用树莓派和Lobe-python做智能垃圾分类

国外一个名叫Jen Fox的创客分享了一个由Raspberry Pi驱动的垃圾分类设备,该设备能告诉我们,当前的垃圾是可回收的,可堆肥的,还是有害的。

这个项目对初学者很友好,因为你不需要任何代码来训练机器学习模型,只需要稍微花点时间就可以将其加载到Raspberry Pi上。

这也是一个相当经济的装置,包括Raspberry Pi 4在内,价格不到70美元。

硬件:

Raspberry Pi 4B
树莓派摄像头模块
Adafruit 按钮
Adafruit LED

软件:

免编码的机器学习模型是用Lobe创建的,这是一个免费的桌面应用程序,可根据显示的对象自动训练图像分类器。

图像分类器认出了瓶盖

训练图像分类器:

基本上,你要上传一大堆的图片,然后告诉Lobe(分类程序)每一张图片显示的是什么对象。

比如哪些图片是可堆肥垃圾,哪些是可回收利用的物品,哪些是对生物有害的垃圾。当然,正如Jen所说,“你拥有的图片越多,模型识别起来越准确。”

接好摄像头模块的树莓派4B

你只需要编写少量代码就可以将图像分类器加载到树莓派上。Raspberry Pi摄像头充当图像分类器的“眼睛”,因此树莓派可以认出你要区分的垃圾种类。

将按钮和LED连接到Raspberry Pi的GPIO引脚,让它们与摄像头一起工作,并根据图像分类器识别“看到”的内容,点亮相应的LED。

将按钮和LED连接到GPIO引脚的示意图

当然,你要先找个盒子,最好可以安在墙上。

然后在纸板箱上钻一个方形的孔,以确保摄像头可以“看到”垃圾。

再钻几个孔,以便用户能看到LED灯,并可以接触按钮。

记得为Raspberry Pi的电源留出空间,以便接线。

Jen把盒子装在墙上,开始识别一个塑料袋

该项目源码地址:

https://github.com/IoToutpost/TrashClassifier

来自:Raspberrypi.org

编译:王文文

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