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Real time object detection with Raspberry Pi, Google Edge TPU and Python

SmartPiCam

Real time object detection with Raspberry Pi, Google Edge TPU and Python

Willkommen bei der SmartPiCam! (see English version below)

Dieses Projekt realisiert eine smarte Kamera mit dem Raspberry Pi, die in Echtzeit mit Hilfe der Edge TPU von Google die Objekte "Apfel" und "Flasche" erkennt. Das neuronale Netz basiert auf einem von Google trainierten Modell auf Basis des COCO-Datensatzes mit der Architektur "MobileNet SSD v2". Das Inferencing findet auf der Edge TPU statt. Der Raspberry Pi kann dadurch 6 Bilder pro Sekunde anzeigen und erkannte Objekte kennzeichnen(TPU Konfiguration mit normaler Geschwindigkeit). Die Bilder haben eine Auflösung von 300 x 300 Pixel. Das "Video SmartPiCam HD" zeigt eine Aufnahme des Desktops vom Raspberry Pi in Echtzeit.

In den Ordnern "SmartPiCam" und "SmartPiCam_with_PyCoral_API" befinden sich jeweils eine Installationsanleitung und die Python Quellen. Das PyCoral-API ist das aktuelle API für die Edge TPU. Das Projekt ist ausführlich beschrieben im Artikel "Objekterkennung mit Pi-Kamera und Edge-TPU", deutsches Make-Magazin 03/2019, 20.06.2019, Seite 58-62. https://www.heise.de/select/make/2019/3/1561278575740040

Siehe auch: https://github.com/robodhhb/RoboPiCam
https://github.com/robodhhb/Smart-Modelrailway-Cam

Welcome to the SmartPiCam!

This project realizes a smart camera with the Raspberry Pi. It detects the objects "apple" and "bottle" in real time using the Edge TPU from Google. The neural network is based on a model trained at Google on basis of the COCO-Dataset with the architecture "MobileNet SSD v2". Inferencing is executed on the Edge TPU. The Raspberry Pi is therefore able to detect and mark objects on 6 pictures per second (TPU configuration with default operating frequency). The pictures have a resolution of 300 x 300 Pixel. The "Video SmartPiCam HD" shows a real time recording of the pi's desktop.

See folders "SmartPiCam" and "SmartPiCam_with_PyCoral_API" for an installation manual and the python sources. Please use the PyCoral-API implementation because it is the actual API for the Edge TPU. This project is described in the article "Objekterkennung mit Pi-Kamera und Edge-TPU", german Make Magazine 03/2019, 20.6.2019, p. 58-62. https://www.heise.de/select/make/2019/3/1561278575740040

See also: https://github.com/robodhhb/RoboPiCam
https://github.com/robodhhb/Smart-Modelrailway-Cam