KI mit Raspberry Pi: Echtzeit-Objekterkennung mit Pi-Kamera und Edge TPU

Mit einem speziellen USB-Stick ist Objekterkennung in Echtzeit mit neuronalen Netzen auf dem Raspberry Pi möglich – ganz ohne Verbindung zu Google oder Amazon.

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Objekterkennung mit Pi-Kamera und Edge TPU
Lesezeit: 18 Min.
Von
  • Detlef Heinze
Inhaltsverzeichnis

Künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen in Verbindung mit neuronalen Netzen dringen in viele Anwendungsgebiete vor, die Sehen und Erkennen benötigen: Autonomes Fahren, Service- und Industrieroboter, optische Qualitätskontrolle sowie Anwendungen in medizinischer Diagnose oder auch im eigenen Zuhause werden durch maschinelles Sehen und Erkennen nützlicher oder überhaupt erst möglich gemacht.

In diesem Artikel wollen wir den Raspberry Pi mit Hilfe der Zusatzhardware Edge TPU und der notwendigen Software so ausbauen, dass schnelles maschinelles Sehen und Erkennen möglich wird. Bei der Objekterkennung geht es darum, einzelne oder mehrere Objekte auf einem Foto zu identifizieren, zu lokalisieren und zu kennzeichnen. Dabei kann es sich auch gleichzeitig um unterschiedliche Objekte handeln.

Führt man die Objekterkennung in einer Schleife auf nacheinander gemachten Fotos aus und zeigt die Bilder an, so entsteht aufgrund der hohen Geschwindigkeit der Edge TPU ein Live-Video, ähnlich wie bei einem Daumenkino. Die Objekte können dabei auch bewegt werden. Im GitHub-Repository gibt es ein Video, das zeigt, wie der Raspberry Pi einen liegenden Apfel, einen bewegten Apfel und eine bewegte Flasche in Echtzeit erkennt.