自制树莓派“防松鼠神器”火了，13 行代码就能让 AI 替你护食，成本 300 多元

没想到，有一天树莓派还能用在给鸟护食上！看这只松鼠抱着粮吃的正香……

突然！就来了一股水流把它喷走了：

再来一次？或是没能幸免，继续被水喷中：

此时松鼠内心 OS：谁这么闲每天没事喷劳资？？？

本来，这是一名小哥用树莓派做出的喂鸟器护卫器。因为本人后院鸟儿喂食器的粮被松鼠一再偷走，这位小哥赌上本人机械借鉴醉心者的庄严，开发了这个新装配。

它能够让录像头每 30 秒拍下一张照片，而后由 CV 算法来检验喂鸟器上是否有松鼠。若有的话，灯号就会发送给花圃里的电控水龙头，让它朝着喂鸟器喷水赶走松鼠。而做出这个装备，小哥用到的 AI 模子只需 13 行代码就能搞定，练习乃至只花了 45 分钟。结果也是立竿见影的，用了几个星期后，松鼠拜访的频坦白线降落。

嗯，现在可能更多要疼爱小哥家左近的松鼠了。

“13 行代码 + 树莓派”赶走松鼠

结果这么好的装备，做起来难吗？

非常 easy，一共只需 3 步：

初次，让录像头每 30 秒拍下一张照片；

其次，将照片发送到 AWS Lambda 端点，在端点上应用练习好的 AI 模子检验照片；

第三，若检验到照片中有松鼠，装备就会将灯号发送给电控水龙头的开关，这时花圃中的喷头就会连接喷出几秒钟水流赶走松鼠。

大概结果即是如许：

校验画面中是否有松鼠，靠的则是小哥本人用 fast.ai 练习的一个模子。

他开始本人网络了一个数据集 —— 连续几个星期让相机每 30 秒就拍一次照片，而后手动将照片分类为“有松鼠”和“没有松鼠”两类。以后用这个数据集来练习模子，小哥是在 Google Colab 上搞定的。一共惟有 13 行代码，练习全程花了大概 45 分钟。硬件端，这套装备运转的焦点是一个带有录像头的树莓派，在亚马逊市肆能干脆买到。

因为在实验历程中弄出了短路、不当心烧坏了本人的 Pi 4，因此小哥不得不消 Pi 2+AWS Lambda 的方法来实现全部推理历程。

在现实应用历程中，若模子校验照片中有松鼠的相信度超过 70%，就会启动装配。同时它还会拍下视频和照片，如许小哥就能从经历纪录中看到模子是否校验精确了。

小哥显露，这套装配的精确率为 86.6%，赶走大片面来访的松鼠没甚么疑问，但也有失误的时候。从统共纪录的 321 次防备中可以看到，此中有 43 次校验失误。偶然画面中是鸽子在吃东西、偶然画面中甚么都没有，偶然则是小哥本人途经了那一区域，装备也喷出了水流。针对鸽子的环境，小哥推测不妨本人做数据集那段时间，非常罕见鸽子惠顾他的喂食器，因此造成模子校验有误。此中有一天装备则一直在喷水，无论喂食器上站的是鸟或是松鼠，大概甚么都没有。后来小哥发现，这是因为有树枝恰好挡在了松鼠平居会出现的位置上。

整体来看，这套装备一共花消了大概 50 美元，也即是国民币 300 多块。要紧用来购买硬件装备，AWS Lambda 则是小哥白嫖的（doge）。

小哥本职是位记者

末了来说明一下这套装备的主人 Jeremy B. Merrill，他是华盛顿邮报的一名记者，平居会用机械借鉴、数据剖析来写少许观察消息。

他的杰作也吸引了很多网友的关注，Reddit 上热度 300+。很多人受到他的开导，想通过相似的技巧搞定后院里乱窜的松鼠、野猫。是时候做出一个猫屎爆破神器制止野猫来我的花圃便便了！

也有人脑洞大开，觉得久而久之松鼠会觉得这是个不错的水源地，总之就或是要时常拜访了。

看来，种种突然拜访的动物们确凿有够让歪果人头痛的。

此前 YouTube 上有一名博主在后院做了一套非常复杂的装备，即是为了来搞笑突然来拆台的松鼠。

相比之下，用 AI 辨认而后精准“袭击”的技巧宛若适用性更强。因为最近曾经入冬，小哥临时停用了这套装备，松鼠也鲜少拜访了，他显露以后天色转暖还会继续用下去。不知从新启动后的结果会是怎样呢？蹲个后续~