使用Edge Impulse和BalenaCloud进行图像分类
本指南将帮助您部署在Raspberry Pi上运行的图像分类系统。 使开发人员能够使用嵌入式机器学习来创建智能设备解决方案。 您将学习如何使用智能手机轻松获取图像样本,训练ML算法以及在设备上部署推理引擎。 是用于部署IoT应用程序的基于容器的平台。
概述
该项目基于出色的,可通过在容器中运行来实时播放相机的Feed。 对于我们的应用程序,我们通过在Node.js服务器内部添加另一个运行Edge Impulse Webassembly推理引擎的容器来利用Balena的多容器功能。 这两个容器通过WebSocket相互通信。 balena-cam Webapp已被修改为每秒调用推理引擎并将结果显示在网页上。
要求
Raspberry Pi:已测试v3和v4,已测试balenaFin v1.0
用手机捕捉图像样本; 或一组jp
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