Semáforo con detección de cascos vía Machine Learning
A principio de año recibí el video de un semáforo con detección de cascos. Es decir que la luz del semáforo solo pasaba a verde si los motociclistas tenían puesto el casco. Ignoro si se trataba de un producto real, pero lo usé como premisa para probar la placa experimental Texas Instruments AM62A.
El prototipo de No Helmet No Green tiene tres componentes:
1 . TI AM62A: con una cámara USB monitorea el cruce de calles y realiza inferencias para detectar cascos con un modelo local entrenado en la plataforma Edge Impulse
2 . Servidor Linux: funciona como intermediario en la comunicación de placas. Recibe el % de reconocimiento de la TI AM62A y lo pone a disposición del semáforo
3 . DFRobot Unihiker: con un script Python va iterando las luces del semáforo, consultando la inferencia del servidor intermedio antes de pasar a verde
El sistema fue programado en Python, salvo el web service que está en PHP.
Por motivos de practicidad, hice una intersección a escala y entrené el modelo con una simpática moto Lego.
TikTok
Demo
Tutorial y archivos
Tutorial y código fuente en la página de Edge Impulse
¿Fue el semáforo concientizador de Honda un Hoax?
Algo que me llamó la atención cuando vi esta campaña era que no tenía precisiones tecnológicas. Cómo entrenaron el modelo, el hardware, la empresa que tuvo a cargo el desarrollo, etc
Ahora un usuario de TikTok envía este mensaje que parece confirmar las sospechas.
En cualquier caso, en el link de Edge Impulse está el código Python, el modelo y el tutorial para quien quiera implementar algo similar.
