【Editor Choice】2021 Hackster 10項AI亮點專案

作者:陸向陽

知名創客網站hackster上有諸多專案,在展望2022年的同時也回顧一下2021年有哪些熱門專案,或許也能啟發新專案的靈感唷!本篇文章將著重於介紹與AI技術有關之專案,趕緊來看看10個有趣的作品吧!

1.車速追蹤(ML-powered Speed Trap

本篇文章的作者,因為注意到街道上有些危險駕駛,因此想設法阻止駕駛的危險行為,以及測量道路上駕駛超速的頻率。文章中提及,此專案用樹莓派以及樹莓派攝影機來捕捉街道畫面後,運用機器學習來識別車輛,並以一個多普勒雷達傳感器來測量速度,一旦超速則會把畫面上傳到雲端。作者希望此專案能對城市交通的改善有所助益。

 

2.偵測植物葉子下垂(Droop Detection with Arduino and TFlite

為植物澆水看起來很簡單,其實不然,多澆少澆或時機不對,都可能造成植物生長狀況不佳。作者依據植物變乾(可能是乾旱)葉子就會失去膨脹壓力而開始下垂的原理,採用Arduino Nano 33 BLE Sense系統板與ArduCAM攝影模組,將植物葉子的狀況加以分類和訓練AI模型,再導入影像分析應用以判定水份是否足夠,就像位經驗豐富的園丁般,避免過度澆水,只在必要時才澆水。

 

3.白血病偵測(Leukemia Detection with NVIDIA Jetson Nano

急性淋巴性白血病(英語:Acute lymphoblastic leukemia,ALL),也稱為急性淋巴細胞白血病,是一種影響淋巴樣血細胞譜系的癌症。好發於兒童,發病時,兒童的 5 年內生存率約為 95%。在成人中,5年生存率在25%至75%之間,年輕患者比老年患者生存機率低,因此須及早偵測。

此專案運用NVIDIA Jetson Nano、Intel NUC套件,以及用大量標記的影像圖片來訓練TensorRT模型,從而判定新的樣本影像是否有白血病,並對細胞白血病進行分類的能力。作者希望能藉此專案,幫助病患及早判斷是否已經發病,此專案亦為醫療科技上的一大突破。

 4. Perceptmobile: Azure Percept樂高避障車(Perceptmobile: Azure Percept Obstacle Avoidance LEGO Car

Perceptmobile避障車的車身,是用樂高的BOOST創意工具箱中的樂高積木所組構成,汽車底座採用樂高Boost製成,並且是經過略微修改的M.T.R. 4模型,該模型的說明包含在標準LEGO Boost中。

此車上有攝影機模組,可將影像傳到附近的系統,運用微軟的Edge AI與Azure Percept技術進行研判影像中是否有障礙物,亦可透過HTTP協定發出控制命令,讓車子趕快轉向以避開障礙物。

而“LEGO Boost in Browser”當中一個很棒的應用程序,是透過 Web 藍牙 API 從瀏覽器控制 LEGO Boost,可以輕鬆連接到 LEGO Boost,並且提供了個很好的界面,不僅可以控制電機和其他傳感器,亦可以編寫不同命令的程式設計。

 

5. Mini Pupper機器狗 (Mini Pupper Robotic Dog

此專案類似波士頓動力公司知名的Spot機器狗,取名為Mini Pupper的開源機器狗加入了狗的臉部表情(用LCD顯示器顯示),也可擴充加入光達(LiDAR)或攝影機,以便能辨識空間、物體。

Mini Pupper同時也是第一個ROS開源機器狗的平臺,支援ROS SLAM、導航和其他AI功能,具有雷射雷達、攝像頭和其他感測器。它的表現真的是具體而微的Spot,但價格不到500美元 (相當於14,139元台幣)。此專案可以刺激和增強您的創造力,除此之外,Mini Pupper利用Ubuntu和ROS來運行其FSN(全自動導航)系統;Mini Pupper不僅支援Melodic,還支援Noetic ROS版本。

 

6. F3NR1R 2: 耳旁狐狸陪伴機器人(F3NR1R 2: Talking Fennec Fox Companion Bot

此專案在打造一個可以放置在肩膀上的陪伴型機器人,它可以講話、移動、識別一些短句。此專案運用Raspberry Pi 3 Model B、Teensy 3.1控制板、SG90伺服馬達、Seeed的ReSpeaker 2-Mics Pi HAT麥克風。

文章中提及,第2代F3N的最大特點是它可以說話。此專案使用了一個來自 TTSMP3.com 名為「賈斯汀」的聲音,這是一個非常方便的工具,可以獲取書面文字,將其轉換為語音,並且可以收聽,然後將其下載為MP3。它甚至可以切換多種語言呢!

