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沒(méi)想到，有一天樹(shù)莓派還能用在給鳥(niǎo)護(hù)食上！看這只松鼠抱著糧吃的正香……

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突然！就來(lái)了一股水流把它噴走了：

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再來(lái)一次？還是沒(méi)能幸免，繼續(xù)被水噴中：

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此時(shí)松鼠內(nèi)心 OS：誰(shuí)這么閑每天沒(méi)事噴勞資？？？
原來(lái)，這是一位小哥用樹(shù)莓派做出的喂鳥(niǎo)器保護(hù)器。因?yàn)樽约汉笤壶B(niǎo)兒喂食器的糧被松鼠頻頻偷走，這位小哥賭上自己機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者的尊嚴(yán)，開(kāi)發(fā)了這個(gè)新裝置。
它能夠讓攝像頭每 30 秒拍下一張照片，然后由 CV 算法來(lái)檢測(cè)喂鳥(niǎo)器上是否有松鼠。如果有的話(huà)，信號(hào)就會(huì)發(fā)送給花園里的電控水龍頭，讓它朝著喂鳥(niǎo)器噴水趕走松鼠。而做出這個(gè)設(shè)備，小哥用到的 AI 模型只需 13 行代碼就能搞定，訓(xùn)練甚至只花了 45 分鐘。效果也是立竿見(jiàn)影的，用了幾個(gè)星期后，松鼠造訪(fǎng)的頻率直線(xiàn)下降。
嗯，此刻可能更多要心疼小哥家附近的松鼠了。
“13 行代碼 + 樹(shù)莓派”趕走松鼠
效果這么好的設(shè)備，做起來(lái)難嗎？
非常 easy，一共只需 3 步：
第一，讓攝像頭每 30 秒拍下一張照片；
第二，將照片發(fā)送到 AWS Lambda 端點(diǎn)，在端點(diǎn)上使用訓(xùn)練好的 AI 模型檢測(cè)照片；
第三，如果檢測(cè)到照片中有松鼠，設(shè)備就會(huì)將信號(hào)發(fā)送給電控水龍頭的開(kāi)關(guān)，這時(shí)花園中的噴頭就會(huì)持續(xù)噴出幾秒鐘水流趕走松鼠。
大概效果就是這樣：

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判斷畫(huà)面中是否有松鼠，靠的則是小哥自己用 fast.ai 訓(xùn)練的一個(gè)模型。
他首先自己收集了一個(gè)數(shù)據(jù)集 —— 連續(xù)幾個(gè)星期讓相機(jī)每 30 秒就拍一次照片，然后手動(dòng)將照片分類(lèi)為“有松鼠”和“沒(méi)有松鼠”兩類(lèi) 。之后用這個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型，小哥是在 Google Colab 上搞定的。一共只有 13 行代碼，訓(xùn)練全程花了大約 45 分鐘。硬件端，這套設(shè)備運(yùn)行的核心是一個(gè)帶有攝像頭的樹(shù)莓派，在亞馬遜商店能直接買(mǎi)到。
由于在試驗(yàn)過(guò)程中弄出了短路、不小心燒壞了自己的 Pi 4，所有小哥不得不用 Pi 2+AWS Lambda 的方式來(lái)完成整個(gè)推理過(guò)程。
在實(shí)際使用過(guò)程中，如果模型判斷照片中有松鼠的置信度超過(guò) 70%，就會(huì)啟動(dòng)裝置。同時(shí)它還會(huì)拍下視頻和照片，這樣小哥就能從歷史記錄中看到模型是否判斷正確了。
小哥表示，這套裝置的準(zhǔn)確率為 86.6%，趕走大部分來(lái)訪(fǎng)的松鼠沒(méi)什么問(wèn)題，但也有失誤的時(shí)候。從總共記錄的 321 次防御中可以看到，其中有 43 次判斷失誤。有時(shí)畫(huà)面中是鴿子在吃東西、有時(shí)畫(huà)面中什么都沒(méi)有，有時(shí)則是小哥本人路過(guò)了那一區(qū)域，設(shè)備也噴出了水流。
針對(duì)鴿子的情況，小哥猜測(cè)可能是自己做數(shù)據(jù)集那段時(shí)間，很少有鴿子光顧他的喂食器，所以導(dǎo)致模型判斷有誤。其中有一天設(shè)備則一直在噴水，無(wú)論喂食器上站的是鳥(niǎo)還是松鼠，或者什么都沒(méi)有。后來(lái)小哥發(fā)現(xiàn)，這是因?yàn)橛袠?shù)枝剛好擋在了松鼠平常會(huì)出現(xiàn)的位置上。
整體來(lái)看，這套設(shè)備一共花費(fèi)了大約 50 美元，也就是人民幣 300 多塊。主要用來(lái)購(gòu)買(mǎi)硬件設(shè)備，AWS Lambda 則是小哥白嫖的（doge）。
小哥本職是位采訪(fǎng)人員
最后來(lái)介紹一下這套設(shè)備的主人 Jeremy B. Merrill，他是華盛頓郵報(bào)的一位采訪(fǎng)人員，平常會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析來(lái)寫(xiě)一些調(diào)查新聞。

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