Esta cámara de aprendizaje automático DIY AI sabe lo que está mirando y te lo dice… audiblemente

Las cosas que la gente puede hacer con Raspberry Pis, especialmente cuando se trata de proyectos relacionados con fotografía y video, siempre me fascinan. Y Adafruit ha publicado recientemente un proyecto muy interesante. Es una cámara que realmente sabe lo que está mirando. Se basa en el propio sistema BrainCraft HAT de Adafruit, que es un complemento de aprendizaje automático de IA para Raspberry Pi 4. Este proyecto muestra su uso práctico en un proyecto real.

La cámara utiliza el software de reconocimiento de objetos TensorFlow Lite para poder comprender lo que está viendo. Y es compatible tanto con el módulo de cámara Pi de 8 megapíxeles como con el nuevo módulo de lentes intercambiables de 12,3 megapíxeles. Una carcasa impresa en 3D envuelve todo en un bonito paquete compacto para poder llevarlo contigo mientras viajas.

Si bien solo poder ver y reconocer un objeto frente a la cámara puede no ser tan útil por sí solo, abre muchas opciones para conectar el Pi a una “cámara real” para tomar fotos o videos. Puede conectar una cámara DSLR o sin espejo desde su puerto de activación a los pines GPIO de Pi, o incluso usar una conexión USB con algo como gPhoto, para que tome una foto o comience a grabar un video cuando detecte que algo específico ingresa al cuadro.

Tal vez podría usarlo como una cámara remota de monitoreo de vida silvestre que solo dispara cuando ve una especie específica de animal. O tal vez puede hacer que dispare la cámara e inyecte automáticamente metadatos de palabras clave en los archivos de imagen a medida que los transfiere de la cámara al almacenamiento interno de la RasPi.

Sin embargo, como puede ver en el video, no siempre hace las cosas perfectas. Pero, es una computadora de aprendizaje. Entonces, eventualmente lo resolverá.

Independientemente de lo que finalmente elijas hacer con él, es un pequeño proyecto genial. Tendría curiosidad por ver si muchos fotógrafos intentan hacer uno de estos y cómo lo incorporan en algunas sesiones reales.

[via Adafruit]

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