Índice:
- Suprimentos
- Etapa 1: Projeto de Vídeo
- Etapa 2: Impressão 3D
- Etapa 3: Eletrônica
- Etapa 4: treinar o AI - Dialogflow
- Etapa 5: Remo.tv
- Etapa 6: Resultado
Vídeo: Detector AI Powered Bull ****: 6 etapas (com imagens)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:36
O único dispositivo de que todos nós precisamos, um detector AI Powered Bull ****!
Suprimentos
- Raspberry Pi
- Anel NeoPixel
- impressora 3d
- TinkerCAD
- Pi Camera
- Kit AIY
- Google Dialogflow
- Pitão
- Raspian
- Remo.tv
Etapa 1: Projeto de Vídeo
Etapa 2: Impressão 3D
Primeiramente, precisamos de um contêiner. Neste caso optamos por imprimir em 3D um bonito colorido. Você também pode usar outra coisa, desde que todos os componentes eletrônicos se encaixem.
Felizes com nossa caixa, podemos imprimir em 3D um emoji de cocô feito por 3DCreatorPurzi. Tudo o que precisamos fazer é adicionar um espaço vazio na parte inferior para armazenar nosso anel NeoPixel.
Todos os arquivos do modelo estão anexados.
Etapa 3: Eletrônica
Tudo começa com um Raspberry Pi 3B +.
Como queremos usar o Speech-To-Text, também precisamos adicionar um AIY VoiceHat e o microfone correspondente. Está tudo documentado aqui.
Por último, mas não menos importante, conectamos o anel NeoPixel, aqui está um ótimo tutorial para isso.
Com tudo configurado, podemos testar o Speech-To-Text e o anel NeoPixel, o código de teste está anexado.
Etapa 4: treinar o AI - Dialogflow
Para nossa IA, vamos usar o Dialogflow. Originalmente, ele foi feito para ser usado como software de chatbot, podemos usá-lo levemente de forma incorreta para treinar nosso detector de touro.
Criamos dois intents, um é nosso substituto e o outro touro ****. Em seguida, adicionamos todo o conteúdo nas frases de treinamento de nossa intenção de touro. Você pode realmente enlouquecer aqui.
Depois de salvar, nosso bot treinará para detectar touro **** com base nas frases de treinamento fornecidas. Uma vez feito isso, podemos usar um pouco de código Python para nos conectar à nossa IA recém-treinada.
O fluxo de dados é o seguinte:
- O microfone pega alguém falando e grava.
- Este arquivo é enviado ao Google Cloud e transformado em texto.
- O texto gerado é enviado de volta ao Raspberry Pi.
- Esse texto é então enviado ao Dialogflow.
- O Dialogflow tenta combinar o texto com o conteúdo de nosso intent bull **** e, dependendo do resultado, ele enviará de volta o intent bull **** ou o substituto padrão.
- Em nosso Pi, verificamos o nome do intent e, se for 'Default Fallback Intent', dizemos às luzes para piscarem em verde, o que significa que não há bull ***. Caso contrário, piscaremos em vermelho, indicando touro ****.
O código completo está anexado.
Etapa 5: Remo.tv
Não podemos manter algo tão poderoso só para nós! Então, vamos disponibilizar nosso detector para todos. Para que isso aconteça, vamos usar Remo.tv, uma plataforma de streaming de robôs. Tudo o que precisamos fazer é anexar uma câmera Pi e seguir as instruções de configuração.
Assim que o Remo.tv estiver configurado, escreveremos nosso próprio gerenciador de bate-papo. Em vez de usar o Speech-To-Text, enviamos diretamente as mensagens de bate-papo que recebemos no Remo.tv para o Dialogflow. O resto da lógica permanece o mesmo. Basta adicionar uma nota no plano de fundo para dizer aos visitantes o que eles estão olhando e pronto.
Etapa 6: Resultado
Nós construímos com sucesso um detector de bull **** alimentado por IA, que pode aprender com novas entradas!
Você pode experimentar aqui mesmo.
Agora, onde podemos receber nosso prêmio nobel da paz?
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