7.森林監護者(The Forest Guardian

目前全世界,超過 80% 的森林火災是人為破壞的,遭到破壞的原因有很多,例如非法採伐,已經威脅到森林棲息地以及生物的多樣性。由於每年約有1900萬英畝的森林被非法採伐,相當於每分鐘 27 個足球場被毀滅。因此,保護森林生態系統刻不容緩,也是應對氣候變化的重要一步。

「森林監護者」這個專案即為此而生,它是一個使用聲學數據檢測邊緣非法採伐木材的低功率太陽能設備,能夠在森林中對 3 類聲學事件進行分類,即:正常(天然森林聲音)、斧頭(使用斧頭砍樹)、電鋸(使用鏈鋸記錄樹木),並將分類結果和設備狀態發送到基地台再上傳雲端。如果檢測到非法事件,則會向有關當局發出短信警報。

為了在森林中維持這種解決方案,需要收集太陽能並將其儲存在電池中。此外,為了節省電力,設備將處於睡眠、喚醒推論和再次睡眠的連續循環中。值得一提的是,此專案在QuickLogic及SensiML(已被QuickLogic購併)發起的氣候變遷挑戰賽(Challenge Climate Change)中奪冠。

8.自主偵測垃圾機器人(Autonomous (LIDAR) Litter Detection Robot

此專案為一台自主移動的履帶車,車上配光達可避障,同時也配有攝影機,可辨識行進路線中是否有垃圾(以AI方式識別)。它使用 Edge Impulse 構建了一個神經網絡模型,用於在這三個類別下通過物體檢測來檢測垃圾:1. 瓶子(玻璃和塑料);2. 罐頭(金屬);3. 包裝(塑料、紙、紙板等)。此外,Edge Impulse 在連接到 Raspberry Pi 後還能提供即時視訊串流。此專案希望藉AI識別的方式,改進大眾亂丟廢棄物之問題。

 

9. TinyML森林火災無人機偵測(TinyML Aerial Forest Fire Detection

森林火災是全世界嚴重且致命的問題。2021 年,僅在加利福尼亞州就有 7,480 起森林火災事件,並燒毀了 2,281,050 英畝的土地,作者認為此問題,會隨著氣候變化,變得愈發嚴重。森林火災,一旦蔓延開來,幾乎不可能停止。因此,此專案是決定製造一種高效的遙控飛機,它能夠自主飛行,同時使用機載攝像頭、TinyML 影像辨識技術來監控是否發生了森林火災,並通過衛星通訊來提出警告。

 

10.智慧型室內草植收割機(Smart Indoor Harvesting

此專案雖名為收割機,但比較像是室內種植監控器,用來監測光照量、濕度(用LCD顯示)等,且能精準控制水量。主控系統為Seeed的Wio Terminal,使用Blynk 應用程序進行雲平台的連接。

作者建議使用 Wio Terminal,原因是它配置了螢幕及支援WiFi,同時也有廣大的社群在使用與分享,更重要的是,它可以和 Blynk 輕鬆整合。在此專案中,透過它的螢幕可即時顯示室溫、濕度、環境光和土壤濕度,當土壤變乾時,系統會自動打開泵並給植物澆水。

系統還會檢查環境光,如果天氣很亮,例如晴天,系統會自動關閉 LED 以節省能源。這個光閾值可以通過 Blynk 應用程序進行調整。

小結

看完上列文章,是不是覺得2021年與AI有關之專案,都特別新奇以及創新呢!每一個天馬行空的想法,都得以被實踐,你還在等什麼呢!還不快加入Maker的行列。

(責任編輯:唐育琪)

陸向陽
陸向陽

Author: 陸向陽

從電子科系畢業後,即以媒體人的角色繼續這段與「電子科技」的不解之緣。歷任電子技術專書作者、電子媒體記者、分析師等角色,並持續寫作不殆。近來投入Arduino、Raspberry Pi等開放硬體的研究與教程介紹。

Share This Post On

Submit a Comment

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。