒子，把里面的所有東西都組裝好了。

這里有模式。

架構(gòu)

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我希望你喜歡這個(gè)項(xiàng)目！這可能不是最好的文檔，但我認(rèn)為如果您嘗試復(fù)制它，它會(huì)非常方便。

當(dāng)然，您可以聯(lián)系我獲取更多信息！