La fotocamera Raspberry Pi utilizza l'audio per creare foto con l'intelligenza artificiale

Cos'è quel suono? Lascia che questa telecamera cieca te lo mostri!

Dicono che un'immagine vale più di mille parole, ma mille parole potrebbero valere un'immagine? Il creatore e sviluppatore Diego Trujillo Pisanty ha cercato di scoprirlo con il suo progetto di telecamera cieca alimentata da Raspberry Pi. Invece di utilizzare un obiettivo per catturare la luce per creare un'immagine, ascolta il suono e costruisce un'approssimazione di ciò che potrebbe esserci intorno in base all'audio rilevato.

Il dispositivo funziona in modo simile a una normale fotocamera in quanto punti la fotocamera su ciò che desideri catturare e premi un pulsante per generare un'immagine. In questo caso, però, ha un corno gigante sulla parte anteriore utilizzato per amplificare la cattura dei suoni. Gli utenti devono puntare il clacson nella direzione di ciò che desiderano catturare prima di premere il pulsante. La fotocamera analizza quindi l'audio attraverso un filtro AI e genera un'immagine.

Secondo Pisanty, ha sviluppato una rete neurale artificiale (o ANN) personalizzata proprio per questo progetto. Ha addestrato l'intelligenza artificiale con i suoi modelli basati su una serie di video girati a Città del Messico.

Il modello è stato creato prendendo ogni fotogramma del video e accompagnandolo con l'ultimo secondo di audio. Ciò ha contribuito a creare un'associazione di audio e video che il sistema può utilizzare per creare immagini. Poiché è stato addestrato in questo modo, tutto ciò che crea è vagamente basato sulle immagini dei centri urbani di Città del Messico.

Per questo progetto, Pisanty utilizza un modulo Raspberry Pi 3B. Sarebbe comunque possibile ricrearlo utilizzando un Raspberry Pi 4. Finché il Pi è in grado di gestire Tensorflow, dovrebbe funzionare. La fotocamera dispone anche di un piccolo schermo che funge da sorta di mirino. Consente agli utenti di sapere quando le immagini vengono elaborate e fornisce un'anteprima delle immagini generate. Tutto è alloggiato all'interno di un guscio personalizzato stampato in 3D.

Il modello AI utilizzato per addestrare la telecamera cieca è stato creato utilizzando Python 3. È progettato per funzionare con Tensorflow 2 e funziona su Raspberry Pi utilizzando TFLite. Se vuoi ricreare questo progetto Raspberry Pi o semplicemente dare un'occhiata più da vicino a come va insieme, guarda il video condiviso da Pisanty su YouTube e leggi di più sul progetto sul suo sito web.

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Ash Hill è uno scrittore freelance di notizie e servizi presso Tom's Hardware US. Gestisce i progetti Pi del mese e gran parte del nostro reporting quotidiano su Raspberry Pi.

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