AIOT

Project1 支援口罩辨識的智慧門禁系統

目的

辨識人是否有戴口罩，並且將結果顯示於網頁上。

架構

使用的技術

• 前端
  • Flask 製作網頁
• 後端
  • Flask 製作 API 將邊緣資料傳上 cloud
  • MongoDB 操作
• 邊緣運算
  • Raspberry PI 搭配 sensor 蒐集 data
  • Yolo 影像辨識

Project2

目錄

2020/12/10 ~ 2020/01/31 AIOT marathon

D01 AIOT 人工智慧物聯網介紹
D02 感測器介紹
D03 感測器傳輸介面
D04 感測器應用層傳輸模式
D05 感測器資料自動蒐集
D06 SQL & NOSQL 資料庫介紹
D07 MongoDB 大數據資料庫介紹與安裝實作
D08 Python 存取 MongoDB 常用指令與程式教學
D09 Docker 軟體容器平台介紹與安裝使用
D10 使用 Docker 安裝 MongoDB
D11 Raspberry PI(樹莓派) 簡介與 OS 燒錄
D12 Linux 常用指令教學
D13 Raspberry PI 之接腳介紹與 GPIO 教學
D14 使用 Python 控制 GPIO 接腳
D15 使用 Python 進行 WebCam 視訊擷取與輸出
D16 使用 Python 控制 DHT22 感測器與繼電器
D17 使用 Docker 架設 Flask Web Server
D18 使用 Python 開發 Flask 網頁程式
D19 撰寫 Flask Web 程式存取 MongoDB
D20 在 Raspberry PI 上使用 Remote VScode 安裝 Flask Web Server
D21 YOLO 目標檢測框架介紹
D22 使用 YOLOV3 訓練人臉識別
D23 在 Raspberry Pi 上使用 YOLO 已訓練好的模型
D24 在樹莓派上布署與使用 YOLOv3-tiny
D25 使用 YOLO 訓練如何辨識橘子
D26 透過 Flask 將訊息從樹梅派傳送給 PC
D27 將 Raspberry Pi 的 YOLO 資料集預測結果傳送至 PC
D28 設計一個影像與辨識結果的資料庫
D29 使用 Webcam 拍照並以 YOLO 辨識資料庫儲存的結果