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Hackaday.io上的树莓派项目-机器人 安娜 2 又名 A2

 Hackaday.io上的树莓派项目-机器人 安娜 2 又名 A2
关于项目
项目描述:Anna2 是一款农业机器人,其构建有树莓派 3 型号 B 和低成本组件,因此成为经济实惠的劳动力来源。利用 OpenCV 和深度神经网络模型构建先进的视觉系统。
项目细节
安娜 2 又名 A2 的机器人!
随着世界人口的不断增加,以及工业农业中农药的使用危及蜜蜂种群以及昂贵的劳动密集型有机农业,A2将用一个项目应对若干世界挑战。
问题1   世界饥饿和不断增长的人口:
随着世界人口的不断增长,只有这么多可耕地,需要采用新的技术,如高精度农业技术。
问题2 农药和化学品使用:
据认为,杀虫剂和化学用途可能是蜜蜂和授粉者数量减少的一部分。
问题3 劳动密集型农业:
有机农业和永久养殖技术可以帮助其他问题。问题是这些技术是劳动密集型的,导致产品价格高,使许多家庭无法接触到,以及较低的产量。
一种可能的解决方案:
A2将是一个通用的自主和远程操作机器人,以帮助尝试消除问题。为了帮助高精度农业,机器人可以给予每种植物更多的关注,以提高作物产量。随着对每种植物的更多关注,机器人可以瞄准特定的昆虫,从而帮助消除害虫,而不会针对有益的昆虫。它也可以杀死杂草而不杀死作物。
我相信实现这些目标的关键将是先进的视觉系统,以及在农业环境中查看和识别植物和昆虫的能力。A2 将用树莓派 3 型号 B 和低成本组件制造,使其成为经济实惠的劳动力来源。开放CV和深度神经网络模型将用于构建先进的视觉系统。
项目图片
我已经设置远程桌面与树莓派交谈。它非常适合在树莓派上编写代码,但并不非常适合运行代码。尝试在远程桌面上显示来自 RPI 的实时摄像机源将工作很短的时间,然后锁定。
Web 服务器和动态网页应该是更好的选择,此外,该网页将允许 Anna2 与任何 Web 启用设备通信。树莓派使这很容易。
下面是一个很好的分步加载两者:
我还没有加载 Word 新闻。我正在考虑从头开始编写一个启用 php 的网页。加载 Apache2 和 php 后,您可以通过输入"cd /var/www/html"导航到终端中的站点位置。打开叶板编辑网页与"sudo 纳米叶板索引.php",并添加网页的脚本。将新网页保存为"index.php",然后删除具有"sudo rm index.html"的原始 html 网站。
我输入下面的脚本与叶板,并保存为索引.php 测试网页。
然后,我打开一个浏览器,并输入IP地址我的RPI连接到我的WIFI路由器和结果如下。耶成功!!!Anna2 现在有一个网页!!!
为了让机器收获作物,它需要能够看到和识别作物。在整理了一个算法来训练模型之后,我发现我使用的树莓派远程桌面似乎与模型相处得不太好。实际上,它在训练期间崩溃。我决定最好在我的笔记本电脑上训练模型, 并在树莓派上运行模型。
很明显,python 不是为 Windows 机器设计的, 而 scipy 却很难加载。我最终加载 WinPython 3.5.2, 它有剪刀预安装, 它很容易添加张量流和 tflearn 之后。
接下来,我希望能够使用我自己的数据集。我决定草莓将是一个很好的目标开始。搜索和单独保存训练模型所需的数千张图像是非常繁琐的。幸运的是,我发现一个谷歌应用程序称为胖坤批量下载图像,它的伟大保存图像。接下来,我需要将它们调整为相同的大小。我开始使用基于 cifar-10 的模型,具有 32x32x3 大小的图像。测试后,我有更好的运气与64x64x3的较大图像。下面是一个简短的程序,我写为我调整图像的大小。它不仅调整大小,但也计算图像,因为它调整他们的大小,所以我会知道我有多少图像。草莓图像后,我还加载了额外的图像,如狗,猫和鸟和"非草莓"图像。
以下是我用于训练模型的算法。它的工作原理,但仍需要一些工作。我在测试文件夹中加载了几张草莓图片来测试模型。它确实在图像上识别出大多数草莓。这是一个良好的开端。
我想深入探讨这个项目的深度学习网络,并决定谷歌的Tensorflow将是一个开始与大量的在线资源可用的地方。我加载了张量流, tflearn 和依赖关系。一切似乎都在工作。下面,树莓派运行线性回归示例。目前为止,一切都好!
我在树莓派上加载了 Opencv 。我不认为有必要通过太多的细节与大量的教程加载 OpenCV 树莓在线。下面是一个测试 OpenCV 的简短程序。我使用 pygame 在我的远程桌面上显示结果。
我插入了 USB 摄像头并运行了该程序。这是结果...行得通!
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2020-08-19