Détection d'objets en temps réel avec Raspberry Pi

Êtes-vous intéressé par la détection d'objets en temps réel ? Voulez-vous apprendre à construire votre propre système de détection d'objets ? Cherchez pas plus loin! Dans cet article de blog, je vais vous guider à travers les étapes pour créer un système de détection d'objets en temps réel à l'aide de Raspberry Pi.

Qu'est-ce que la détection d'objet ?

La détection d'objets est une technologie informatique qui identifie les objets d'intérêt dans une image ou une vidéo. Il a un large éventail d'applications, de la sécurité et de la surveillance aux véhicules autonomes et à la robotique.

Qu'est-ce que le Raspberry Pi ?

Raspberry Pi est un petit ordinateur abordable qui peut être utilisé pour créer une variété de projets. C'est une plate-forme idéale pour construire un système de détection d'objets, car il est peu coûteux et facilement configurable.

Étapes pour créer un système de détection d'objets en temps réel à l'aide de Raspberry Pi

1️⃣ Installez le logiciel nécessaire : Avant de commencer, nous devons installer le logiciel nécessaire sur notre Raspberry Pi. Nous utiliserons OpenCV, une bibliothèque de vision par ordinateur populaire, et TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire.

2️⃣ Collecter les données : Ensuite, nous devons collecter des données pour notre système de détection d'objets. Nous pouvons utiliser des ensembles de données préexistants ou collecter nos propres données.

3️⃣ Entraîner le modèle : nous devons entraîner un modèle d'apprentissage automatique à l'aide des données collectées. Cela implique d'introduire les données dans le modèle et d'ajuster les paramètres jusqu'à ce que le modèle soit suffisamment précis.

4️⃣ Implémenter le système de détection d'objets : Une fois que nous avons un modèle formé, nous pouvons implémenter le système de détection d'objets. Cela implique de capturer des images ou des vidéos à l'aide du module de caméra Raspberry Pi et d'utiliser le modèle formé pour détecter des objets en temps réel.

Étapes pour créer un système de détection d'objets en temps réel à l'aide de Raspberry Pi

1️⃣ Installez le logiciel nécessaire : Avant de commencer, nous devons installer le logiciel nécessaire sur notre Raspberry Pi. Nous utiliserons OpenCV, une bibliothèque de vision par ordinateur populaire, et TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire.

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-opencv
pip3 install tensorflow

git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/research/object_detection

python3 generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_labels.csv --image_dir=data/train_images --output_path=data/train.record
python3 generate_tfrecord.py --csv_input=data/test_labels.csv --image_dir=data/test_images --output_path=data/test.record
python3 train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_coco.config

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    image_np = np.array(frame)
    input_tensor = np.expand_dims(image_np, 0)

    detections = detect_fn(input_tensor)

    num_detections = int(detections.pop('num_detections'))
    detections = {key: value[0, :num_detections].numpy() for key, value in detections.items()}
    detections['num_detections'] = num_detections

    detections['detection_classes'] = detections['detection_classes'].astype(np.int64)
    boxes = detections['detection_boxes'][0]
    scores = detections['detection_scores'][0]

    for i in range(len(scores)):
        if scores[i] > 0.5:
            ymin, xmin, ymax, xmax = boxes[i]
            x, y, w, h = int(xmin * 640), int(ymin * 480), int((xmax - xmin) * 640), int((ymax - ymin) *480)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, 'Orange', (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Object Detection', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

Vous cherchez plus d'idées de projets concrets ? Voici quelques suggestions pour vous aider à démarrer :

1. Construisez un système de sécurité capable de détecter les intrus et d'envoyer des alertes sur votre téléphone.
2. Créez une voiture autonome à l'aide de Raspberry Pi et d'une voiture télécommandée.
3. Construisez un robot capable de naviguer dans un labyrinthe et d'éviter les obstacles.

C'est tout pour ce billet de blog. J'espère que vous l'avez trouvé instructif et utile. Si vous avez des questions ou des commentaires, veuillez nous en informer dans les commentaires ci-dessous ou envoyez-moi un e-mail . Merci pour la lecture! J'aimerais avoir de vos nouvelles et ferai de mon mieux pour répondre rapidement. Merci encore pour votre temps, et passez une bonne journée!

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