मेरे पास एक शौक परियोजना है जिसे मैं मशीन सीखने के अपने अब तक के अनुभव को बढ़ाने के एक तरीके के रूप में करने पर विचार कर रहा हूं। मैंने विषय पर कौरसेरा एमओओसी को लिया और पूरा किया है। मेरा सवाल परियोजना की व्यवहार्यता के संबंध में है।
कार्य निम्नलिखित है:
पड़ोसी बिल्लियाँ समय-समय पर मेरे बगीचे में आती हैं, जो मुझे नापसंद हैं क्योंकि वे मेरे लॉन में शौच करती हैं। मैं एक चेतावनी प्रणाली है कि मुझे चेतावनी देता है जब वहाँ एक बिल्ली मौजूद है ताकि मैं अपने सुपर soaker का उपयोग कर इसे बंद जा सकता है हो सकता है। सादगी की खातिर, कहते हैं कि मैं केवल एक बिल्ली की देखभाल करता हूं जिसके पास काले और सफेद रंग हैं।
मेरे पास कैमरा मॉड्यूल के साथ एक रास्पबेरी पाई है जो बगीचे के एक हिस्से के वीडियो और / या चित्रों को कैप्चर कर सकता है।
नमूना छवि:
मेरा पहला विचार बिल्ली या बिल्ली जैसी वस्तुओं की पहचान करने के लिए एक क्लासिफायर को प्रशिक्षित करना था, लेकिन यह महसूस करने के बाद कि मैं बड़ी संख्या में सकारात्मक नमूने प्राप्त करने में असमर्थ हूं, मैंने विसंगति का पता लगाने के पक्ष में उसे छोड़ दिया है।
मेरा अनुमान है कि अगर मैं दिन के हर सेकंड में एक फोटो खींचता हूं, तो शायद मैं प्रति दिन बिल्लियों के पांच फोटो (लगभग 60,000 सूर्य के प्रकाश के साथ) के साथ समाप्त हो जाऊंगा।
विसंगति का पता लगाने के लिए क्या यह संभव है? यदि हां, तो आप क्या विशेषताएं सुझाएंगे? मेरे विचार अभी तक केवल कुछ रंगों वाले पिक्सेल की संख्या की गणना करना है; किसी प्रकार की ब्लॉब डिटेक्शन / इमेज सेगमेंटिंग करें (जो मुझे नहीं पता कि यह कैसे करना है, और इस तरह से बचना चाहेंगे) और उन पर समान रंग विश्लेषण करें।