概述：这个项目将允许你使用pi和aws进行面部识别。pi-detector与pi-timolo一起使用，通过利用aws rekognition来搜索运动生成的图像以寻找面部匹配。在当前状态下，匹配被写入event.log。通过一些额外的创造性和工作，您可以发送通知或允许/拒绝对房间的访问，只需做很小的更改。安装脚本将在/etc/rc.loal中放置适当的文件，以便在启动时启动。

概述：主要目标是创建一个基于物联网和人工智能的系统，帮助诊断疾病，并在可能的情况下揭示新的疾病。这不是取代医生；这有助于他们专注于诊断的其他核心问题。该系统将有助于在很大程度上减少工作量和成本。

概述：这篇文章旨在记录我和我的团队是如何运用深度学习让rc汽车自己驾驶的。

概述：这个项目是用这个神奇的“开源计算机视觉库”opencv完成的。在本教程中，我们将重点关注覆盆子pi(所以，树莓派边作为操作系统)和python，但我也在mac上测试了代码，它也运行良好。opencv旨在提高计算效率，并着重于实时应用。因此，它非常适合使用相机进行实时人脸识别。

概述：在这个项目中，我们正在用你的树莓派，也就是谷歌助手，建造一个diy google home。

概述：jqr四足机器人是一个diy项目，主要目标是建造一个自主的、有腿的机器人，帮助人们进行许多活动。

概述：把google assistant和alexa带到你的树莓派。assistantpi基本上是alexapi的一个改进。它包括google assistant sdk，并使用alexapi的hotword识别功能激活assistant或alexa。安装程序提供了一种简单的方法，可以在不到一个小时的时间内完成所有的设置。

概述：一个弯曲车道检测系统，该系统工作得更好，并且对具有挑战性的环境更加稳健。车道检测系统是使用opencv库用python编写的。

概述：在这个项目中，我将展示如何使用smartedge agile和brainium平台来实现ai供电的智能紧急开关设备。智能紧急开关是一种概念验证设备，可用作紧急开关，还能了解设备的正常工作方式，并能够自动检测故障。当检测到故障时，设备会自动关闭，这样可能会避免事故或伤害。为了证明这个概念，我使用了一个用于pcb钻孔的马达，但是这个概念也应该适用于更大的设备。

概述：在这个项目中，我将记录使用fpga加速立体视觉和激光雷达的先进视觉系统增强的驴车的建造。驴车配备ultra96板、树莓派、fpga加速立体视觉、mipi csi-2图像采集、激光雷达传感器和ai。

概述：在这个项目中，我们将训练一个深度卷积神经网络来转录数字。然后我们将使用学习阶段的数据让pi摄像头读取和识别数字。ai管道将使用scikit和opencv 3.3进行图像处理，keras使用tensorflow作为深度学习部分的后端。

概述：增加使用语音激活播放流媒体广播或MP3的功能。用你的树莓派和谷歌aiy制作一个语音激活的网络流媒体收音机。也可以用来播放MP3或其他音频文件。

概述：这个项目展示了我如何自动捕捉和分类访问我的喂鸟器的鸟的图像。使用家庭助理和一个10 usb网络摄像头通过运动触发器捕捉图像，并设置家庭助理在图像被捕捉时向我的手机发送图像通知。

概述：一个猫门，结合了基于摄像头的识别系统。

概述：一个能独自解决和填充数独网格的机器人！数独是电脑可以自动解决的数字难题，因为它们遵守一些简单的数学规则。本项目的主要目标是构建一个基本的自主机器人，就像基于3d打印机思想的绘图表，它将能够:分析待填充数独的网格，解决数独填充网格的问题

概述：为我的自主遥控飞机建造地面站。超过20种模式，将采用rpi进行实验性人工智能飞行，携带大量环境传感器，将继续发布进展，最终一切都将是开源的。展示我在构建仪表板和飞行控制系统方面的进展，跟进channel和github repo以保持跟踪。

