骑上我心爱的小摩托,再挂上AI摄像头,去熟悉一下全城的渣滓!

百家 作者:大年夜数据文摘 2019-11-09 16:21 浏览:76 评论:0
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骑上我心爱的小摩托,再挂上AI摄像头,去熟悉一下全城的渣滓!-爱尖刀

大年夜数据文摘出品

来源:medium

编译:曹培信

渣滓管理是现代城市一个异常有挑衅性的义务,每个地区都有其独特的渣滓产生形式,但不管产生渣滓的种类和数量若何变更,优化渣滓的搜集方法是降低本钱、保持城市干净的重要手段

关于一些城市来讲,由于不克不及装置大年夜型渣滓箱,这项义务变得加倍艰苦,比如阿姆斯特丹,在市中间的大年夜部分地区,渣滓搜集依附于市平易近和旅客每周两次将渣滓袋投放到指定的搜集点

在这类情况下,优化渣滓搜集过程和尽可能增添渣滓袋在这些地点的聚积时间是相当重要的。

传统的处理办法是将某种情势的传感器分散在城市中,这些传感器将担任搜集有关渣滓分布的数据,然则这类办法本钱很高,不管是装置照样保护都须要持续的投资,并且对情况不友爱,毕竟这类处理情况成绩的办法,同时又临盆了更多的一次性电子产品,还将它们分布在城市的各个角落。

然则medium上有位名叫Michele Moscaritolo博主就想,假设有一个智能摄像头可以精确地辨认渣滓,那么这个成绩就很好处理了。

一个城市只须要有一些如许的摄像头,装在渣滓搜集车或公用车辆,渣滓处理中间的人员可以从他们的办公室及时长途监控渣滓统计数据,比如每种渣滓类型平日涌如今哪里,每天、每周和每个月的趋势,热点等。

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别的,如许的公用车辆还可以检测居平易近不按时间地点请求扔渣滓的情况,以停止及时干涉。

有了如许的想法主意,Michele Moscaritolo就付诸行动,做了如许的一个智能摄像头和渣滓监控体系。

让我们一路来跪拜一下大年夜神的教程。

相机,要选就选最好的

检测方面我采取了一个经常使用且异常有效的对象检测神经搜集:Yolo,阿姆斯特丹市的人工智能专家Maarten Sukel比来发布了这个搜集的一个版本,专门练习辨认渣滓箱、袋子和纸箱,这个体系作为我们相机软件的核心。

Yolo链接:

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

推敲到隐私成绩,摄像机还嵌入了一项模糊人脸,衣服和人体的边沿技巧,如许就没有触及隐私的数据被传输到云。

为便携式相机增长智能功能,我应用了NVIDIA Jetson家族体系的单晶片相机。关于相机,我选择了最强大年夜的一个,AGX Xavier系列,推敲到我们必须运转渣滓检测和人模糊,这是一个比较稳妥的选择。

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全城最靓的智能Vespa摩托

要达到阿姆斯特丹的每个地区,最好的就是电动自行车。然则电动车哪能配得上我拉风的外型,是以我改装了我的Vespa摩托车,把一切的设备(相机和天线清除在外)都放在坐垫下的车厢里。加上一个简单的稳压器和一个电源按钮,我就有了一个智能的Vespa摩托车,我给它取了个名字——VespAI!

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车载软件应用经过修改的Darknet来运转Yolo v3,检测成果经过过程一个滤波和积聚模块供给,该模块将防止在多个相邻视频帧中出现屡次计算同一渣滓;它还将为一个”渣滓点”在大年夜约5米半径范围内停止屡次检测。

渣滓的GPS坐标经过过程简单的gpsd接口从usb模块读取,将数据存储在Google Firestore及时数据库中,如许本地的Google firebase SDK就被用于客户端应用法式榜样开辟。

应用法式榜样

现代数据分析应用法式榜样必须支撑从任何设备战争台拜访,而及时数据拜访则须要应用恰当的后端技巧和可以或许支撑用户查询的数据模型。我们选择Ionic+Angular停止前端开辟和谷歌的Firestore坐标及时数据库。

Ionic+Angular让我们可以从一个浅显的代码库临盆iOS和安卓应用法式榜样,和一个基于web的可以从任何浏览器拜访的应用法式榜样。

Google Firebase则可让我们将每个GPS点左边作为一个嵌套的集合/文档存储。选择的数据模型许可我们快速检索检测到的渣滓点列表,包含相干的GPS坐标、集装箱/袋子/纸板的数量、按区域和每小时的粒度数据,其对分布式计数器的支撑还能让我们按小时和区域及时统计信息变得异常轻易,不须要履行复杂的查询。

Firebase客户端SDK包含一个通用的API,可用于订阅客户端应用法式榜样,以添加/更新/删除 Firestore数据库上运转在VespAI上的应用法式榜样产生的活动。经过过程这类方法,我们的一切应用法式榜样都可以在检测后几秒钟内显示数据。

谷歌地图今朝支撑两种不合的可视化: 热图和标记点。热度图可以快速检查区域中的渣滓分布情况,而标记点可以检查单个渣滓检测点的详细信息。

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渣滓数据分析应用法式榜样(Android)

网页版应用法式榜样链接以下:

https://mangustatrash.firebaseapp.com/tabs/tab2

将来可以改进的处所

该应用法式榜样功能齐备,然则还有一些可以改进的处所:

  • 应用更好的全球定位体系模块。今朝的模块基于u-blox neo-7代,neo-8如今曾经可以用了,精度比neo-7代有所进步,这将防止由于卫星接收差有时出现渣滓在“在运河中心”的情况。

  • 进一步练习神经搜集模型。当我们积累愈来愈多的渣滓图象时,我们将用这些图象用于进一步练习,以渐渐取得更精确的检测。

  • 后端改进。我们筹划应用Firestore分布式计数器来添加更多的及时统计信息,例如基于区域的每个渣滓类型的逐日和每周统计信息。

  • 异样在后端。我们正在推敲应用GeoFire来支撑地理查询,这将许可用户对客户定义的区域停止统计。

  • 支撑将数据导出到其他类型的数据库。比如支撑基于SQL的汗青数据集查询。


相干报导:

https://becominghuman.ai/smart-garbage-visual-detection-monitoring-and-analytics-a0061fff2b76


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