В этом проекте мы
- построить игрушечную машинку из автомобильного комплекта робота, купленного на Amazon.
- запрограммируйте плату Arduino на машине, чтобы машина двигалась «по требованию» с помощью глубокой нейронной сети.
- обучить глубокую нейронную сеть распознавать дорожные знаки США
- построить конвейер обработки изображений, который:
- захватывает кадры из потока камеры
- предварительно обработать его, чтобы изолировать интересующую область
- применить предсказание DNN к рентабельности инвестиций для определения дорожных знаков США
- отправьте соответствующую команду автомобилю, чтобы повернуть налево, повернуть направо или остановиться
Результат
Исходный код
Исходный код проекта находится в гитхабе. Он состоит из следующих важных частей:
- Model_training.ipynb - используется для обучения DNN, который может идентифицировать дорожные знаки США.
- Sketch_go_on_demand.ino - это код, который развертывается на плате arduino в автомобиле. Он напрямую управляет оборудованием автомобиля.
- Car.py - это Python-интерфейс к автомобилю, который код водителя использует для управления автомобилем, отправляя команды стоп, повернуть направо или повернуть налево.
- Driver.py - это сердце проекта. Он включает в себя конвейер обработки изображений, который идентифицирует дорожный знак с камеры с помощью предварительно обученного DNN, а затем отправляет соответствующие сигналы управления движением в автомобиль.
- Main.py - точка входа в программу.
Обо мне
Я начинающий инженер по искусственному интеллекту из района залива Сан-Франциско. В прошлом месяце я закончил TERM1 Car ND Udacity. Ожидание запуска TERM2. Подробнее обо мне здесь.