IA de périphérie sur Raspberry Pi : réalisez des projets IA avec AI HAT+

L'IA de périphérie permet de traiter les données directement sur les appareils plutôt que de dépendre de systèmes cloud. Le Learn Edge AI with Raspberry Pi présente cette approche en pratique, combinant le matériel Raspberry Pi avec un guide pratique pour construire de vrais systèmes. Cette approche rend l'IA de périphérie sur Raspberry Pi pratique pour une utilisation dans le monde réel.

La configuration utilise le Raspberry Pi 5 avec l'AI HAT+, une carte d'extension dotée d’un accélérateur Hailo intégré. Elle se connecte via PCIe et est automatiquement détectée par Raspberry Pi OS, rendant l'unité de traitement neuronal disponible pour les tâches d'IA.
 

Applications de vision avec le module caméra 3

L'offre groupée comprend également le module caméra 3 de Raspberry Pi, doté d'un capteur de 12 mégapixels avec HDR et autofocus. Il prend en charge la capture vidéo et d'images fixes et est intégré via le framework libcamera.

Dans le livre, différentes options de caméra sont couvertes, y compris les modules officiels et les webcams USB, ainsi que les configurations multi-caméras.

Des bases de l’IA à la mise en place pratique

Le livre commence par les bases de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, notamment les réseaux neuronaux et les différences entre l’IA en périphérie et les systèmes cloud. Il aborde aussi les questions éthiques et les perspectives futures.

À partir de là, l'accent est mis sur la configuration du Raspberry Pi, l'installation du système d'exploitation et le travail avec Python dans l'IDE Thonny. Les premiers exemples incluent des projets basés sur GPIO avec des LED et des servomoteurs.

Détection, suivi et projets basés sur YOLO

Une fois le système configuré, le livre passe aux pipelines d'IA tels que la détection de personnes, l'estimation de pose, la segmentation d'instance et l'estimation de profondeur.
 

Des chapitres supplémentaires introduisent la détection d’objets basée sur YOLO, avec des exemples comprenant des alertes de détection de personnes, le comptage de personnes et la reconnaissance d’objets.

Ces exemples montrent comment l'IA de périphérie sur Raspberry Pi peut être appliquée à des tâches de vision et de contrôle.

De la détection à l'interaction physique

Les chapitres suivants étendent ces applications en reliant les résultats de détection au matériel. La reconnaissance de gestes sert à piloter des servomoteurs et des mécanismes robotiques, dont un bras robotique.

Des sections supplémentaires couvrent l'accélérateur Hailo-8L, la programmation Python pour les projets d'IA et le dépannage.

Une introduction pratique à l'IA en périphérie

L'offre groupée propose un parcours structuré des bases aux applications fonctionnelles sur Raspberry Pi. Il s’adresse aux lecteurs souhaitant explorer l’IA en périphérie et expérimenter la vision par ordinateur et les systèmes d’IA embarqués de manière pratique.