Seguro que recuerdas al clásico libro de buscar a Wally donde había enormes ilustraciones con personajes y que solo uno de ellos era Wally, el cual debías encontrar entre la multitud. Por supuesto, esto llevaba un rato siendo bastante observado, pero gracias a la inteligencia artificial o Machine Learning, se puede optimizar o automatizar el proceso, tal y como hizo Matt Reed. Ha utilizado una nueva plataforma de Google llamada AutoML para poder reconocer la cara de Wally de forma automática. Éste sistema permite realizar aplicaciones de reconocimiento visual de forma fácil y ya que estaba, también ha conectado un pequeño brazo robot a una Raspberry Pi para señalar el resultado.
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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 19/03/2024
A estas alturas ya hemos visto muchos proyectos y ejemplos que utilizan Machine Learning de alguna manera, pero rara vez se ve algún ejemplo práctico que pueda ser útil en la vida diaria. Éste proyecto de Samuel Alexander utiliza un Arduino BLE Sense junto con la librería TensorFLow Lite Micro, una versión minimizada que funciona en microcontroladores. De ésta manera puede analizar los diferentes tipos de movimientos en el tenis de mesa y mediante análisis automático, predecir si lo está haciendo bien o mal.
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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 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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