Detector AI Bull Powered ****: 6 pași (cu imagini)

Cuprins:

Provizii
Pasul 1: Video de proiect
Pasul 2: Imprimare 3D
Pasul 3: Electronică
Pasul 4: Instruirea AI - Flux de dialog
Pasul 5: Remo.tv
Pasul 6: Rezultat

Video: Detector AI Bull Powered ****: 6 pași (cu imagini)

2025 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2025-01-13 06:58

Singurul dispozitiv de care avem nevoie cu toții, un detector AI Powered Bull ****!

Provizii

Raspberry Pi
Inel NeoPixel
imprimantă 3d
TinkerCAD
Camera Pi
Kit AIY
Google Dialogflow
Piton
Raspian
Remo.tv

Pasul 1: Video de proiect

Pasul 2: Imprimare 3D

În primul rând, avem nevoie de un container. În acest caz, am ales să imprimăm 3D unul frumos colorat. Puteți folosi și altceva, atâta timp cât se potrivește toată electronica.

Mulțumiți de cutia noastră, putem imprima 3D un emoji de caca realizat de 3DCreatorPurzi. Tot ce trebuie să facem este să adăugăm un spațiu gol în partea de jos pentru a ține inelul NeoPixel.

Toate fișierele model sunt atașate.

Pasul 3: Electronică

Totul începe cu un Raspberry Pi 3B +.

Deoarece dorim să folosim Speech-To-Text, trebuie să adăugăm și un AIY VoiceHat și microfonul corespunzător. Totul este documentat chiar aici.

Nu în ultimul rând, conectăm inelul NeoPixel, iată un tutorial excelent pentru asta.

Odată ce totul este configurat, putem testa inelul Speech-To-Text și NeoPixel, codul de testare este atașat.

Pasul 4: Instruirea AI - Flux de dialog

Pentru AI-ul nostru vom folosi Dialogflow. Inițial, este menit să fie folosit ca software chatbot, îl putem folosi puțin greșit pentru a ne instrui detectorul bull ****.

Creăm două intenții, una este rezerva noastră, iar cealaltă taur ****. Apoi adăugăm tot conținutul în frazele de antrenament din intenția noastră de taur ****. Poți chiar să te înnebunești aici.

După salvare, robotul nostru se va antrena pentru a detecta taurul **** pe baza frazelor de antrenament date. Odată terminat, putem folosi un pic de cod python pentru a ne conecta la AI-ul nostru recent antrenat.

Fluxul de date este următorul:

Microfonul ridică pe cineva care vorbește și îl înregistrează.
Acest fișier este trimis către Google Cloud și transformat în text.
Textul generat este trimis înapoi la Raspberry Pi.
Acest text este apoi trimis la Dialogflow.
Dialogflow încearcă să asocieze textul cu conținutul din intenția noastră bull **** și, în funcție de rezultat, fie va trimite înapoi intenția bull ****, fie cea alternativă implicită.
Pe Pi, verificăm numele intenției și, dacă este „intenție implicită de rezervă”, spunem luminilor să clipească în verde, adică fără taur ***. În caz contrar, aprindem roșu, indicând bull ****.

Codul complet este atașat.

Pasul 5: Remo.tv

Nu putem păstra ceva atât de puternic pentru noi! Deci, vom pune detectorul nostru la dispoziția tuturor. Pentru a face acest lucru, vom folosi Remo.tv, o platformă de streaming de robot. Tot ce trebuie să facem este să atașăm o cameră Pi și să urmăm instrucțiunile de configurare ale acestora.

Odată ce Remo.tv este configurat, vom scrie propriul nostru handler de chat. În loc să folosim Speech-To-Text, trimitem direct mesajele de chat pe care le primim pe Remo.tv către Dialogflow. Restul logicii rămâne aceeași. Doar adăugați o notă în fundal pentru a le spune vizitatorilor la ce se uită și am terminat.