Vitrin gezmeyi bırakıp pencere alışverişine başlayalım!
Yapay zekayla drop yapma yöntemi
- Hedef: Yapay zekayı kullanarak pencereden şapka düşürüp New Yorklulara sunan bir hizmet işletmek.
- Gerekenler: Raspberry Pi, Adafruit step motoru, ip, Roboflow yapay zekası, hafif bir ürün (ör. pervaneli şapka).
Pencereyi açmak
- Sorun: Pencere yalnızca yaklaşık 4 inç açılıyor.
- Çözüm: Google'da arayarak pencereye uygun anahtarı bulup sorunu çözmek.
Şapka seçimi
- Koşullar: Düşerken kimseyi yaralamayacak ve trafiği engellemeyecek bir şapka.
- Seçim: Geleceği simgeleyen ve güzelce süzülen pervaneli şapka.
Drop mekanizması
- Yapı: Raspberry Pi ve step motor kullanılıyor.
- Yöntem: İpi step motoruna sarıp onu azar azar hareket ettirmek.
- Kod: Python dosyası olarak yazılmış drop kodu.
import time
import board
import digitalio
enable_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D18)
coil_A_1_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D4)
coil_A_2_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D17)
coil_B_1_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D23)
coil_B_2_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D24)
enable_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_A_1_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_A_2_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_B_1_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_B_2_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
enable_pin.value = True
def forward(delay, steps):
i = 0
while i in range(0, steps):
setStep(1, 0, 1, 0)
time.sleep(delay)
setStep(0, 1, 1, 0)
time.sleep(delay)
setStep(0, 1, 0, 1)
time.sleep(delay)
setStep(1, 0, 0, 1)
time.sleep(delay)
i += 1
def setStep(w1, w2, w3, w4):
coil_A_1_pin.value = w1
coil_A_2_pin.value = w2
coil_B_1_pin.value = w3
coil_B_2_pin.value = w4
forward(5, int(512))
Yapay zeka
- Hedef: Pencerenin altında insan olup olmadığını gerçek zamanlı tespit etmek.
- Yöntem: Webcam görüntüsünü gerçek zamanlı analiz edip belirli bir konumda insan olup olmadığını kontrol etmek.
- Model: Roboflow kullanılarak bir nesne tespit modeli oluşturuldu.
- Kod: Python dosyası olarak yazılmış tespit ve drop kodu.
import cv2
import time
import paramiko
from inference_sdk import InferenceHTTPClient
CLIENT = InferenceHTTPClient(api_url="https://detect.roboflow.com";, api_key="API_KEY")
def ssh_execute(host, port, username, password, command):
client = paramiko.SSHClient()
client.load_system_host_keys()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.WarningPolicy)
try:
client.connect(host, port=port, username=username, password=password)
stdin, stdout, stderr = client.exec_command(command)
print(stdout.read().decode().strip())
if stderr.read().decode().strip():
print('Error:', stderr)
finally:
client.close()
video = cv2.VideoCapture(0)
consec_detections = 0
while True:
ret, frame = video.read()
result = CLIENT.infer(frame, model_id="drop-of-a-a-hat/2")
if 'predictions' in result and len(result['predictions']) > 0:
consec_detections += 1
else:
consec_detections = 0
if consec_detections >= 3:
ssh_execute('raspberry.local', 22, 'pi', 'raspberry', 'python3 dropHat.py')
consec_detections = 0
time.sleep(1)
Büyük vizyon
- Vizyon: New York sokaklarında yürürken ihtiyaç duyulan her şeyin pencerelerden düştüğü bir dünya.
- Hedef: "Window Shopping"in ilk örneği olarak konumlanmak.
GN⁺ görüşü
- İlgi çekici nokta: Yapay zeka ile IoT'yi birleştirerek yaratıcı bir iş modeli ortaya koyuyor.
- Uygulamaya alma değerlendirmeleri: Pencere yapısı ve güvenlik konuları önceden yeterince incelenmeli.
- Teknik zorluk: Yapay zeka modelinin doğruluğu ve gerçek zamanlı işleme performansı kritik.
- Benzer projeler: Drone teslimat hizmetlerine benzer bir kavram olarak genişleme potansiyeli taşıyor.
- Toplumsal etki: Kent yaşamının konforunu artırırken aynı zamanda yeni bir ticaret biçimi yaratabilir.
1 yorum
Hacker News yorumları