Edge AI su Raspberry Pi: Realizza Progetti AI con AI HAT+

L'Edge AI porta l'elaborazione dei dati direttamente sui dispositivi invece di fare affidamento su sistemi basati su cloud. Il pacchetto Learn Ege AI with Raspberry Pi esplora questo approccio nella pratica, combinando hardware Raspberry Pi con una guida pratica per realizzare sistemi reali. Questo approccio rende l'Edge AI su Raspberry Pi pratico per l'uso nel mondo reale.

La configurazione utilizza il Raspberry Pi 5 insieme all'AI HAT+, una scheda di espansione con un acceleratore Hailo integrato. Si connette tramite PCIe e viene rilevato automaticamente da Raspberry Pi OS, rendendo l'unità di elaborazione neurale disponibile per compiti di AI.

 

Applicazioni Basate sulla Visione con Camera Module 3

Il pacchetto include anche il Raspberry Pi Camera Module 3, dotato di un sensore da 12 megapixel con HDR e autofocus. Supporta sia la registrazione video che la cattura di immagini fisse ed è integrato attraverso il framework libcamera.
 

Nel libro, vengono trattate diverse opzioni di fotocamera, inclusi moduli ufficiali e webcam USB, oltre a configurazioni multi-camera.

Dai Fondamenti dell'AI alla Configurazione Pratica

Il libro inizia con i fondamenti dell'intelligenza artificiale e del machine learning, comprese le reti neurali e le differenze tra Edge AI e sistemi basati su cloud. Affronta anche considerazioni etiche e prospettive future.

Da lì, l'attenzione si sposta sulla configurazione del Raspberry Pi, sull'installazione del sistema operativo e sull'utilizzo di Python nell'IDE Thonny. I primi esempi includono progetti basati su GPIO con LED e servomotori.

Rilevamento, Tracciamento e Progetti Basati su YOLO

Una volta configurato il sistema, il libro passa ai pipeline di AI come il rilevamento di persone, la stima della posa, la segmentazione delle istanze e la stima della profondità.
 

I capitoli successivi introducono il rilevamento di oggetti basato su YOLO, con esempi che includono avvisi di rilevamento di persone, conteggio delle persone e riconoscimento degli oggetti.

Questi esempi mostrano come l'Edge AI su Raspberry Pi possa essere applicata a compiti di visione e controllo.

Dal Rilevamento all'Interazione Fisica

Altri capitoli estendono queste applicazioni collegando i risultati del rilevamento all'hardware. Il riconoscimento dei gesti viene utilizzato per controllare servomotori e meccanismi robotici, incluso un braccio robotico.

Sezioni aggiuntive trattano l'acceleratore Hailo-8L, la programmazione in Python per progetti di AI e la risoluzione dei problemi.

Un'introduzione Pratica all'Edge AI

Il pacchetto fornisce un percorso strutturato dai concetti di base alle applicazioni funzionanti su Raspberry Pi. È rivolto ai lettori che desiderano esplorare l'Edge AI e sperimentare con la visione artificiale e i sistemi AI embedded in modo pratico.