Платформа NVIDIA Jetson Nano заслуженно занимает место лидера бюджетных устройств для применения в обучающих проектах начального уровня с машинным обучением. Благодаря своим характеристикам (64-битный четырехъядерный процессор Cortex-A57, 128-ядерный графический процессор Maxwell, обеспечивающий производительность 472 GFLOPS и гарантирующий эффективную параллельную работу многих алгоритмов искусственного интеллекта с обработкой потока графической информации для визуализации объектов, поступающей с сенсоров высокого разрешения), она широко применяется в конструкторах-роботах, демонстрирующих такие функции, как автономное вождение, огибание препятствий с одновременным управлением дополнительными сервоприводами. Поэкперименироать с такими роботами на колесном и гусеничном ходу вы можете заказав конструкторы для сборки в интернет-магазине evo.net.ua:
- JetBot AI Kit
- JetBot 2GB AI Kit
- PiRacer AI Kit
- PiRacer Pro AI Kit
- JetRacer AI Kit
- JetRacer 2GB AI Kit
- JetRacer Pro AI Kit
- JetRacer Pro 2GB AI Kit
- JetTank AI Kit
При заказе обращайте внимание, что микрокомпьютер NVIDIA Jetson Nano не всегда входит в стандартный комплект поставки робота.
В данной статье мы познакоми вас с другими проектами, использующими ресурсы платформы NVIDIA Jetson Nano. Мы разделили их на 2 раздела: в первой части будет использоваться библиотека Tensorflow (открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия), а во второй части проектов – фреймворк PyTorch (фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом, созданный на базе Torch. Используется для решения различных задач: компьютерное зрение, обработка естественного языка. Разрабатывается преимущественно группой искусственного интеллекта Facebook).
Данная статья реализует задачу только познакомить вас с разными проектами, поэтому описания проектов конечно же достаточно короткие, а видео для демонстрации проектов на английском языке. Но что очень важно, в каждом проекте представлен перечень необходимых для его реализации элементов и ресурсов, так что вы сразу можете рассчитать свои силы. С исходниками проектов можно ознакомитья перейдя по ссылке в конце каждого проекта.
Если у вас не получится разобраться с реализацией какого-либо из проектов, пишите нам и мы сделаем подробный обзор конкретного проекта с разбором. Итак, приступим!
Проект 1. Jetson на страже чистой воды
Вы когда-нибудь думали о проведении анализа на загрязнение воды без использования лаборатории и химикатов? Повторив проект AI Clean Water и используя метод обнаружения объектов Tensorflow и WebRTC, вы сможете проверить свой источник воды!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Экран дисплея (использовался 7-дюймовый IPS-дисплей LattePanda с разрешением 1024 x 600)
- AmScope микроскоп
- Программное обеспечение Tensorflow
- 3D принтер
Источник: Jetson Clean Water AI
Проект 2. Классификация фруктов с Nvidia Jetson Nano
Классификация фруктов с трансферным обучением с использованием TensorFlow на Jetson Nano. Этот проект показывает как создать свой набор данных и классифицировать различные фрукты, используя файлы примеров Tensorflow и утилиту захвата камеры.
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow
Источник: Fruits Classification with Nvidia Jetson Nano
Проект 3. Развертывание моделей TensorFlow на периферии с NVIDIA Jetson Nano и K3s
Если вы хотите изучить Tensorflow, работающий на периферии с Kubernetes, то этот проект покажет вам, как это можно сделать! Запустив модели Tensorflow в качестве микросервисов на периферии распределения K3s, вы сможете объединить ИИ с IoT в инфраструктуру Kubernetes.
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow
- K3s
Источник: Deploying TensorFlow Models at the Edge with NVIDIA Jetson Nano and K3s
Проект 4. Обнаружение пользовательских объектов
Если вы уже знаете, как использовать Jetson Nano в своих проектах, и хотите создать свою собственную нейронную сеть для обнаружения объектов, то этот проект покажет вам всё, что нужно для этого!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow
- OpenCV
- Jupyter Notebook
- RPI Camera
- Python
Источник: Nvidia Jetson Nano: Custom Object Detection from scratch using Tensorflow and OpenCV
Проект 5. Mommybot
Вам может быть интересно, что такое mommybot? На самом деле это система, которая может управлять временем вашего сна, ваш личный помощник по сну. Если вы постоянно недосыпаете, этот проект может стать вашим решением. Попробуйте этот проект на себе и начните улучшать свой режим сна!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow
- JetBot
- Колонки USB
- Микроконтроллер Arduino и LCD дисплей
- Sklearn
- PySerial
- Pandas
- VLC
Источник: Mommybot
Проект 6. Чтение для людей с нарушением зрения
У вас когда-нибудь было желание построить что-нибудь для людей с нарушениями зрения? Собрав устройство в этом проекте вы поможете им слышать как печатный, так и рукописный текст путем преобразования распознанных предложений в синтезированную речь.
