[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "i", "ps": "cndo", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "disable": true, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "clmf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "disable": true, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "cndo", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "cndo", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223677-0", "render_to": "inpage_VI-223677-0-101273134", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?p1=byaeu&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid11=&puid12=&puid13=&puid14=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=" } } ]
{ "author_name": "Никита Лихачёв", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 63, "likes": 44, "favorites": 15, "is_advertisement": false, "section_name": "default", "id": "32354" }
Никита Лихачёв
14 804

Американец научил нейросеть прогонять котов с газона

Менеджер Nvidia Роберт Бонд из Бивертона, штат Орегон, самостоятельно создал антикошачью охранную сигнализацию, работающую на основе нейросети и защищающую его газон при помощи опрыскивателей. О её устройстве он рассказал в блоге разработчиков Nvidia.

Поделиться

В избранное

В избранном

Камера определяет кота на фотографии

По словам Бонда, ему надоели соседские коты, которые постоянно проводили время у него на лужайке.

Я хотел побудить их тусоваться где-то ещё, кроме моего двора. В то же время, я хотел узнать больше о ПО на основе нейросетей и глубинном обучении, и вместе с тем немного повеселиться. Так что я решил создать систему, которая будет автоматически прогонять кошек с моего двора при помощи искусственного интеллекта.

Роберт Бонд, менеджер Nvidia

В проекте Бонд использовал четыре устройства: одну камеру наблюдения, установленную на стене дома, компьютерную платформу Jetson TX1, Wi-Fi-модуль Particle Photon для «интернета вещей» и реле, подключённое к поливалкам.

Если камера засекает изменение в наблюдаемой обстановке, она последовательно делает семь снимков и передаёт их через FTP на Jetson. На Jetson работает система, основанная на нейросети Caffe: она определяет, есть ли на фотографии кошка. Если кошка обнаружена, сигнал передаётся на Photon, и тот через реле включает поливалки на две минуты.

Автоматическое включение поливалок

Бонд пояснил, что изначально используемая им готовая нейросеть корректно определяла кошек лишь в 30% случаев. Оказалось, что большинство изображений, использованных для обучения нейросети, были сняты фронтально в духе «Посмотрите на мою кисоньку», однако для реальных условий такие образцы не подходили.

Разработчику пришлось натренировать нейросеть дополнительно на снятых им изображениях кошек: оказалось, что для идентификации котов ночью было достаточно лишь 50 изображений (в изначальной выборке их было 300). Однако Бонд предупредил, что нейросеть можно натренировать слишком сильно: например, если делать все снимки кошек только с одного угла, то все снимки с другого угла будут для нейросети мешаниной, и она не будет определять на них кошек корректно.

Это не первый подобный проект Бонда. В 2015 году он построил аппарат, способный распознать муравья на полу (насекомые заполонили его кухню) и направить на него луч 5-милливаттного лазера: «На самом деле, он муравьям не вредит, просто раздражает их».

Популярные материалы
Показать еще
{ "is_needs_advanced_access": true }

Лучшие комментарии

Дискуссии по теме
доступны только владельцам клубного аккаунта

Купить за 75₽
Авторизоваться

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность писать комментарии и статьи
  • общение с членами клуба
Подробнее

Преимущества
клубного аккаунта

  • отсутствие рекламы
  • возможность читать и писать комментарии
  • общение с членами клуба
  • возможность создавать записи

Сколько это стоит?

Членство в клубе стоит всего 75₽ в месяц. Или даже дешевле при оплате за год.

Что такое клуб?

Клуб ТЖ это сообщество единомышленников. Мы любим читать новости, любим писать статьи, любим общаться друг с другом.

Вступить в клуб

Комментарии Комм.

0 новых

Популярные

По порядку

Прямой эфир

Вы не против подписаться на важные новости от TJ?

Нет, не против