Rober Lucian Chiriac escribió un interesante artículo sobre la creación de un dispositivo casero que pueda reconocer y leer las matrículas de los vehículos. Utiliza una combinación de computación en el dispositivo y en la nube usando Amazon AWS para trabajar en tiempo real. El hardware para el proyecto se basa en una Raspberry Pi, una cámara, una antena 4G y una antena GPS. Todo guardado en una caja impresa en 3D. Utiliza varios modelos interesantes como Yolo3 para localizar la matrícula, CRAFT para recuperar letras y números, Keras-OCR y CRNN. Os dejo el vídeo demosntración sin desperdicio a continuación así como el enlace al vídeo original con el código fuente.
Leer más
¿Cuántas veces te has encontrado en la situación de tener en la cocina varios pepinos de distintos tamaños y liarte para clasificarlos de menor a mayor? Igual a tí no te ha pasado, pero una granja de pepinos de Japón ha intentado solucionar ese problema utilizando una Raspberry Pi junto a una webcam para analizar visualmente cada pepino y poder clasificarlos de manera eficiente.
Lo interesante es que han utilizado una combinación de OpenCV junto con la librería TensorFlow de Google para utilizar redes de neuronas en Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación en la nube. Mediante una pequeña máquina casera con unos servos y una cinta transportadora, consigue una eficiencia teórica de más de 95% de acierto, aunque indican que debido a que el dataset es muy pequeño, se queda en poco más de 70% que aún así no está nada mal.
Leer más
Como sabes, la Raspberry Pi no tiene ningún pin de entrada analógico. Esto hace que la conexión de algunos sensores y otros dispositivos sea un poco más difícil. Existen bastantes soluciones diferentes, pero es probable que el uso de algo como el conversor ADC MCP3008 sea la mejor solución.
El código del tutorial ADC con Raspberry Pi es bastante sencillo, sin embargo, algunos dispositivos que puedas conectar requerirán de un poco de matemáticas para calcular el valor correcto. En este ejemplo, se muestra cómo detectar cambios en la luz con una fotoresistencia LDR.
Leer más
Quién no ha tenido o por lo menos visto una lámpara de lava? Esas míticas, aunque estuvieron de moda en los años 90, fueron inventadas ya en los años sesenta y ofrecen un ambiente muy relajante pudiendo estar horas mirandolas. Además hasta las utiliza Cloudflare como generador de números aleatorios para generar entropía. A Julian se le ha ocurrido crear su propia versión digital de la famosa lámpara utilizando una Raspberry Pi y una tira de LEDs Neopixel. Con la ayuda de un tubo de cristal con un difusor y algo de programación en Processing, la magia puede comenzar y el resultado mola pero mucho! Donde hay un LED hay alegría.
Leer más
El juego Trivial Pursuit nació allá por el año 1979 a partir de una idea de Scott Abbott y se convertiría en uno de los juegos más populares de la historia. El funcionamiento es muy sencillo y está basado en preguntas a la que se debe responder. En función de si se acierta o no, el jugador puede avanzar en el juego. Éste sencillo y simpático proyecto propone el mismo juego un poco modernizado utilizando una Raspberry Pi junto a Python que mediante una pantalla y pulsadores permite jugar. Lo interesante es que al tener conectividad de red, el sistema se conecta a una base de datos online de Trivial Pursuit. Ésta web tiene un API al que puedes conectarte y descargar preguntar de diversas temáticas y por lo tanto no tienes que aportarlas manualmente.
Leer más
