Introduction
Vous pouvez utiliser la classification d’images dans de nombreux scénarios liés à des appareils de périphérie. La détection d’images vous permet, par exemple, de détecter la présence de personnes et d’animaux dans une scène.
Azure Sphere vous permet d’implémenter un modèle de réseau neuronal effectuant une classification d’images en temps réel sur un appareil sécurisé avec microcontrôleur et connecté à Internet.
Supposons que vous soyez garde-forestier responsable d’un grand parc ouvert au public. Des hardes de cerfs sauvages circulent librement dans le parc. Ces cerfs sont l’attraction principale du parc. Cependant, les cerfs sont des animaux sauvages et peuvent être imprévisibles, en particulier à certains moments de l’année. Leur espace doit être respecté et il est recommandé de rester à une distance minimale de 50 mètres de ces animaux.
Des personnes et des chiens fréquentent également le parc et interagissent parfois avec les cerfs. En tant que garde-forestier, vous êtes responsable de la sécurité des personnes et des animaux dans le parc. Vous avez remarqué que récemment, les interactions entre les personnes et les cerfs ont augmenté. Pour garantir la sécurité de tous, vous devez étudier et analyser ces interactions entre les personnes, les cerfs et les chiens. Pour capturer ces données, vous avez besoin d’un appareil sur le terrain pouvant enregistrer les interactions entre les cerfs et les personnes. L’appareil doit capturer et stocker seulement les images qui montrent des cerfs. Le système doit être capable de fonctionner sur le terrain de façon sécurisée. En capturant les images avec des cerfs, vous pouvez analyser les interactions entre les cerfs, les personnes et les chiens. Pour accroître la sécurité, vous pouvez alors suggérer des mesures de sécurité supplémentaires ou recommander d’autres chemins du parc que les gens peuvent emprunter.
À la fin de ce module, vous pourrez implémenter un modèle de réseau neuronal effectuant une classification d’images en temps réel pour détecter la présence de cerfs dans une zone.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez :
- Implémenter une classification d’images sur un appareil avec microcontrôleur en utilisant un modèle de réseau neuronal préentraîné.
- Décrire la façon dont les composants et les services d’Azure Sphere fonctionnent pour déployer un modèle de classification d’images préentraîné.
Prérequis
- Un PC exécutant Windows 10
- Connaître les bases d’Azure Sphere
- Câble USB pour connecter Azure Sphere à l’ordinateur
- Adaptateur USB-série
- Câble mini pour connecter l’adaptateur série à l’ordinateur
- Fils de pontage pour connecter l’adaptateur série à Azure Sphere
- Connaissances de base de l’utilisation de Visual Studio Code
- Visual Studio Code installé sur votre ordinateur
- Git installé sur votre ordinateur
- Expérience d’utilisation de Git/GitHub