Los sistemas de reconocimiento de imágenes con machine learning son muy interesantes para todo tipo de aplicaciones, especialmente un sistema que es muy efectivo llamado YOLOv2, que son las siglas de "You Only Look Once" (solo miras una vez). La gran diferencia de éste sistema comparado con otros, es que solo se analiza la imagen una sola vezy eso hace que sea muy rápido. En otros sistemas se analiza la misma imagen varias veces, normalmente una vez por cada objeto detectado, y eso hace que se vuelta todo mucho más lento de procesar del punto de vista computacional. Existe además un dataset llamado COCO, siglas de "Common Objects in Context" que contiene los datos ya entrenados de una enorme cantidad de objetos, animales y personas que podemos utilizar junto a YOLOv3.
A continuación os dejo un simpático proyecto que utiliza todo esto para detectar si un perro pasa por delante de su ventana. También os dejo el enlace al código de ejemplo del proyecto en Github.
Enlace: Dog Detector
Cómo controlar lo que hace tu gato con Machine Learning
Recursos Maker para aprovechar el tiempo en casa
Éste robot aprende a usar plastilina para crear letras
Como hacer una máquina Arcade sin soldar ni programar
Máquina automática casera para lanzar caramelos con reconocimiento de caras y controlada con Raspberry Pi y Amazon Alexa
Este robot es capaz de pelar un plátano usando machine learning