cjnewstar111的专栏

目录结构： 1、项目介绍 2、网络设计 3、数据采集 4、APP开发 5、APP下载 6、效果展示1、项目介绍：该项目主要在于探索是否能在通用的安卓手机上实现一个辅助驾驶功能的APP。功能与性能： 能够检测行人、自行车、电瓶车、汽车、卡车、公交车等常规交通参与者。 在行人等数量较多的情况下，可以发出提醒。 在前车距离过小的情况下，可以发出提醒。 能够检测出车道线(下一版本增加) 在偏离车道线的时候能够发出提醒(下...

背景：回家看到小外甥存了很多零用钱，作为舅舅，最近手头有点紧。于是经过几天的筹划，决定制作一个剪刀石头布机器人，向小外甥挑战。以小外甥好胜的性格，一定会欣然应答。然后凭借神经网络出色的性能，赢光他的零花钱不是问题。。。嘿嘿，想想还有点美呢。成果展示：下面这个是做好的成品，效果不错，小外甥被忽悠的一愣一愣，轻松拿下他的存钱罐。原理介绍：主要就是一个图像分类的神经网络。通过摄像头，判断小外甥出拳一瞬间的手型，然后根据规则显示克制他的手型即可。例如摄像头检测到小外甥出了剪刀，那么机.

成果展示：如下视频所示为制作好的人脸跟踪电风扇人脸跟踪风扇相关代码已经放在百度网盘上面了。链接：https://pan.baidu.com/s/188AylEd2QgOiA6YFv01N3A提取码：e2og主要原理其主要原理就是，摄像头对风扇前面的内容进行预览，树莓派对摄像头拍到的画面进行实时的检测，检测出人脸的位置。然后根据位置来控制云台的转动，从而达到风扇始终对着人脸的目标。原理示意图：树莓派通过检测人脸位置，大致判断人脸相对自己的位置，然后转换成...

下面要重点介绍一下深度学习技术以及yolov3目标检测网络深度学习技术：深度学习技术实际上是从早期的人工神经网络发展而来的。本质上就是用一个函数去拟合输入（图片）到结果（目标框）的映射。因为函数本身很复杂，无法直接求解，那就使用梯度下降的方式，寻找到函数映射错误最低的点。由于是一个黑盒优化，需要大量的输入图片和正确结果作为监督信号来进行梯度下降，所以深度学习的一个特点就是需要大量的标定数据。Yolov3网络精简：yolo系列是非常好的平衡了速度和精度的一个检测网络系列。其中Yolov3是目前

接着之前的内容，我们来编写一下云台控制的代码。实际上由于安装了开源的Adafruit_Python_PCA9685模块，操作舵机非常的简单。这里我们把舵机的控制分成x轴和y轴，x轴可以像左或者向由旋转一定的角度。y轴可以向上或者向下旋转一定的角度。所以舵机控制的接口定义为：# channel 控制x轴还是y轴# direction 控制方向，对应x轴的left或者right， y轴的up和down# angle 为旋转的角度，0 - 45 度之间def ServoControl(channel,

原理：之前在教程（一）中我们讨论了制作无人驾驶小车的方案，结论是当小车采集到图片之后，通过网络传给笔记本，然后笔记本通过深度学习推理，得出结果，反馈给小车。但是目前通过一些优秀的开源库，将cnn网络优化之后在手机或者树莓派这样的终端上面也有比较好的效果。所以这里真正开始实践的时候，我采用了树莓派的方式，摒弃了笔记本，直接通过树莓派进行图片的采集和深度学习推理，并实时的控制小车的运动。这样的话极...

这篇主要是针对深度学习原理进行一个简单的介绍。让大家了解一下这个NBHH的方法到底是怎么实现的。然后介绍一下如何把深度学习应用在这个无人驾驶小车DIY项目上面。开 始之前，我想先让大家屡清楚三个重要的概念。AI（人工智能）、机器学习、深度学习。可以这么理解，AI可以看做是一个目的，让机器能够做一些以往只有人 才能做的智能的工作，这个概念其实在很久很久之前普斯茅斯会议上就已经提出...

QQ讨论群：301849022视频：http://v.youku.com/v_show/id_XNTg1NzI4MDg0.html简介：对于喜欢电子的人来说，智能小车是每个人都曾经触碰过的项目，而且它的扩展性非常强，可以将很多很多的功能往里面加，比如寻迹、避障、检测、遥控等等。我也是一样，刚开始玩小车的时候觉得这些功能很有意思，可以后来时间久了，发现这些功能也没什么新...

项目背景大家好，我是小疯。最近一位朋友的孩子在视频网站看到了手机遥控小车，喜欢的不得了，缠着小疯的朋友做一个。可是小疯的朋友早就把这些知识还给大学老师了，哪里做的出来哦。于是来向小疯求助。小疯花了一些时间，动手做了一个手机遥控小车送给朋友的孩子。孩子非常高兴，小疯的朋友也非常的感激。小疯顺便把整个过程详细记录下来，给需要的朋友们做一个参考。项目成果 小疯先给大家看...

之前做过一个非常简单粗略版本的无人驾驶小车（点击打开链接）。曾经答应过一些朋友出教程的，可是一直没有兑现。现在下定决心要把这个教程写完。而且会重新制作一辆更好的无人驾驶小车（使用标准的4车道，增加其他车辆模型作为干扰，增加红绿灯，增加行人模型。。。）但是周期会比较长，因为毕竟这个一个比较大的DIY项目了，而且程序猿还经常加班的说。这个教程的目的就是把深度学习应用在一个DIY项目中，...