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機器之心編譯
參與：蔣思源
該項目在樹莓派 3 上使用深度學習使其成為一個智慧閘道。 該設備並不需要聯網， 所有的訓練和調試等都在樹莓派 3 本地完成。 在 DT42， 我們相信將深度學習應用於便捷設備在未來是一個大趨勢。 因為這樣不僅能節省資料傳輸和儲存的成本， 而且還能在無需連接雲端的情況下使設備根據圖像或視頻中顯示的事件進行回應。
項目位址：https://github.com/DT42/BerryNet
圖1
圖 1 展示了該專案的軟體架構， 我們使用 Node.js、MQTT 和 AI 引擎對圖像或視頻幀進行深度學習。 到目前為止， 該系統由兩個人工智慧引擎提供支援， 即分類引擎和目標檢測引擎。 圖 2 展示了分類和目標檢測之間的差別。
圖2
該智慧閘道的一個應用就是使用相機監測你想關注的地方。 如圖 3， 其顯示了 DT42 辦公室攝像頭的分析結果。 這些視頻幀由 IP 相機捕捉， 並將其發送到人工智慧引擎。 人工智慧引擎的輸出結果將顯示在主控面板中。
圖3
人工智慧引擎
目前支援的人工智慧引擎利用了以下幾個專案的研究：
TensorFlow
Darkflow
Darknet
該系統目前支援的分類模型為 Inception v3，
安裝
$ git clone https://github.com/DT42/BerryNet.git
$ cd BerryNet
$ ./configure
開始和停止 BerryNet
BerryNet 由系統（systemd）控制， 你可以通過 berry-manager 控制 BerryNet：
$ berrynet-manager [start | stop | status | log]
配置
所有配置都在 config.js 中：
選擇人工智慧引擎
目前有兩種類型的人工智慧引擎：目標分類和目標檢測。
配置 IP 相機快照的訪問介面
MQTT topics
主控面板
在樹莓派 3 上打開主控面板（通過觸控式螢幕）
打開流覽器並輸入統一資源定位符：http://localhost:8080/index.html#source=dashboard.json
主控面板默認設定檔將會載入。
在任意電腦的流覽器上打開主控面板
打開流覽器並輸入統一資源定位符：http://:8080/index.html#source=dashboard.json
點擊資料來源， 並將 MQTT 代理的 IP 位址更改為閘道的 IP 地址。
如要獲得更多詳細的主控面板配置資訊， 請參考 freeboard 專案：https://github.com/Freeboard/freeboard
提供圖像輸入
通過 Pi 相機捕捉圖像
$ mosquitto_pub -h localhost -t berrynet/event/camera -m snapshot_picam
通過配置 IP 相機捕捉圖像
$ mosquitto_pub -h localhost -t berrynet/event/camera -m snapshot_ipcam
提供本地圖像
$ mosquitto_pub -h localhost -t berrynet/event/localImage -m
討論
如果對該專案的疑惑、建議或任何創意， 都可以在該專案穀歌論壇討論：https://groups.google.com/a/dt42.io/d/forum/berrynet。