Raspberry Piは、 AIを活用できるため、ホームセキュリティシステムの開発を目指すメーカーにとって人気の選択肢です。AIシステムは、潜在的な脅威を特定したり、この場合は通過する車のナンバープレートタグを識別したりすることを可能にします。メーカーのYash Indane氏は、そのようなナンバープレート識別装置「Platefetcher」を開発しました。この装置は、タグを検出するだけでなく、そのタグに登録されている車両の詳細情報を取得し、モバイルデバイスからアクセスできるウェブページに情報を表示します。
Piはこのプロジェクトのいくつかの側面を担当しています。カメラからの入力を読み取り、画像認識機能を使って画像を処理し、取得したデータをホストするためのウェブサーバーを実行します。
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このプロジェクトを再現するのにそれほど多くのハードウェアは必要ありませんが、AIの要件に対応できるほど強力なRaspberry Piが必要です。Indane氏はRaspberry Pi 4を使用していますが、Raspberry Pi 3（またはリリースされたらRaspberry Pi 5）でもおそらく問題なく動作するでしょう。カメラについては、Raspberry Piと互換性があればどんなモジュールでも構いません。Indane氏はUSBカメラを使用しています。
このプロジェクトは、Docker、OpenCV、AWS Textractなどのツールを利用しています。これらのシステムは連携して、Raspberry Piにプレートデータを取得します。すべてのデータが収集されると、Raspberry PiはFlaskを使用してウェブページにデータを表示します。このプロジェクトのソースコードは、Githubで詳しくご覧いただけます。
このRaspberry Piプロジェクトの実際の動作をご覧になりたい方は、Hacksterに共有されている公式プロジェクトページでご確認いただけます。Indaneをフォローして、他のRaspberry Piプロジェクトやこのプロジェクトの最新情報もチェックしてみてください。
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