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow
- USB клавиатура и мышь
- Источник питания 5V 2.5A с кабелем Micro USB
- Карта памяти 32GB Micro SD
- Модуль камеры Raspberry Pi Camera Module V2
- Сменный широкоугольный вставной модуль Arducam 8MP
- Внешний аккумулятор
- USB-адаптер Edimax Wi-Fi
- Аудиоадаптер с разъемом USB на 3,5 мм
- Кабель USB 2.0 A-Male - Micro B
- Мини светодиодная аркадная кнопка
- Переключатель с подсветкой и крышкой
- Шлейф для камеры Raspberry Pi
- Вентилятор Noctua NF-A4x20 5V
- OpenCV
- Google Cloud Vision и API преобразования текста в речь
- 3D принтер
Источник: Reading Eye For The Blind With NVIDIA Jetson Nano
Проект 7. MixPose
Хотите посещать занятия йогой или фитнесом, не выходя из дома? С помощью этого проекта ваши инструкторы по йоге или фитнесу смогут помочь вам без личных встреч!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow
- Сенсорный дисплей
- NVIDIA Shield TV Pro
- Вебкамера
- SDK NVIDIA JetPack
- Студия Android
- 3D принтер
Источник: MixPose
Проект 8. Qrio: бот, который воспроизводит видео для малыша
Используя модель ИИ для обнаружения объектов, игровой движок и несколько других программ, вы сможете заставить своего бота идентифицировать любой объект для вашего малыша!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Программное обеспечение Tensorflow (обнаружение объектов)
- Телевизор
- Камера
- Текст в речь Amazon Polly
- Фреймворк автоматизации Selenium
- Игровой движок с системой анимации Skeleton
Источник: Qrio: A Bot that plays videos for my toddler
Начиная со следующего проекта задействуем фреймворк PyTorch.
Проект 9. Обнаружение пожаров
Этот проект направлен на обнаружение лесных пожаров. С помощью собранной системы их можно будет обнаружить с максимальной скоростью и предотвратить ужасные последствия. Возможно, он вам не пригодится в квартире, но вы всегда можете заменить дрон на что-то другое и модифицировать систему!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- PX4 Pixhawk
- Модуль камеры Raspberry Pi Camera Module V2
- FLIR lepton 3
- PX4
- PyTorch
Источник: Fire Detecting Drone
Проект 10. В помощь водителям: Монитор сонливости, слепых зон и распознавание эмоций
Как указано в названии проекта, он направлен на определение уровня сонливости водителя и уведомление водителя о том, подходит ли он для вождения. Это поможет обезопасить водителя и свести к минимуму вероятность опасного вождения. Кстати, может пригодиться и не только водителям!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Инвертор мощности для автомобиля
- ESP32
- OLED-дисплей
- Динамик Bluetooth или автомобильная аудиосистема Bluetooth
- USB-адаптер TP-Link USB Wi-Fi TL-WN725N
- Адаптер UGREEN USB Bluetooth 4.0
- Веб-камера HD
- Карта MicroSD 32 ГБ
- Разъем блока питания адаптера переменного / постоянного тока 5V-4A
- VMA204.
- PyTorch
- JetPack 4.3
- YOLOv3
- OpenCV
- Twilio
- Arduino IDE
- Mosquitto MQTT
Источник: DBSE Monitor: Drowsiness, Blind Spot and Emotions monitor
Проект 11. Распознавание изображений
Если вы новичок, который только научился настраивать свой Jetson Nano, этот проект научит вас пользоваться предварительно обученными моделями, обучать модель с нуля и использовать результаты обученной модели!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- PyTorch
- pillow
- matplotlib
- torchvision
Источник: Image recognition with PyTorch on the Jetson Nano
Проект 12. Подача!
У вас есть запасное оружие для нерфов, которое вы бы хотели использовать в качестве гранатомета? Этот проект покажет вам, как можно подавать мяч, а затем расскажет, находится ли он в зоне удара или нет!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- USB-камера с минимальной скоростью 100 кадров в секунду при 640 × 480
- Переключатель логического уровня 3V-5V
- Красный и зеленый светодиоды
- Силовой МОП-транзистор
- Соленоид 45 Ньютон или больше
- Пусковая установка для теннисных мячей Nerf Dog
- Макетная плата - 2 шт.
- Очки / солнцезащитные очки
- Разные медные провода
- Фанера, шурупы для дерева разные, деревянные дюбеля, резинки, липучки, горячий клей
- PyTorch (для создания CNN)
Источник: Tipper
Проект 13. AIoT - Искусственный интеллект для управления вашими проектами силой мысли
Вы хотите создать устройство на базе искусственного интеллекта, которое позволит вам напрямую взаимодействовать между вашим мозгом и вашим собственным аппаратным и программным проектом? Этот проект покажет вам, как построить нейронную сеть с нуля!
Необходимые ресурсы:
- Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano / Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ 2 ГБ
- Устройство ЭЭГ
- TPLINK TLWN823N Wi-Fi
- 2 x резистора 10 кОм
- 2 x резистора 330 Ом
- 2 транзистора общего назначения NPN
- Макетная плата
- Провода перемычки папа / мама
- PyTorch (для построения нейронных сетей)
- Python 3
- Изображение NVIDIA Jetson Nano
Источник: AIoT – Artificial Intelligence on Thoughts
В этой статье мы бегло познакомились с любительскими проектами по машинному обучению, реализованными на базе платформы NVIDIA Jetson Nano. Как вы понимаете, это далеко не исчерпывающий список вариантов ее применения)). Задавайте свои вопросы, делитесь своим опытом – возможно, будет интересно и познавательно, а ваши проекты получат новых поклонников!
