センサー – MEATS-SOCK製品 “Sensoria”はしばらくの間棚に留まりませんが、[Andrew]はセンサーアのゲームSDKをスナッグし、スマートな靴下をハッキングして安価なおもちゃのヘリコプター。これがまだ頑丈で、明らかに効果的なプロジェクトを見ることはめったにありません。 SOCKは、そのコンパニオンデバイスを介してデータを送信します – Bluetooth Anklet-to LabVIEW。 LabVIEWはその後、添付のArduinoと協議して、[Andrew]というサーボを操作します。その結果：驚くほど直感的で、スロットルを駆動するためのアクセラレータスタイルのフットコントロールを提供する迅速かつ汚れたハック。壊れた後のヘリコプターを罰する[Andrew]のビデオをチェックしてください。 これは私たちがセンサーアのために見た最初のハックです。彼らはすでに彼らの資金調達の目標に達しましたが、いくつかのSDKは未請求のままです。あなたは下のリアルタイムでヒートマップを照らすソックスのセンサーの公式ビデオを見ることができます。 そして、あなたがそれを逃したならば、首の筋肉によって管理されているエステリックスプロジェクトのヘリコプターを見てください。 [ありがとうマリオ]
Day: April 25, 2022
DIYラズベリーニューラルネットワークはすべてを見て、いくつかDIYラズベリーニューラルネットワークはすべてを見て、いくつか
を楽しいプロジェクトとして認識しています。実装するのが楽しいだけでなく、私がそれを展示したすべての人のための荷物のための荷物を作ることを終えたのですが、ほとんどハッカースペースやそのような集会での人々のために楽しい荷物を作ることになった。はい、Pornographic – Cheeky Hackersに囲まれています。 追加されたメイナが指摘されていることは、インストールされたら、インターネットアクセスは必要ありません。これは最先端のスタンドアロンのオブジェクト認識です。 しかし、それは広範囲にわたる役に立つAIになりますか？ニューラルネットワークがその周りのすべてのオブジェクトを認識できる場合は、人間のようなスキルになりますか？読む。 オブジェクト認識の実行方法 Inception Object Recomentizerの内部 実装は次のとおりです。 ラズベリーPI 3モデルB. アンプとスピーカー ピカメラ 瞬間SWTICH. Piのための携帯電話の充電器のバッテリー 必要なソフトウェアの中心部は、TensorFlowフレームワークを使用して実装されているGoogleのInception Neuralネットワークです。画像認識のためにTensorflowチュートリアルに従ってダウンロードできます。 PythonやTensorflowがわからない場合は、チュートリアルはどんなプログラミングも含まれません。つまり、私がしたようにサンプルコードを変更することがない限り。 Classify_Image.py印刷はパンダを見ました サンプルコードは、Pandaの写真を含む固定ファイルファイルを取り、オブジェクト認識を行います。それはパンダを見たと印刷することによって結果を与えます。しかし、それは十分な楽しみではありませんでした。 私はいくつかのテキストへの音声ソフトウェアと祭りを見つけたのを捜した。それがパンダを見たいと思うとき、私はLinuxシェルで祭りを運営するためにサンプルコードを修正し、実際に「私はパンダを見た」と話すように話すように言う。 Audio PlayerHTTPS：//hackaday.com/wp-content/uploads/2017/06/classify_speak_panda_audio.wav. 00:00 00:00 00:00 しかし、それでも十分に楽しんではありませんでした。私はPicameraをラズベリーPIに接続し、それは写真を撮って、オブジェクト認識を行うためにテンスフローコードにそれを与えました。野外では、それは私の写真に推論を推測しました。 そして最後に、それをすべて本当に簡単にするために私はPIのGPIOピンの1つにモンサムスイッチを接続し、瞬間的なスイッチが押されたときに写真を撮った。