Max Home IndustryPixy — это видеокамера, которую можно обучить распознавать объекты. Вместо вывода большого, трудного для обработки изображения он просто предоставляет информацию, например, о фиолетовом динозавре, обнаруженном при x = 54, y = 103. Это та революция, которую мы ждем?
Как и в случае с множеством новых идей, ответ — и да, и нет.
Pixy — это недорогая видеокамера (около 59 долларов), которая потенциально обеспечивает семантический вывод более высокого уровня для другого микроконтроллера. Каждый Pixy поставляется с подходящим кабелем для подключения к Arduino, но вы можете использовать его с другими устройствами.
Выполняя обработку, он освобождает соответствующий микроконтроллер от необходимости принимать и обрабатывать большой видеофайл. Это открывает возможность создания недорогих роботизированных устройств и устройств автоматизации, которые могут перемещаться и работать в естественной или домашней среде без необходимости реализации алгоритмов компьютерного зрения.
Это что-то вроде революции, и, судя по отклику на проект на KickStarter, это можно только приветствовать. За 17 дней до завершения он уже превысил свою цель в 25 000 долларов при обещании 117 937 долларов. Проект основан на разработках Университета Карнеги-Меллона и небольшой компании из Остина, Charmed labs работает над тем, чтобы довести его до конечного пользователя.
Единственным недостатком является способ распознавания объектов Pixy. Он использует алгоритм определения цветового оттенка для обнаружения объектов определенного цвета. Обратите внимание, что цветовой оттенок — хороший подход, потому что сочетание RGB в цвете не сильно меняется при изменении яркости. Однако это означает, что если объекты, которые вы пытаетесь обнаружить, не очень определенного цвета, это не сработает — забудьте об обнаружении белых динозавров на фоне белой стены. Вы можете обнаружить до семи цветовых сигнатур, которые вы можете установить путем обучения, т. Е. Показывая цвет на камеру. Этого достаточно, чтобы отследить сотню и более объектов.
Если между объектами, которые вы пытаетесь обнаружить, и окружающей средой нет достаточного цветового контраста, вы всегда можете пометить их цветовым кодом. Идея состоит в том, что вы наклеиваете на объект своего рода цветной штрих-код, который позволяет Pixy обнаруживать и находить его. Пример, приведенный в рекламном объявлении KickStarter, маркирует зарядную станцию, чтобы робот мог ее найти и подключить. Идея цветового кода также означает, что вы получите меньше ложных срабатываний из-за необходимости точной цветовой комбинации — это также выходит за рамки семицветных профилей. Взаимное расположение цветов также дает оценку ориентации помеченного объекта.
Посмотрите промо-видео с KickStarter — придерживайтесь его, так как позже (примерно через 2 минуты) стоит посмотреть демоверсии:
Итак, Pixy не является камерой полного распознавания, но вы можете видеть, что она невероятно полезна, если вы можете подготовить среду для робота с помощью цветных меток. Однако в будущем встроенный процессор может запустить алгоритм обнаружения лиц — и если он сможет это сделать, то, возможно, для будущей модели возможен более общий алгоритм распознавания.
Если вы не можете дождаться, то хорошей новостью является то, что Pixy — это проект с открытым исходным кодом, и вы можете изменить его или начать с нуля. Аппаратное обеспечение основано на двухъядерном процессоре NXP LPC4330, 204 МГц, соединенном с видеокамерой с разрешением 1280×800, так что мощности, вероятно, хватит не только для определения оттенка.