Detection of Rail Clip with YOLO on Raspberry Pi

Sammanfattning

I en modern värld där artificiell intelligens blir allt mer integrerad i våra dagliga liv är en av de mest grundläggande och nödvändiga färdigheterna för en AI att lära sig och bearbeta information, särskilt genom objektdetektering. Det finns många algoritmer som kan användas för denna specifika uppgift, men vårt huvudsakliga fokus ligger på "You Only Look Ones", även känd som YOLO-algoritmen. Denna studie fördjupar sig i användningen av YOLO inom inbyggda system specifikt för att upptäcka tågrelaterade objekt på en Raspberry Pi. Målet med denna studie är att övervinna begränsningar i processorkraft och minne, typiska för småskaliga databehandlingsplattformar som Raspberry Pi, samtidigt som hög detekteringsnoggrannhet, hastighet och låg energiförbrukning bibehålls. Detta uppnås genom att träna YOLO-modellen med olika bildupplösningar och olika inställningar av hyperparametrar och sedan köra inferens på dem så att energiförbrukningen kan beräknas. Resultaten indikerar att även om lägre upplösningar resulterar i lägre noggrannhet, minskar de avsevärt de beräkningsmässiga kraven på Raspberry Pi, vilket gör det till en genomförbar lösning för realtidsapplikationer i miljöer där tillgången till ström är begränsad.