概述：智能和互联的自动车辆系统，用于在紧急情况下提供支持并对情况做出即时反应。

概述：这个项目的目的是做一个功能性和成本效益高的设备的第一个原型，可以检测不同的心脏疾病。这个装置可以让有初步诊断的人。

概述：使用语音命令在运行google assistant sdk的覆盆子pi上跟踪包裹。

概述：智能帽子是视觉障碍者的助手，讲述场景的描述。

概述：使用google assistant控制wemos d1 mini或nodemcu，无需ifttt和mqtt。你也可以通过语音传输网络电台。

概述：利用网络设备的边缘将数据发送到azure iot中心和机器学习，实现传统iot设备的现代化。

概述：这个项目将帮助准备任何语言考试的学生，在那里他们可以通过与snips ai互动来接受培训。

概述：灵感来自终结者，树莓派驱动的面部识别会说话的机器人头部。

概述：这个项目展示了不同技术的使用&它们的集成构建了一个与人类互动的智能系统。

概述：允许将任何基于linux的设备变成amazon echo的解决方案。

概述：这是我们正在构建的用户体验流程:按下按钮按门铃拍照并上传到云端，打开门迎接你的访客。

概述：利用nio平台和树莓派(以及其他东树莓派西)创造了一个nerf炮塔，利用面部识别锁定目标并发射nerf子弹。

概述：为windows 10 iot核心设备设计的microsoft认知服务应用程序。微软认知服务旨在通过将人工智能打包成易于开发人员在自己的项目中使用的独立组件来实现人工智能的民主化。

概述：使用图像识别和azure iot edge上运行的文本到语音服务，为视力受损者进行自助结账。

概述：用张量流进行实时危险分类和跟踪。传感器与雷达融合以过滤假阳性。

概述：用android东西制造你自己的小自主汽车，它使用tensorflow和计算机视觉来驱动自己。它还有一个手动驾驶模式，你可以用任天堂nes30控制器或安卓应用来驾驶汽车。

概述：赋予无人机使用基于深度学习的计算机视觉技术自主跟随你的能力。

概述：树莓派智能锁的python web应用程序。它的特点是通过webapp进行面部识别、rfid和控制。

概述：在本教程中，我们将看到如何使用树莓派开发一个原型，用opencv识别人脸，并通过sigfox网络发送识别出的人的id。

概述：这个项目将展示如何将一辆(树莓派+ pi相机)驱动的rc汽车转变成一辆能够进行物体检测和自主驾驶的汽车。为此，我们将部署两个深层神经网络。一个用于物体检测，另一个用于使用转向和油门推断的自主驾驶。rpi 3用作车辆计算机。由于rpi上的资源有限，一次只能运行一个网络。

概述：这辆rc汽车配有摄像头、树莓派、xmc1100启动套件和带btn8982ta的直流电机控制护罩。基于驴车项目，树莓pi能够保护图像、油门和转向数据，这些数据将被处理以训练神经元网络。训练有素的网络将被放置在树莓上自动驾驶汽车。

概述：使用wia、amazon rekognition和覆盆子pi构建一个面部识别摄像头，可以检测某人是否在微笑以及他们的年龄。

概述：在亚马逊alexa上找到你所有放错地方的东西。下次，你不需要搜索整个房子来定位你的电话，遥控器等等！这个项目的想法是让人们能够找到他们留在家里某个地方，但在需要的时候似乎找不到的东西。

概述：为您的pi智能眼添加一些非常基本的自然语言生成(nlg )!

概述：使用边缘人工智能对回收和垃圾填埋进行分类，并使用机械臂对垃圾进行分类。

概述：该项目旨在开始使“智能家居”设备变得更加智能。这个项目使用ldr电路来测量房间的亮度，并使用机器学习技术来确定你的灯应该什么时候打开。

概述：将自动化提升到一个新的水平。alexa an人工智能将帮助用户实现非常简单的家庭自动化。

概述：使用三重丢失训练的暹罗神经网络对已知和未知人脸进行分类。

概述：迈克罗夫特是一名开源语音助手。和迈克罗夫特和克拉菲一起玩石头、纸、剪刀。

概述：为每张照片添加字幕的复古相机。

概述：一个公司助理机器人，可以给员工发送文件、食物，通过聊天系统自动绘制地图并导航整个办公室。

概述：使用android东西来保护你的家庭安全。

概述：黑客入侵复古老式电子设备的输入和输出来运行人工智能客户端。

概述：alexa和声纳为家庭做轻开关的重提升。

概述：塞尔玛是虚拟助理，通过使用蓝牙低能耗，可以帮助您控制各种设备，您还必须知道，这个虚拟助理有增强现实功能支持，可以让用户与自己的家进行本地交互。