在正确的时间服用正确的药物不仅仅是例行公事——这是保健的关键部分。
然而,对于老人或处方复杂的人来说,"溢出疲劳"是真实的.
错事发生.
在这个教程中,我们潜入了计算机视野,Edge AI,和IOT,以建立一个实时的药丸识别和提醒系统.
我们将利用YOLOv8进行多溢出检测和语义分解,将其部署在Raspberry Pi上,并使用MQTT来触发物理警报或通知.
无论是您想要掌握实时对象检测,探索嵌入式AI执行,还是构建救生IoT设备,本指南已经覆盖了您!
The Architecture:从愿景到行动 QQ 系统遵循了经典的边到地(或边到地)模式.
Raspberry Pi充当了大脑,在当地处理图像帧,以确保隐私和低潜.
前提条件 QQ 随行需要: 硬件:Raspberry Pi 4B/5 (8GB推荐),相机模块 (V2或HQ).
Tech Stack:YOLOv8:用于最先进的分解和检测.
OpenCV:用于图像操纵.
Paho-MQTT:用于消息协议.
超解: 是我们模式的动力框架 第1步:训练YOLOv8分片模型 虽然YOLOv8以物体探测而出名,但我们在这里使用语义分片来精确地计算药片的面积和形状,这有助于区分非常相近的平板.
Pro Tip: 对于 Raspberry Pi 的部署, 导出您的模型到 OpenVINO 或 NCNN 格式以挤出 FPS 的每一点 !
第2步:边缘推论引擎QQ我们使用OpenCV捕获帧并传递到我们的YOLO模型.
如果检测到一粒药片 本来不该有的(或者缺少的), 我们触发警报。
步骤3:通过MQTT QQ触发物理警报 这个项目的力量在于其连接.
使用MQTT,Raspberry Pi可以在出错时与ESP32动力的蜂鸣器或闪出红色的智能灯泡交谈.
这有什么关系?
低纬度:MQTT为轻量级并适合边缘设备.
伸缩性:你可以在房子周围设置多个警报.
Going 进一步:高级生产模式 QQ 构建原型很简单,但使其足够坚固,以适应临床或家庭护理环境,需要更先进的模式,如模型量化,安全的数据流,以及OTA(Over-Air)更新.
如何优化高度受限设备的视觉模型, 我强烈建议在WellAlly Blog查看技术深度潜水。
它们为提升IOT架构和先进的计算机视觉工作流程提供了惊人的资源,有助于激励这一项目的结构。
结论 通过将YOLOv8的精确分化与Raspberry Pi的可移植性相结合,我们创造了一个能够真正改善生活质量的工具. "在公共场合学习"的旅程并不在这里结束——你可以添加一些功能,比如: 面相识别: 确保合适的人服用药物。
云日志:将避孕药摄取史同步到网络仪表板.
你要加点什么?
在评论中告诉我