Raspberry pi kamera Mustererkennung

by on August 2, 2020

Anschließend haben wir diesen Blogbeitrag durch Untersuchen einer alternativen Methode zur Deep Learning-Objekterkennung auf dem Raspberry Pi mithilfe von Multiprocessing abgeschlossen. Ob dieser zweite Ansatz für Sie geeignet ist oder nicht, hängt wiederum stark von Ihrer Anwendung ab. Um mit der Kamera zu sprechen, verlassen wir uns auf OpenCV. Hey James – Sie können keine Beschriftungen aus der CLASSES-Liste hinzufügen oder entfernen. Das ändert nichts an der Art und Weise, wie sich das Netzwerk verhält. Dies ist zu einer Frage geworden, die oft in den Objekterkennungsbeiträgen hier auf PyImageSearch Blog gestellt wird, so dass ich einen Blogbeitrag zum Thema schreibe. Es wird Anfang Mai erscheinen, also bitte halten Sie Ausschau nach! Ich arbeite an meinem Projekt für die Hinderniserkennung in einem Pfad und Ihr Projekt ist irgendwie mit meinem verwandt, aber der Unterschied ist, dass ich nur die Erkennung des Objekts oder des Blobs haben möchte, ohne es zu klassifizieren. Mein Projekt zielt darauf ab, nur Hindernisse in einem Pfad für Blinde mit Video-Stream zu erkennen. Also, es zu klassifizieren, ist nicht wirklich notwendig. Haben Sie eine Idee? Hallo Adrian Sir, ich bin ein großer Fan von all deinen Artikeln und ich sollte mehr von dir lernen. Ich laufe derzeit auf ubuntu mate auf Himbeerpi 3, ich optimierte sogar pi, wie Sie in früheren Beitrag erzählt.

Ich entfernte die unnötigen Anwendungen von ubuntu mate, die ich nicht benissen. Der Code wird ohne Fehler ausgeführt. Aber das Problem ist GPU-Rendering, ich bekomme den Frame, aber ich kann das Video, das es aufzeichnet, nicht visualisieren. Es verzögert sich kontinuierlich, nachdem der Code ausgeführt wird. Unsere inputQueue wird vom übergeordneten Element aufgefüllt und vom untergeordneten Prozess verarbeitet – es ist die Eingabe für den untergeordneten Prozess. Unsere outputQueue wird vom untergeordneten Element aufgefüllt und vom übergeordneten Prozess verarbeitet – es wird vom untergeordneten Prozess ausgegeben. Beide Warteschlangen haben trivialerweise eine Größe von eins, da unser neuronales Netzwerk Objekterkennungen nur auf einen Frame nach dem anderen anwendet. Sie können auch ein Bild aus dem Internet herunterladen oder Ihr eigenes Bild, das auf Ihrer Kamera aufgenommen wurde, für Vorhersagen verwenden. Für bessere Ergebnisse verwenden Sie weniger Speicherbilder.

Glücklicherweise ist dies ziemlich einfach, wie wir bereits das Kameramodul während der Einrichtung des Pi aktiviert haben: Schließen Sie das Flachbandkabel der Kamera an den Pi an, starten Sie es hoch und laufen Sie: Hallo Adrian, ich bin ein Student aus Indonesien und ich versuche, meinen Abschluss zu machen und ich versuche, das letzte Projekt über die Erkennung von Menschen in einem Raum zu machen, aber meine fps ist so niedrig, dass es um 0,30 fps ist, ist es möglich, weil die Kamera ich benutze? Die einzige Frage, die ich habe, ist, wird es schneller sein, wenn es nur Menschen erkennt? Wenn ja, gehe ich davon aus, dass ich das Modell wiederholen muss, damit es nur personenerkennungsberechtigt ist? Der Grund, warum ich frage, ist, weil ich einige der Klassennamen im CLASSES-Array entfernt habe und es nicht wie erwartet funktionierte (als Schaf bezeichnet!), was mich zu der Annahme veranlasste, dass sie alle Klassen verwenden müssen, für die das Modell trainiert wurde (und sie müssen in einer bestimmten Reihenfolge definiert werden?) Implementieren wir nun ein Erkennungsskript. Zuerst initialisieren Sie die Kamera: Hey. Das war ein tolles Tutorial. Und arbeitete schließlich für mich. Ich möchte dieses Ding machen, um an meinen Himbeer-Pi-Stiefeln zu laufen. Ich habe es in verknüpfter Weise versucht (pastebin.com/zjyEq99c), aber ich scheiterte. Gibt es eine Möglichkeit, es zu tun? Ich suche die Hilfe. Upto Starten Video-Stream geht richtig, aber dann bekomme ich illegale Instruktor. Ich habe im Internet nach einer Lösung gesucht, die ich nicht finden konnte. Könnten Sie diesen Fehler untersuchen? Ich habe ein Raspberry Pi Modell B + V1.2 und Ras Pi Kameramodul v2 noir und laufende raspbian Stretch.

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