Raspberry Pi

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm một khóa "thông minh" diện khuôn mặt với Raspberry Pi. Vì tài nguyên của Pi có hạn nên một phần công việc (cụ thể là phần training) phải được đảm nhận bởi một hệ thống khác là máy tính cá nhân của bạn. Đây cũng là xu thế của các sản phầm phần cứng trí thông minh nhân tạo trong tương lai: các phần cứng vật lý được kết nối với đám mây/ siêu máy tính để giải các thuật toán thông minh, nhường tài nguyên để robot thao tác với môi trường ngoại vi. Để làm hiểu rõ vấn đề này hơn tui sẽ hướng dẫn các bạn trong bài này xây dựng một hệ thống nhận diện giọng nói và đoán xem tâm trạng của người nói đang hỷ nộ ái ố ra sao. 

Thử tưởng tượng một ngày nào đó bạn cầm trên tay một bo mạch có kích thước bằng Raspberry Pi nhưng chạy Windows 10, có  Arduino với chip ATmega Leonardo, 4 nhân 1.8GHz, 4GB RAM, 64GB bộ nhớ, USB 3.0. Bạn không nằm mơ đâu! Chỉ có điều bo mạch này giá gấp 4 lần Raspberry Pi: 149 Mỹ cành.

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn chuẩn bị phầm mềm cho dự án khóa thông minh nhận diện khuôn mặt, cụ thể là phần training lấy dữ liệu bằng python. Bài này ta sẽ bắt tay vào phần cứng và demo thử xem dữ liệu training của ta tốt đến đâu.

Trong bài trước tui đã hướng dẫn các bạn thu thập dữ liệu từ xa với Raspberry Pi và WebIOPi. Bài này chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn 1 tí về ứng dụng WebIOPi qua việc thiết lập 1 hệ thống điều khiển bóng đèn từ xa qua Internet. Tutorial này được tham khảo từ trang http://webiopi.trouch.com/Tutorial_Basis.html

LƯU Ý: Tutorial này có liên quan đến nguồn điện 220V có thể gây chết người nên đề nghị các bạn cẩn thận. Tui không chịu trách nhiệm nếu tai nạn xảy ra.

Trong bài trước tui đã giới thiệu về việc nhận diện khuôn mặt với Raspberry Pi và webcam. Tuy nhiên bài chỉ dừng lại ở việc Raspberry Pi có thể nhận diện được khuôn mặt của bất kỳ ai đứng trước webcam mà thôi. Bài toán đặt ra là làm thế nào để Raspberry Pi nhận được khuôn mặt của chính bạn? Đây là một bài toán khó và thú vị. Khó là vì chúng ta cần thuật toán và khả năng xử lí hình ảnh mạnh. Thú vị là do ta có thể "chế cháo" kết hợp với các hệ thống bảo mật khác như vân tay, mật khẩu để tăng tính an ninh cho đề án của bạn. Vì độ phức tạp của đề án này nên tui sẽ chia ra làm 2 phần.

• Phần đầu tiên là "phần mềm": chúng ta sẽ ghi lại khoảng 200 tấm hình webcam với khuôn mặt của bạn và huấn luyện máy tính với thuật toán chính diện (eigenfaces) của OpenCV. Do tài nguyên của Pi hạn hẹp nên bạn cần chạy phần này trên máy tính của mình. 
• Phần tiếp theo là "phần cứng": ta nối Pi với relay và cho webcam chụp ảnh. Nếu Pi nhận diện được chính khuôn mặt của bạn thì sẽ kích relay.

Lưu ý là các bạn phải tải OpenCV về trên cả Pi và máy tính. Các bạn vào đây để download code và các tập tin cần thiết nữa: https://github.com/johnkimdinh/Facial-recognition-Raspberry-Pi-OpenCV

Mục đích: Đây là loạt bài viết A-Z hướng dẫn các bạn cài đặt và sử dụng Orange Pi Lite để phát triển dự án Iot. 

Chủ đề: Hướng dẫn cài Wiring OP + NodeJS và tiếp cận công cụ Node-RED trên Orange Pi Lite, thử nghiệm một ví dụ cơ bản trên các chân GPIOs bằng cách kéo thả cực thú vị của Node-RED 

Tham khảo: Hướng dẫn mình có tham khảo từ bài viết của bạn NDT và có bổ sung thêm cách thức để tự động connect tới wifi mỗi khi bật Orange Pi

Mục đích: Hướng dẫn dành cho các board Orange Pi có card wifi. Bạn sẽ không phải mắc công mỗi khi bật Orange Pi phải dùng USB TTL để connect vào, rồi bật kết nối card wifi, connect wifi, xem địa chỉ ip, route internet, cấu hình DNS (name sever), bla bla các thứ nữa. Hướng dẫn của mình không bao gồm phần hướng dẫn cài đặt HĐH Amrbian. Bạn có thể nhờ nơi bán cài giùm hoặc tham khảo bài viết phía trên nhé ;) . OK bắt đầu thôi ^^

Mục đích: Đây là loạt bài viết A-Z hướng dẫn các bạn cài đặt và sử dụng Orange Pi Lite để phát triển dự án Iot. 

Chủ đề: Hướng dẫn cài hệ điều hành Armbian và thiết đặt mạng wifi lần đầu cho Orange Pi Lite. Les't Go