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學程簡介 課程大綱 專題實績 課程講義 Q&A

10/6開課,倒數5

專題成果

AIoT居家智能應用—姿態識別
從Bill Gates 1995提起IoT概念之後,爾後到了2010年代的技術成熟以致商品化實現,智能化Ecosystem的建構得以在全球熱浪潮之下蓬勃發展;但也隨著智能化商品落地遇到瓶頸,智能化應用大多只存在手機App或是商場應用,除了系統集成、軟體應用等問題之外,令人詬病的問題之一就是雲運算時常不夠及時。而此時邊緣運算隨著類神經網路的崛起而彌補了雲運算的不足。

而本專題即是以raspberry pi搭載camera的架構同時進行IoT以及邊緣運算的雙重建構。使用MQTT(or line bot)建立了居家Camera及時防盜通知的IoT功能,並同時導入了類神經網路當中的MobileNet、藉著其輕巧但快速準確的能力,使raspberry pi具備了即時影像辨識的能力,使得家居攝影機功能各具全方位性能、能夠更貼近當下使用者生活所需。

Come-as-you-move

關鍵字:RaspberryPi、camera、CNN、LeNet、MQTT、機器手臂、Deep learning

車牌辨識智慧停車場系統
隨著社會的進步,都市化讓人潮聚集,假日在購物商場排隊等候停車位一直都是開車族心中的夢魘。如果現在告訴您,只要透過指尖輕輕設定,停車場就是您的行動管家,您相信嗎?

如今車牌辨識服務已成為智慧科技重要標配的一環,如何在此創造出更多元化的附加價值, 為這個行業發展出更多創新的營運模式來體貼廣大的車主, 讓停車系統更加智慧化, 是我們推動的目標。 本組專題方案以"車主的角度"為構思,"智慧停車系統"為核心概念,首先讓駕駛人透過各式可連網的智慧型行動裝置預先查詢空位,此外,停車場內搭備自動化的裝置設備,結合軟硬體的應用就緒平台,讓車主透過簡單的設定,即可經由手機推播服務,隨時進入系統查詢,獲取最新的停車洗車資訊狀態以及購物商場第一手的優惠訊息,進一步提升便利的智慧化生活的效益。

我們透過Raspberry pi 3 整合周邊物聯網(IOT)設備,導入影像辨識,UI使用者介面連結雲端資料庫(Firebase) ,機械手臂應用,以及Chatbot的多元互動,這一系列優化的流程,藉由軟硬體的整合設計,智慧型的後台管理,透過物聯網的可塑性,為這個行業發展出更多創新的營運模式,實現智慧城市生活。

E-Parking

關鍵字:AIoT、車牌辨識、OCR、OpenCV、MQTT、LineBot、Firebase、SQLite、嵌入式系統、物聯網、Pi 3B+、Python、Node.js、HTML5、 LabVIEW、Javascript、jQuery

人臉結帳智能系統實作
目前超商零售業服務項目龐雜,服務人員工作負擔大,同時我們也看中無人商店將成 為未來的趨勢,因此我們想要去設計一個會員自動結單的POS機。我們所設計的POS 機,不僅包含POS機該有的元素,例如紅外線條碼讀取、商品資料庫查詢及交易系統 外,更加入了會員人臉辨識的功能。在結帳時,透過POS機前方的鏡頭,會員資訊將 自動被帶出,所以消費者可以不用現金,不用悠遊卡、也不用手機QR Code支付。
我們的POS系統的主要載體是Raspberry Pi 3,除了體積小、功耗低、價格低的優點以 外,更重要的是它是一個嵌入式Linux系統。Pi在硬體上擁有USB 2.0可連接條碼掃描機 ,Pi也具備乙太網路及Wi-Fi 802.11n讓我們在結帳時,用Line即時推播訊息給會員。在 人臉辨識的部份,我們想要實現的是一個AI邊緣運算(Edge Computing)的概念。我們利 用Intel 神經計算棒Neural Compute Stick(NCS),讓Raspberry Pi,可以不用連接雲端 也能夠直接在本機快速地進行Facenet人臉辨識的深度模型運算。 透過本次的專題實作中,我們更加認識物聯網、機器視覺、深度學習的技術與應用。

electroencephalograph

關鍵字:AI、IoT、AWS、Raspberry Pi、Python、OpenCV、Node.js、HTML、CSS、Javascript、jQuery、 MongoDB、MySQL

銀髮照護之跌倒偵測示警系統實作
目前台灣逐漸步入老年化社會,相對長照人員的負擔及人力持續升高,因此決定以人工智慧(AI)影像分析為基礎,設計主動式的遠端照護系統,不僅具有主動警報功能,還能省去穿戴式麻煩(EX:穿戴裝置過重,易損壞,易碰撞,易健忘)

而是更全面性的,當偵測者跌倒時,裝設在房內的AI監視鏡頭立即透過影像辨識,拍下跌倒的照片,並將警示訊息以照片發送給照顧者的LINE,以爭取意外發生時的黃金急救時間。希望藉由較低成本的偵測系統, 讓家護的照顧方式變得更有保障及安全。

我們的AI監視鏡頭是利用NVIDIA® Jetson™ TX2 搭配 Camera來實現。而跌倒偵測的方法主要是先利用深度學習的YOLO 模型來偵測是否影像中是否有人, 接著再將YOLO輸出的bonding box, 利用OpenCV計算其長寬比值。長寬比值與時間變動關係來判定是否為跌倒狀態。一旦偵測為跌倒狀態,會立即發送跌倒警報到Line群組中∘ 在本次專題實作中, 我們希望能夠實現出一個AioT應用,也希望透過NVIDIA® Jetson™ TX2 更加深入了解AI邊緣運算的實際應用∘

Fall-alarm-system

關鍵字:NVIDIA、JetsonTX2、AIoT、Edge Computing、Linux、OpenCV、YOLO、Linebot

AIoT智能居家聲控系統實作
本專題的動機是起於一個半夜起床上廁所的小孩,因為找不到燈的開關而放聲大哭的插曲。目前市面上智能家居、辦公室系統如果需要自動控制燈光,多半會在各走道、廳房或門口加裝PIR Motion Sensor作為判斷依據,但對於一般舊公寓的家庭而言,施工成本相對昂貴,且Motion Sensor在物體靜止時較難觸發有較大機率產生誤判,對於居家生活來說相對的不適用。

因此,"就是這個光"希望利用語音、影像辨識、手機通訊軟體輔助,用最低的硬體成本,讓使用者不需動手就能正確開關一個空間內的燈光或照明設備,以達到智能家居的目的。

arteriosclerosis

關鍵字:Raspberry Pi 3、Linux、MQTT、Node.js、Line bot、Python、影像辨識、NLP自然語言處理、OpenCV、

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