幾個世紀來,人類都處在被蟑螂支配的恐懼中。

但比蟑螂更恐怖的,是打不死還消失了的蟑螂……
現(xiàn)在,一位博士搞出了一套自動識別并薄(爆)紗(殺)蟑螂的激光 " 炮塔 ":
用 AI 算法識別,并用激光射殺。
甚至還將它寫成了一篇論文,發(fā)表在生物學(xué)雜志上:

目前算法和設(shè)備已經(jīng)全部開源。
擊殺蟑螂或把它 " 趕出舒適圈 "
硬件上,項目采用了英偉達的 Jetson Nano 作為核心計算設(shè)備。
Jetson Nano是一個小型 AI 計算機,內(nèi)置 SoC 芯片,和樹莓派一樣對初學(xué)者友好,但價格要比樹莓派貴一點(淘寶價在 700 左右,主要是包含 GPU,這也是它的賣點之一)。
首先,通過兩臺攝像機(索尼 IMX219,像素為 800 萬)對蟑螂進行定位。
隨后,將信號發(fā)送到檢流計(galvanometer)上,通過旋轉(zhuǎn)反射鏡改變激光方向,從而瞄準目標;

最后,用激光器刺激蟑螂并讓它移動 / 殺死它。
這篇論文中,小哥嘗試了不同功率的激光設(shè)備,分別是 300mW(波長 450nm)、1600mW(波長 808nm)和 100mW(波長 660nm)。
其中,較大功率的激光設(shè)備可以直接殺死蟑螂(但是德國小蠊)。
但考慮到激光可能對人眼造成傷害,小哥建議選用小功率激光設(shè)備來更好地 " 訓(xùn)練蟑螂 ":
小功率激光設(shè)備可以加熱蟑螂,觸發(fā)它們的竄逃反應(yīng),甚至讓它們飛起來(???),從而訓(xùn)練它們不在黑暗區(qū)域避難。

這樣一來,蟑螂也更容易出現(xiàn)在人們視野中,從而被迅速擊殺。
軟件上,用于檢測蟑螂的 AI 算法主要是 Yolo v4-tiny,可以實時處理 416 × 416 像素的視頻,迅速 " 搜尋 " 蟑螂。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用了 1000 張蟑螂的圖片。
論文介紹稱,這類設(shè)備足夠便宜廉價,全套加起來也不超過 250 美元。(折合人民幣約 1774 元……莫非他就是這么定義 " 便宜 " 的)
如果能殺死家里的蟑螂,那它也能殺死農(nóng)業(yè)中的其他害蟲,如毛毛蟲、有害蜂類等,或許也能開發(fā)出更好的用途。
BUT,小哥目前還不太推薦大伙兒給自家裝上這個設(shè)備,因為激光可能對眼睛等身體部位造成傷害。
他表示,自己正在研究更小、更安全的激光設(shè)備如何殺死蟑螂,包括訓(xùn)練 AI 學(xué)習(xí)識別蟑螂的特殊部位、達成 " 一擊必殺 "。
從滅蚊激光槍改進而來
開發(fā)這個設(shè)備的小哥名叫 Ildar Rakhmatulin,是英國赫瑞 - 瓦特大學(xué)的一名研究助理,此前在南烏拉爾國立大學(xué)獲得博士學(xué)位。
這個設(shè)備的前身,是一個 AI 殺蚊子激光槍(也是小哥 DIY 的),同樣是利用激光的熱量射殺蚊子。
這次小哥進化了殺蟑螂神器的設(shè)備,用的是Jetson nano,此前滅蚊激光槍用的是樹莓派。

定位蚊子的方法,用的是 OpenCV 中的目標追蹤函數(shù)(TrackerCSRT),計算蚊子所在位置的(x,y,z)坐標,并傳送給電流表。
激光槍確認蚊子的大小(身長 1 毫米 ~5 毫米左右)后,對其進行殲滅。
同時,激光發(fā)射設(shè)備還會檢查蚊子是否被殺死(如果沒有則重新進行射殺),成功率在76%左右。
One More Thing
不過相比激光功率,有網(wǎng)友更擔(dān)心 AI 識別的準確率:
如果身上有蟑螂紋身怎么辦?(等等,真的有人會紋這個嗎)

對此有網(wǎng)友調(diào)侃:
這不就像是免費做了個激光去紋身?

原文地址:http://www.myzaker.com/article/633c3f838e9f0917f47251bd






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