고양이 쫓아낸(?) 딥러닝 시스템

캣 체이서(Cat Chaser)는 엔비디아 엔지니어인 로버트 본드가 자택 부지에 대변을 보는 고양이가 끊이지 않는다는 점을 해결하기 위해 고양이만 쫓아내기 위해 만든 자동 시스템이다. 이 시스템은 IP 카메라를 이용해 정원을 7초 간격으로 모니터링한다. 촬영한 사진 처리는 엔비디아의 임베디드 모듈 시스템인 젯슨 TX1(Jetson TX1)을 이용했다. 여기에 딥러닝 기술을 더해 고양이 사진을 대량으로 학습해 정원에 침입한 고양이를 확실하게 감지해낸다고 한다. 만일 이 시스템이 고양이를 찾게 되면 와이파이를 이용해 정원으로 신호를 보내고 스프링클러를 자동으로 작동시킨다. 그는 젯슨 TX1은 신경망을 실행하기 위한 것이어서 시스템 개발은 10∼15시간 정도면 끝났다고 밝혔다. 그는 개발에 이용한 소스코드를 깃허브( https://github.com/rgbond/chasing-cats )에 공개하기도 했다. 한편 화장실(?)을 잃은 고양이들은 새로운 장소를 찾아서 그쪽으로 이동하고 있다고 한다. 개발자는 다음에는 고양이가 오면 자동조종 무선 차량을 불러내는 시스템을 만들고 싶다고 밝히고 있다. 딥러닝을 활용할 수 있는 방법이 다양하다는 걸 보여주는 예다. 관련 내용은 이곳( https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/07/deep-learning-cats-lawn/ )에서 확인할 수 있다.

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