Как отучить соседского кота гадить на газон: используем машинное зрение и глубокое обучение

Чтобы отвадить кота от привычки оставлять «подарки» на газоне, можно использовать разные способы: силки для мелких животных, самодельные ловушки из ящиков с кирпичом на крышке и приманкой внутри, народные методы вроде обмазанных чесноком корок цитрусовых. Наконец, можно сидеть весь день с тапком в руке.

Инженер Nvidia считает, что поступать так с соседскими животными — как-то не по-соседски. К тому же он хотел попробовать нейросети на практике. Поэтому он использовал более продвинутый метод: он взял плату Nvidia Jetson TX1, IP-камеру Foscam, плату для разработки Particle Photon, подсоединённую к реле, и домашнюю систему полива газона. Коты мокрые — но живые и здоровые.

продолжение под катом...

via

Котам свойственно территориальное поведение, и их территория вовсе не совпадает с землёй хозяина. Коты метят территорию, а ходят по-большому часто на приграничных участках. Интересно, что такие приграничные участки могут делить по времени сразу несколько животных. Отвадить их от такого поведения — тяжело: несмотря на отличную память, сложно заставить кота ассоциировать владельца участка с самим участком. Членовредительские методы мало того, что негуманны, так ещё и неэффективны — на пустующую территорию придут новые коты.

Инженер Nvidia Роберт Бонд разработал собственный метод борьбы с «подарками» на газоне. Он использовал нейросеть глубокого обучения и платформу для разработки Jetson TX1 для распознавания котов и включения системы полива. «Моя жена любит наш сад, и он должен быть аккуратным и чистым», — говорит 65-летний разработчик программного обеспечения.

IP-камера Foscam FI9800P смотрит на передний двор и следит за изменениями. Если движения есть, она высылает по FTP 7 снимков разрешением 640×480, один в секунду. Их получает плата Jetson TX1, которая постоянно готова принять изображения и пропустить их через нейронную сеть глубокого обучения Caffe.

Это сообщение отредактировал DiSAMBiG - 9 июл. 2016 г. в 16:16

Для получения фото на обработку и отправки команды на полив на Jetson настроена точка доступа Wi-Fi. К Jetson подключены небольшой USB-хаб и твердотельный накопитель по SATA. В хаб инженер воткнул два «свистка» для связи с клавиатурой и мышью. На SSD Бонд установил Caffe, используя рецепт от JetsonHacks. Нейросеть работает на CUDA седьмой версии. Бонд рекомендует использовать CEVA Deep Neural Network для экономии памяти.

Это сообщение отредактировал DiSAMBiG - 9 июл. 2016 г. в 16:17

После перебора нескольких нейросетей инженер остановился на Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation (FCN). На Jetson Fcn32 работает хорошо, занимая чуть больше 1 ГБ памяти, запускается всего за 10 секунд и работает с картинкой 640×480 примерно за треть секунды.

На компьютере с GTX Titan Бонд обучил нейросеть фотографиями найденных в Интернете котов. Обошлось не без курьёзов — один раз нейросеть приняла тень за кота и намочила Бонда.

Когда система глубокого обучения узнаёт в движущемся объекте кота, она даёт команду плате Particle Photon, работающей с реле, подсоединённому к системе полива. Справа на перфорированной картонной основе — Photon, слева — реле. При получении нужной команды реле замыкается, включая душ для котиков на две минуты.

Примеры работы системы представлены на изображениях. Сначала кот попадает в поле зрения камеры, которая делает фотографию.

На второй фотографии мы видим пяточки котика — он облитый водой убегает со двора. Никаких опасных химических веществ, никаких силков и капканов, которые могут навредить коту, никаких ударов палками и бросков ботинками. Только чистая вода.

Как подчёркивает компания-производитель платы Jetson, на весь проект ушло порядка 10—15 часов работы. Система уже может определять местоположение котов. Бонд планирует использовать возможности в софте и довести проект до точечной атаки.

В прошлом уже были подобные проекты, где животных распознают и отпугивают. Blender Defender — это что-то похожее, но для защиты от домашнего кота цветов и других полезных и нужных в доме вещей. Название связано с блендером, который вклюется, когда в поле зрения камеры попадает кот, запрыгнувший на стол или на шкаф. Бонусом идёт стробоскоп.

Похожую систему разрабатывал в 2012 году Курт Грандис. У него система компьютерного зрения помогала прицельно стрелять водяным пистолетом Nerf по белкам. Автор этого проекта использовал библиотеку компьютерного зрения с открытым исходным кодом OpenCV.

Это сообщение отредактировал DiSAMBiG - 9 июл. 2016 г. в 16:18

Неожиданный душ помогает бороться не только с котами и белками — но и с людьми. К сожалению, это полностью ручная система, но её можно сделать с помощью тех же инструментов, которые использовал Роберт Бонд.



на этом всё