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 Tecnolog铆a
el 07/07/2023
Están saliendo muchas placas de computación muy interesantes y NVIDIA ha dado un paso adelante con su nueva Jetson Nano. El módulo Jetson es similar a un módulo de RAM y se acompaña de una placa base con conectores de vídeo, USB y red ethernet. También incorpora una conexión para disco M2 y está muy orientada a la computación intensiva como puede ser la visión artificial o Machine Learning por ejemplo. Desde luego pinta muy bien aunque por el momento las unidades son muy limitadas y es difícil hacerse con una. La documentación es aún bastante dispersa pero seguro que tando la producción como la documentación mejorarán en los próximos meses.
No te pierdas nuestra guía sobre Todo lo que necesitas saber sobre Jetson Nano de NVIDIA
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¿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.
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Google tiene una infinidad de departamentos que se dedican a explorar nuevos horizontes. Uno de ellos es Google Magenta que explora las posibilidades de generación de arte y música mediante redes neuronales y Deep Learning. Como parte de ese proyecto, creado NSynth Super, un aparato que pretende generar nuevos sonidos utilizando aprendizaje profundo para que puedan ser utilizados de forma sencilla por artistas y músicos. No es que mezcle sonidos existentes, sino que encuentra los patrones de los sonidos para crear unos nuevos basándose en dichos patrones.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Rob贸tica
el 11/07/2022
Muchas veces pensamos que haya algunas tareas que están reservadas solamente a los humanos y que las máquinas no serán capaces de hacerlo. Nada más lejos de eso y un claro ejemplo es la plastilina. Todos hemos jugado con la plastilina y es algo que, a nuestro entender es algo creativo reservado a los humanos.
El robot que puedes ver en el vídeo que te dejo a continuación, es capaz de aprender a usar un pequeño bloque de plastilina para crear letras. No es que tenga un programa para hacerlo, sino que el robot intenta encontrar la manera de moldear la plastilina para conseguir su objetivo.
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