Python+树莓派+YOLO打造一款人工智能照相机

不久之前，亚马逊刚刚推出了DeepLens 。这是一款专门面向开发人员的全球首个支持深度学习的摄像机，它所使用的机器学习算法不仅可以检测物体活动和面部表情，而且还可以检测类似弹吉他等复杂的活动。虽然DeepLens还未正式上市，但智能摄像机的概念已经诞生了。

今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示：

相机不傻，它可以很机智

我们不打算将一个深度学习模块整合到相机中，相反，我们准备将树莓派“挂钩”到摄像头上，然后通过WiFi来发送照片。本着“一切从简”（穷）为核心出发，我们今天只打算搞一个跟DeepLens类似的概念原型，感兴趣的同学可以自己动手尝试一下。

接下来，我们将使用Python编写一个Web服务器，树莓派将使用这个Web服务器来向计算机发送照片，或进行行为推断和图像检测。

我们这里所使用的计算机其处理能力会更强，它会使用一种名叫 YOLO 的神经网络架构来检测输入的图像画面，并判断小鸟是否出现在了摄像头画面内。

我们得先从YOLO架构开始，因为它是目前速度最快的检测模型之一。该模型专门给Tensorflow（谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统）留了一个接口，所以我们可以轻松地在不同的平台上安装和运行这个模型。友情提示，如果你使用的是我们本文所使用的迷你模型，你还可以用CPU来进行检测，而不只是依赖于价格昂贵的GPU。

接下来回到我们的概念原型上… 如果像框内检测到了小鸟，那我们就保存图片并进行下一步分析。

检测与拍照

正如我们所说的，DeepLens的拍照功能是整合在计算机里的，所以它可以直接使用板载计算能力来进行基准检测，并确定图像是否符合我们的标准。

但是像树莓派这样的东西，我们其实并不需要使用它的计算能力来进行实时计算。因此，我们准备使用另一台计算机来推断出现在图像中的内容。

我使用的是一台简单的Linux计算机，它带有一个摄像头以及WiFi无线网卡（ 树莓派3 + 摄像头 ），而这个简单的设备将作为我的深度学习机器并进行图像推断。对我来说，这是目前最理想的解决方案了，这不仅大大缩减了我的成本，而且还可以让我在台式机上完成所有的计算。