树莓派“防松鼠神器”在Reddit上走红。13行代码，让AI为你保护食物。没想到有一天树莓派可以用来喂鸟！看看这只松鼠抱着食物吃起来……突然！一股水流来了，把它喷走了：又是？还是没免疫，继续被喷水：这时候松鼠内心OS：谁这么闲，天天喷劳力？？？原来这是小弟用树莓派做的喂鸟器保护套。因为自家后院喂鸟器的食物经常被松鼠偷走，所以这位小哥怀着机器学习爱好者的尊严，开发了这款新设备。它让摄像头每30秒拍摄一张照片，然后CV算法检测喂鸟器上是否有松鼠。如果是这样，就会向花园中的电子控制水龙头发送信号，水龙头会向喂鸟器喷水以驱赶松鼠。做这个设备，弟弟用的AI模型只需要13行代码就可以搞定，训练甚至只用了45分钟。效果也是立竿见影的。使用几周后，松鼠的访问频率直线下降。嗯，此时此刻，我可能更心疼哥哥家附近的松鼠了。“13行代码+树莓派”这么好的驱鼠器，实现起来难吗？非常简单，只需要3个步骤：首先，让相机每30秒拍一张照片；第二，将照片发送到AWSLambda端点，并使用经过训练的AI模型在端点上检测照片；第三，如果检测到照片中有松鼠，设备会向电水龙头的开关发出信号，此时花园中的洒水器会喷水几秒钟，将松鼠赶走。大概效果是这样的：判断图片里有没有松鼠，要靠我哥自己用fast.ai训练的一个模型。他首先自己收集了一个数据集——让相机每30秒拍摄一张照片，持续数周，然后将这些照片手动分类为“有松鼠”和“没有松鼠”。然后用这个数据集训练模型，我哥是在GoogleColab上做的。总共只有13行代码，训练过程耗时约45分钟。硬件方面，这款设备的核心是一个带有摄像头的树莓派，可以直接在亚马逊商店购买。由于测试时短路，不小心烧坏了自己的Pi4，所以兄弟们不得不使用Pi2+AWSLambda来完成整个推理过程。在实际使用中，如果模型以超过70%的置信度判断照片中有松鼠，就会激活设备。同时，它还会拍摄视频和照片，让小哥从历史记录中看出模型判断是否正确。小哥说这个装置准确率86.6%，赶走大部分来访的松鼠没问题，但也有失误。从总共记录的321次防守可以看出，其中有43次被误判。有时候画面里有鸽子在吃东西，有时候画面里什么都没有，有时候小哥自己路过那片区域，设备也喷了水。以鸽子为例，我哥猜测是我做数据集的那段时间，很少有鸽子光顾过他的feeder，导致对模型的判断错误。有几天设备一直在喷水，不管喂食器上有鸟还是松鼠，或者什么都没有。后来小弟弟发现，这是因为一根树枝恰好挡住了松鼠通常会出现的位置。综合来看，这套设备的总成本在50美元左右，也就是300多元人民币。主要用来买硬件设备，AWSLambda是小弟的doge。我的兄弟是一名记者。最后，我想介绍一下这台设备的主人，JeremyB.Merrill。他是华盛顿邮报的记者。他通常使用机器学习和数据分析来撰写一些调查性新闻。他的代表作也引起了众多网友的关注，在Reddit上的热度达到了300+。受他启发，很多人想用类似的方法对付在后院乱跑的松鼠和野猫。是时候制作一个猫屎喷射器来阻止流浪猫在我的花园里拉屎了！也有一些人认为，长此以往，松鼠会认为这是一个很好的水源，所以还是要经常光顾。看来各种不期而遇的动物，就足以让外国人头疼了。之前YouTube上的一位博主在后院做了一套非常复杂的设备，就是为了恶搞突然来找麻烦的松鼠。相比之下，用AI识别然后精准“打击”的方法似乎更实用。由于最近入冬，弟弟暂时停用了这个设备，松鼠也很少来了。他说等天气转暖了他会继续用。不知道重启后效果如何？深蹲后续~
