Détecteur de taureau **** alimenté par l'IA : 6 étapes (avec photos)

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:06

Le seul appareil dont nous avons tous besoin, un détecteur de taureau **** alimenté par l'IA !

Fournitures

• Tarte aux framboises
• Anneau NéoPixel
• Imprimante 3D
• TinkerCAD
• Caméra Pi
• Kit AIY
• Flux de dialogue Google
• Python
• Raspienne
• Remo.tv

Étape 1: Vidéo du projet

Étape 2: Impression 3D

Tout d'abord, nous avons besoin d'un conteneur. Dans ce cas, nous avons choisi d'imprimer en 3D un joli modèle coloré. Vous pouvez également utiliser autre chose, tant que toute l'électronique s'adapte.

Heureux de notre box, nous pouvons imprimer en 3D un emoji caca réalisé par 3DCreatorPurzi. Tout ce que nous avons à faire est d'ajouter un espace creux dans le bas pour tenir notre bague NeoPixel.

Tous les fichiers modèles sont joints.

Étape 3: Électronique

Tout commence avec un Raspberry Pi 3B+.

Parce que nous voulons utiliser Speech-To-Text, nous devons également ajouter un AIY VoiceHat et le microphone correspondant. Tout est documenté ici.

Enfin et surtout, nous filons l'anneau NeoPixel, voici un excellent tutoriel pour cela.

Avec tout mis en place, nous pouvons tester l'anneau Speech-To-Text et NeoPixel, le code de test est joint.

Étape 4: Former l'IA – Dialogflow

Pour notre IA, nous allons utiliser Dialogflow. À l'origine, il est destiné à être utilisé comme un logiciel de chatbot, nous pouvons l'utiliser légèrement à mauvais escient pour entraîner notre détecteur de taureau****.

Nous créons deux intentions, l'une est notre repli et l'autre taureau****. Ensuite, nous ajoutons tout le contenu dans les phrases d'entraînement de notre intention bull****. Vous pouvez vraiment devenir fou ici.

Après l'enregistrement, notre bot s'entraînera à détecter le taureau**** en fonction des phrases d'entraînement données. Une fois cela fait, nous pouvons utiliser un peu de code python pour nous connecter à notre IA fraîchement formée.

Le flux de données est le suivant:

1. Le microphone capte quelqu'un qui parle et l'enregistre.
2. Ce fichier est envoyé au Google Cloud et transformé en texte.
3. Le texte généré est renvoyé au Raspberry Pi.
4. Ce texte est ensuite envoyé à Dialogflow.
5. Dialogflow essaie de faire correspondre le texte avec le contenu de notre intention bull**** et, en fonction du résultat, il renverra soit l'intention bull****, soit celle de secours par défaut.
6. Sur notre Pi, nous vérifions le nom de l'intention, et s'il s'agit de " Default Fallback Intent ", nous disons aux voyants de clignoter en vert, ce qui signifie qu'il n'y a pas de taureau ***. Sinon, nous clignotons en rouge, indiquant bull****.

Le code complet est joint.

Étape 5: Remo.tv

Nous ne pouvons pas garder quelque chose d'aussi puissant pour nous tous seuls ! Nous allons donc rendre notre détecteur accessible à tous. Pour ce faire, nous allons utiliser Remo.tv, une plateforme de streaming robotisée. Tout ce que nous avons à faire est de connecter une caméra Pi et de suivre leurs instructions de configuration.

Une fois Remo.tv configuré, nous écrirons notre propre gestionnaire de chat. Au lieu d'utiliser Speech-To-Text, nous envoyons directement les messages de chat que nous recevons sur Remo.tv à Dialogflow. Le reste de la logique reste le même. Ajoutez simplement une note en arrière-plan pour dire aux visiteurs ce qu'ils regardent, et nous avons tous terminé.

Étape 6: Résultat

Nous avons construit avec succès un détecteur de taureau **** alimenté par l'IA, qui peut apprendre de nouvelles entrées !

Vous pouvez l'essayer vous-même ici.

Maintenant, où pouvons-nous récupérer notre prix Nobel de la paix ?