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？