Hãy ngừng window shopping và bắt đầu "window shopping" đi!
Cách thả đồ bằng AI
- Mục tiêu: Vận hành một dịch vụ dùng AI để thả mũ ra ngoài cửa sổ và cung cấp cho cư dân New York.
- Những thứ cần có: Raspberry Pi, động cơ bước Adafruit, dây, Roboflow AI, sản phẩm nhẹ (ví dụ: mũ cánh quạt).
Mở cửa sổ
- Vấn đề: Cửa sổ chỉ mở được khoảng 4 inch.
- Giải pháp: Tìm trên Google chiếc chìa phù hợp với cửa sổ và giải quyết được vấn đề.
Chọn mũ
- Điều kiện: Chiếc mũ phải không gây chấn thương khi rơi xuống và không cản trở giao thông.
- Lựa chọn: Mũ cánh quạt, tượng trưng cho tương lai và rơi xuống một cách đẹp mắt.
Cơ chế thả đồ
- Cấu hình: Sử dụng Raspberry Pi và động cơ bước.
- Cách làm: Quấn dây quanh động cơ bước để nó di chuyển từng chút một.
- Mã: Mã thả đồ được viết thành tệp Python.
import time
import board
import digitalio
enable_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D18)
coil_A_1_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D4)
coil_A_2_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D17)
coil_B_1_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D23)
coil_B_2_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D24)
enable_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_A_1_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_A_2_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_B_1_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_B_2_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
enable_pin.value = True
def forward(delay, steps):
i = 0
while i in range(0, steps):
setStep(1, 0, 1, 0)
time.sleep(delay)
setStep(0, 1, 1, 0)
time.sleep(delay)
setStep(0, 1, 0, 1)
time.sleep(delay)
setStep(1, 0, 0, 1)
time.sleep(delay)
i += 1
def setStep(w1, w2, w3, w4):
coil_A_1_pin.value = w1
coil_A_2_pin.value = w2
coil_B_1_pin.value = w3
coil_B_2_pin.value = w4
forward(5, int(512))
AI
- Mục tiêu: Phát hiện theo thời gian thực xem có người ở bên dưới cửa sổ hay không.
- Cách làm: Phân tích video theo thời gian thực qua webcam và kiểm tra xem có người ở một vị trí cụ thể hay không.
- Mô hình: Tạo mô hình phát hiện đối tượng bằng Roboflow.
- Mã: Mã phát hiện và thả đồ được viết thành tệp Python.
import cv2
import time
import paramiko
from inference_sdk import InferenceHTTPClient
CLIENT = InferenceHTTPClient(api_url="https://detect.roboflow.com";, api_key="API_KEY")
def ssh_execute(host, port, username, password, command):
client = paramiko.SSHClient()
client.load_system_host_keys()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.WarningPolicy)
try:
client.connect(host, port=port, username=username, password=password)
stdin, stdout, stderr = client.exec_command(command)
print(stdout.read().decode().strip())
if stderr.read().decode().strip():
print('Error:', stderr)
finally:
client.close()
video = cv2.VideoCapture(0)
consec_detections = 0
while True:
ret, frame = video.read()
result = CLIENT.infer(frame, model_id="drop-of-a-a-hat/2")
if 'predictions' in result and len(result['predictions']) > 0:
consec_detections += 1
else:
consec_detections = 0
if consec_detections >= 3:
ssh_execute('raspberry.local', 22, 'pi', 'raspberry', 'python3 dropHat.py')
consec_detections = 0
time.sleep(1)
Tầm nhìn lớn lao
- Tầm nhìn: Một thế giới nơi khi đi bộ quanh thành phố New York, mọi thứ bạn cần đều được thả xuống từ cửa sổ.
- Mục tiêu: Trở thành ví dụ đầu tiên của "Window Shopping".
Ý kiến của GN⁺
- Điểm thú vị: Kết hợp AI và IoT để đưa ra một mô hình kinh doanh sáng tạo.
- Điều cần cân nhắc khi triển khai: Cần xem xét kỹ trước về cấu trúc cửa sổ và các vấn đề an toàn.
- Thách thức kỹ thuật: Độ chính xác của mô hình AI và hiệu năng xử lý thời gian thực là rất quan trọng.
- Dự án tương tự: Có khả năng mở rộng theo hướng tương tự dịch vụ giao hàng bằng drone.
- Tác động xã hội: Có thể vừa tăng sự tiện lợi của cuộc sống đô thị vừa tạo ra một hình thức thương mại mới.
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News