python tensorflow视觉识别入门，raspberry pi接口

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构建逻辑，定期从红外摄像机拍摄照片,对其进行标准化，并将其存储在某处。标记图像(检测人的存在/检测人不在)并训练模型。在树果类上部署一个模型,并定期运行它来检测新捕捉的图像,房间里有人吗?

物料清单

通讯选择

系统准备

捕捉图像

现在我们所有的硬件和软件都准备好了,让我们设置为定期捕捉摄像机图像和存储它们的地方--我们以后将使用这些图像训练我们的模型。

它基本上是一个定期执行和运行一些自定义操作的过程。 让我们去配置。 一个 cron 被添加到 yaml 中,它从传感器中获取图像并存储它们在本地目录中。

然后进入配置。 在yaml中添加 cron的逻辑:

标记图像

一旦你已经捕获了足够的图像,你可以把它们复制到你的电脑上,标记它们并训练模型。现在等待无聊的部分 - 手动标记图像为正或负.我用脚本做这项任务,使它不再乏味,这个脚本允许您在查看图像时进行交互标记,然后把它们移到正确的目标目录。安装依赖性并克隆存储在本地计算机上:

训练模型

执行模型

建立自动化流程

使用上述模型构建安全监控

源代码

部署模型

参考资料-阿图中级

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