Si te gusta surfear, lo más habitual es que estés pendiente de las olas para saber si puede ser un buen día o no y así ahorrarte un viaje para nada. Existen muchas webcams en Internet para ver las olas de diferentes playas pero siempre tiene que estar pendiente y muy cómodo no es.
Éste proyecto es muy interesante y pretende solucionar precisamente eso, ya sirve como avisador automático cuando hay olas buenas y de forma automática. Utiliza una Raspberry Pi que analiza las imágenes de varias webcams de surf y mediante inteligencia artificial es capaz de saber si las olas son buenas o malas. Todo el conjunto está montado en una caja con una solenoide, que dará unos golpes si detecta unas buenas olas!
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La potencia y flexibilidad de Node-Red está más que clara y si todavía no conoces el sistema, te recomiendo encarecidamente que te pongas a ello. Node-Red permite crear una gran variedad de aplicaciones mediante bloques con una mínima o nula programación. Cada bloque tiene una funcionalidad y con eso, te permite ampliar sus funcionalidades casi hasta el infinito.
Una funcionalidad muy interesante es utilizar TensorFlow, la librería que permite crear modelos de Machine Learning así poder por ejemplo reconocer todo tipo de objetos y actuar en consecuencia. Esto lo podrás utilizar tanto en una Raspberry Pi o incluso en una NVIDIA Jetson Nano. En el vídeo que te dejo a continuación, podrás ver en detalle cómo se instala y sobre todo cómo se utiliza dentro de Node-Red.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Arduino
el 25/11/2020
Cuando hablamos de Machine Learning o AI, lo normal es utilizar ordenadores, computación en Cloud o grandes procesadores, pero también puedes adentrarte en el aprendizaje de máquinas con una placa Arduino. En los últimos años han aparecido en la familia Arduino varios modelos interesantes para eso y una de ellas es la Arduino Nano 33 BLE, que tiene un microcontrolador ARM bastante potente y que permite hacer cosas muy interesantes. Con la ayuda de TensorFlowLite para Arduino, podemos hacer cosas bastante chulas como reconocer patrones de movimientos usando los sensores incorporados, o incluso reconocer sencillas palabras de voz utilizando un micrófono digital externo. En la web de Arduino hay una completa guía para iniciarse en el mundillo y aprender a crear proyectos inteligentes que puedan aprender en cierta manera.
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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.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en DIY
el 07/11/2018
Éste simpático búho ha sido creado por Alex Glow, una persona muy activa en la comunidad maker, pero no es un búho cualquiera ya que utiliza el Google Vision Kit para poder realizar análisis de imágenes. Gracias a esto, puede hacer cosas tan chulas como reconocer las emociones de una cara, reconocer objetos o todo lo que permita el sistema de Google AI.
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