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AI교육/허스키렌즈(HuskyLens)9

인공지능(AI)카메라 - 허스키렌즈 사물분류 '주인을 보면 달려오는 마퀸플러스' 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 사물 분류(Object Classification) 기능으로 '주인을 보면 따라오는 마퀸 만들기' 주인을 보면 따라오는 마퀸은 평소에는 제자리에서 빙글빙글 돌고 있다가 허스키렌즈가 인식한 얼굴의 주인이 보이는 경우 앞으로 전진합니다. 그럼 허스키렌즈 사물 분류 기능을 활용해 '주인을 보면 따라오는 마퀸'을 만들어 보겠습니다. 목차 1단계: 허스키렌즈 전원 공급하기 먼저 허스키렌즈를 마퀸플러스에 연결하고 마퀸플러스의 전원을 켜줍니다.그럼 자동으로 허스키렌즈의 전원도 켜집니다. 2단계: 허스키렌즈 기능 버튼을 눌러 '사물 분류.. 2023. 7. 2.
인공지능(AI)카메라 - 허스키렌즈 사물분류(Object Classification) 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 사물분류(Object Classification)의 개념 허스키렌즈의 사물 분류는 '이미지 모델학습'이라고 보면 됩니다. '사물 인식(Object Recognition)'이 이미 학습되어 있는 사물을 인식하는 것이라면 '사물 분류/구별(Object Classification)'은 Class(클래스)를 만들어 각 클래스에 해당되는 이미지를 학습시킵니다. 따라서 사물인식은 '개'는 인식할 수 있지만 '다양한 종류의 개'를 구분할 수는 없고 사물분류는 '다양한 종류의 개'를 구분할 수 있습니다. 이번 글에서는 서로 다른 품종의 .. 2023. 7. 1.
인공지능(AI)카메라 - 허스키렌즈 사물인식 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 사물인식(Object Recognition)의 개념과 종류 허스키렌즈는 이미 학습된 사물을 인식합니다. 총 20가지의 사물이 이미 허스키렌즈에 학습된 상태로 들어 있답니다. 종류를 살펴보면 비행기, 자전거, 새, 배, 병, 버스, 자동차, 고양이, 개, 소, 말, 사람, 양, 기차, 의자, 식탁, 오토바이, 화분, 소파, TV 가 있습니다. 목차 1단계: 허스키렌즈 전원 공급하기 먼저 허스키렌즈를 컴퓨터에 연결해줍니다. 5핀-usb 케이블을 이용해 컴퓨터에 연결해주면 전원이 들어옵니다. 이 외에도 허스키렌즈를 확장보드에 연.. 2023. 6. 7.
인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식으로 AI 출석부 만들기 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 얼굴 인식(Face Recognition) 기능으로 AI 출석부 만들기 AI 출석부는 허스키렌즈가 인식한 얼굴의 학생인 경우 학생의 번호를 마이크로비트로 출력해줍니다. 허스키렌즈가 인식한 얼굴이 아닌 경우에는 경보음을 냅니다. 교실 출입문 앞에 설치해두면 우리반 학생들이 아닌 학생은 경보음을 울려주고 우리반 학생인 경우에는 출석번호를 나타내주겠죠! 허스키렌즈의 기초 사용법 ↓ 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognition) 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognit.. 2023. 6. 5.
인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 여러 명 얼굴인식(Face recognition) 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 여러 명 얼굴 인식(Face Recognition) 지난 번에는 허스키렌즈로 1명의 얼굴은 인식시켜 보았습니다. 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognition) 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognition) 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 얼굴 인식(Face Recognition) creatorjo.tistory.. 2023. 6. 2.
인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 친구 얼굴 인식(3차원 얼굴 인식) 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 3차원 얼굴 인식(Face Recognition) 지난글에서는 허스키렌즈로 1명의 얼굴을 인식시켜 보고 삭제도 시켜보았습니다. 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognition) 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognition) 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 얼굴 인식(Face Recognition) creatorjo.. 2023. 6. 1.
인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈 얼굴인식(Face recognition) 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라입니다. 허스키렌즈는 물체 추적, 얼굴 인식, 사물인식, 라인 추적, 색 인식, 태그 인식, 사물 분류 등이 가능합니다. 허스키렌즈 얼굴 인식(Face Recognition) 이번에는 허스키렌즈로 얼굴인식을 시켜보겠습니다. 목차 1단계: 허스키렌즈 전원 공급하기 먼저 허스키렌즈를 컴퓨터에 연결해줍니다. 5핀-usb 케이블을 이용해 컴퓨터에 연결해주면 전원이 들어옵니다. 이 외에도 허스키렌즈를 확장보드에 연결해주고, 확장보드에 전원을 켜도 됩니다. 이번에는 간단하게 허스키렌즈를 컴퓨터에 연결시켜주었습니다. 2단계: 허스키렌즈 기능 버튼을 눌러 얼굴인식 모드로 바꾸기 허스키렌즈에는 두 개의 버튼이 있는데 좌우로 돌릴 수 있는 버튼이 기능 버튼이고, 딸깍 누.. 2023. 5. 26.
인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈와 마이크로비트 연결하기 허스키렌즈(HuskyLens)는 인공지능(AI)카메라이다. 허스키렌즈에 대한 기초 정보는 아래 글을 통해 확인할 수 있다. 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈(HuskyLens) 사용법 인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈(HuskyLens) 사용법 허스키렌즈(Huskylens)는 머신러닝이 적용된 인공지능 카메라이다. 초중등 AI교육에서는 머신러닝 모델을 직접 만들기에 무리가 있으므로 ML4KIDS나 Teachble Machine, 엔트리 등을 활용하여 '데이터'를 creatorjo.tistory.com 허스키렌즈의 가장 큰 장점은 여러 기기와 호환이 된다는 것이었다. 아두이노, 라즈베리파이, 라떼판다, 마이크로비트와 호환이 가능한데 이 중 마이크로비트와 연결하는 방법을 알아보자! 목차 1. 허스키렌.. 2020. 11. 2.
인공지능(AI) 카메라 - 허스키렌즈(HuskyLens) 사용법 허스키렌즈(Huskylens)는 머신러닝이 적용된 인공지능 카메라이다. 초중등 AI교육에서는 머신러닝 모델을 직접 만들기에 무리가 있으므로 ML4KIDS나 Teachble Machine, 엔트리 등을 활용하여 '데이터'를 입력하여 '학습' 시키고 '블록 프로그래밍'을 통해 머신러닝 모델을 활용하는 교육을 주로 해오고 있다 . 이러한 교육을 진행할 때는 항상 컴퓨터가 필수였으며 머신러닝 모델을 만들 수 있는 특정 사이트에 접속하여야만 했다. 하지만!! 이미 머신러닝 모델이 탑재되어 있는 AI카메라(허스키렌즈)를 활용한다면 ML4KIDS나 Teachble Machine, 엔트리같은 프로그램 접속 없이 허스키렌즈 자체에서 이미지 데이터들을 학습시켜 인공지능 카메라로 사용할 수 있다. 더불어 허스키렌즈를 피지컬.. 2020. 11. 2.