AI का इस्तेमाल कर न्यूयॉर्क के नागरिकों के लिए खिड़की के बाहर टोपी गिराने की तकनीक

विंडो शॉपिंग बंद करो और विंडो शॉपिंग शुरू करो!

AI का इस्तेमाल करके ड्रॉपिंग करने का तरीका

• लक्ष्य: AI का इस्तेमाल करके खिड़की के बाहर टोपी गिराकर न्यूयॉर्क के नागरिकों को देने वाली सेवा चलाना.
• ज़रूरी चीज़ें: Raspberry Pi, Adafruit stepper motor, धागा, Roboflow AI, हल्का प्रोडक्ट (जैसे propeller hat).

खिड़की खोलना

• समस्या: खिड़की लगभग 4 इंच ही खुलती है.
• समाधान: Google पर खोजकर खिड़की के लिए सही key ढूँढ़ी और समस्या हल की.

टोपी चुनना

• शर्तें: गिरते समय चोट न पहुँचाए और ट्रैफिक में बाधा न बने, ऐसी टोपी.
• चयन: भविष्य का प्रतीक और गिरते समय सुंदर दिखने वाली propeller hat.

ड्रॉपिंग मेकैनिज़्म

• संरचना: Raspberry Pi और stepper motor का उपयोग.
• तरीका: धागे को stepper motor पर लपेटकर उसे थोड़ा-थोड़ा चलाया जाता है.
• कोड: Python फ़ाइल में लिखा गया ड्रॉपिंग कोड.

import time
import board
import digitalio

enable_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D18)
coil_A_1_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D4)
coil_A_2_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D17)
coil_B_1_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D23)
coil_B_2_pin = digitalio.DigitalInOut(board.D24)

enable_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_A_1_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_A_2_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_B_1_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT
coil_B_2_pin.direction = digitalio.Direction.OUTPUT

enable_pin.value = True

def forward(delay, steps):
    i = 0
    while i in range(0, steps):
        setStep(1, 0, 1, 0)
        time.sleep(delay)
        setStep(0, 1, 1, 0)
        time.sleep(delay)
        setStep(0, 1, 0, 1)
        time.sleep(delay)
        setStep(1, 0, 0, 1)
        time.sleep(delay)
        i += 1

def setStep(w1, w2, w3, w4):
    coil_A_1_pin.value = w1
    coil_A_2_pin.value = w2
    coil_B_1_pin.value = w3
    coil_B_2_pin.value = w4

forward(5, int(512))

AI

• लक्ष्य: खिड़की के नीचे किसी व्यक्ति की मौजूदगी को real time में detect करना.
• तरीका: webcam के जरिए वीडियो को real time में analyze करके यह देखना कि किसी खास स्थान पर व्यक्ति है या नहीं.
• मॉडल: Roboflow का इस्तेमाल करके object detection model बनाना.
• कोड: Python फ़ाइल में लिखा गया detection और dropping कोड.

import cv2
import time
import paramiko
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(api_url="https://detect.roboflow.com";, api_key="API_KEY")

def ssh_execute(host, port, username, password, command):
    client = paramiko.SSHClient()
    client.load_system_host_keys()
    client.set_missing_host_key_policy(paramiko.WarningPolicy)
    try:
        client.connect(host, port=port, username=username, password=password)
        stdin, stdout, stderr = client.exec_command(command)
        print(stdout.read().decode().strip())
        if stderr.read().decode().strip():
            print('Error:', stderr)
    finally:
        client.close()

video = cv2.VideoCapture(0)
consec_detections = 0

while True:
    ret, frame = video.read()
    result = CLIENT.infer(frame, model_id="drop-of-a-a-hat/2")
    if 'predictions' in result and len(result['predictions']) > 0:
        consec_detections += 1
    else:
        consec_detections = 0
    if consec_detections >= 3:
        ssh_execute('raspberry.local', 22, 'pi', 'raspberry', 'python3 dropHat.py')
        consec_detections = 0
    time.sleep(1)

बहुप्रतीक्षित विज़न

• विज़न: ऐसा संसार जहाँ न्यूयॉर्क शहर में चलते हुए ज़रूरत की हर चीज़ खिड़की से नीचे गिरकर मिले.
• लक्ष्य: "Window Shopping" के पहले उदाहरण के रूप में स्थापित होना.

GN⁺ की राय

• दिलचस्प बात: AI और IoT को जोड़कर एक रचनात्मक बिज़नेस मॉडल पेश किया गया है.
• अपनाने से पहले विचार: खिड़की की संरचना और सुरक्षा से जुड़े मुद्दों की पहले से पर्याप्त जाँच करनी होगी.
• तकनीकी चुनौती: AI model की accuracy और real time processing performance महत्वपूर्ण है.
• मिलते-जुलते प्रोजेक्ट: drone delivery service जैसी अवधारणा के रूप में विस्तार की संभावना है.
• सामाजिक प्रभाव: यह शहरी जीवन की सुविधा बढ़ाने के साथ-साथ व्यापार का एक नया रूप भी बना सकता है.

[GN⁺]

Hacker News टिप्पणियाँ

• उपयोगी AI: काफ़ी समय बाद इंटरनेट पर देखी गई सबसे उपयोगी चीज़। शानदार काम के लिए धन्यवाद।
• टोपी का गिरना: प्रोपेलर और हवा के बावजूद टोपी का सीधी रेखा में गिरना समझ में नहीं आता।
• प्रोजेक्ट से प्यार: इस तरह के प्रोजेक्ट बहुत पसंद हैं। कई राज्यों में AI-जनित कंटेंट पर वॉटरमार्क अनिवार्य करने वाले बिल आगे बढ़ रहे हैं।
• गलत इस्तेमाल: अगर टोपी की जगह कुछ और इस्तेमाल किया जाए, तो यह घातक हो सकता है।
• अप्रत्याशित रूप से शानदार पोस्ट: पहले लगा था कि यह साधारण होगा, लेकिन यह बहुत दिलचस्प निकला। लेखक ने कई चुनौतियाँ पार कीं और ऐसा लगा जैसे इसे आसानी से हल कर लिया हो।
• वीडियो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: यह जानने की जिज्ञासा है कि Roboflow SaaS का उपयोग क्यों किया गया। लगता है कि Pi में Frigate या DOODS जैसे on-device सॉल्यूशन चलाने के लिए पर्याप्त क्षमता नहीं है।
• वेबकैम आइडिया: न्यू ऑरलियन्स के Bourbon St की बालकनी से पार्टी में मनके फेंकने वाला वेबकैम आइडिया शानदार है। जो लोग रुचि रखते हों, वे अपना संपर्क छोड़ें।
• निवेश का अवसर: मैं इस निवेश अवसर में शामिल होना चाहता था, लेकिन लगता है कि बहुत देर हो गई।
• पड़ोस की दुकान ढूँढ़ना: कभी-कभी सड़क पर चलते हुए च्यूइंग गम चाहिए होती है। संक्षेप में, हल्का प्रोडक्ट, Raspberry Pi, Adafruit stepper motor, धागा, और Roboflow का उपयोग किया गया।
• नकली वीडियो: एक वीडियो क्लिप है जिसमें टोपी गिरते समय गायब हो जाती है और फिर दोबारा दिखाई देती है।