यह कोड पैटर्न का हिस्सा है 2020 कोड ग्लोबल चैलेंज के लिए कॉल करें.
सारांश
खोज और बचाव अभियानों में ड्रोन पहले उत्तरदाताओं के लिए आवश्यक उपकरण बन गए हैं। इस कोड पैटर्न में, आप हवाई चित्रों से एसओएस संदेशों का पता लगाने और उन्हें टैग करने के लिए दृश्य पहचान का उपयोग करना सीखते हैं।
Description
2017 प्राकृतिक आपदाओं को तोड़ने वाला रिकॉर्ड था। तूफान मारिया, इरमा और हार्वे से, कैलिफोर्निया में विनाशकारी जंगल की आग। दुनिया भर में लोग सुनामी, बवंडर, बाढ़, भूस्खलन, भूकंप और ज्वालामुखी विस्फोट से पीड़ित हैं - मानव निर्मित आपदाओं के सभी का उल्लेख नहीं करने के लिए।
खोज और बचाव मिशन और आपदा राहत कार्यों के लिए हवाई चित्र महत्वपूर्ण हो गए हैं। हालांकि, हर किसी के पास हेलीकॉप्टर या उपग्रहों तक पहुंच नहीं है, इसलिए ड्रोन हवाई यात्रा को जल्दी और सस्ते में कैप्चर करने के लिए एक आवश्यक उपकरण बन गए हैं।
यह कोड पैटर्न आपको निम्नलिखित कार्यों को पूरा करने का तरीका दिखाता है:
- उपयोग क्लाउड एनोटेशन वस्तु पहचान का उपयोग करके सार्वभौमिक सहायता प्रतीकों (जैसे "एसओएस") की पहचान करने के लिए एक दृश्य मान्यता मॉडल को प्रशिक्षित करना।
- टेल्लो ड्रोन से वीडियो फ़ीड को स्ट्रीम और कैप्चर करें।
- वीडियो फ़ीड के खिलाफ भविष्यवाणी चलाने और परिणामों का डैशबोर्ड देखने के लिए एक वेब ऐप कॉन्फ़िगर करें।
फ्लो
- उपयोगकर्ता लेंस स्टूडियो का उपयोग करके नमूना चित्र बनाता है।
- उपयोगकर्ता छवियों को क्लाउड एनोटेशन पर अपलोड करता है, जो एक मॉडल को प्रशिक्षित करता है और फिर एक TensorFlow.js मॉडल निर्यात करता है।
- उपयोगकर्ता वेब अनुप्रयोग में TensorFlow.js मॉडल जोड़ता है।
- उपयोगकर्ता टेलो ड्रोन को कंप्यूटर से जोड़ता है और वेब एप्लिकेशन शुरू करता है।
- ड्रोन वीडियो फ़ीड वेब एप्लिकेशन द्वारा कैप्चर की जाती है।
- वीडियो फ्रेम का विश्लेषण TensorFlow.js मॉडल द्वारा किया जाता है।
- वेब एप्लिकेशन UI दृश्य पहचान विश्लेषण प्रदर्शित करता है।
अनुदेश
इसे आज़माने के लिए तैयार हैं? इस कोड पैटर्न के लिए विस्तृत तकनीकी चरणों का पता लगाएं README.md और सेटअप.एमडी.
- प्रतिमा बनाने के लिए संवर्धित वास्तविकता का उपयोग करें।
- मॉडल को प्रशिक्षित करें।
- डैशबोर्ड पर तैनात करें।
पेड्रो क्रूज़
