无论是企业还是家庭，野生动物如鹿、驼鹿甚至猫都可能对花园、庄稼和财产造成损害。在本系列文章中，将展示如何在Raspberry Pi上实时（或近实时）检测害虫（例如驼鹿），然后采取措施将其驱赶。由于不想造成伤害，将专注于通过播放响亮的噪音来吓走害虫。
欢迎下载项目的源代码。假设熟悉Python并且对神经网络的工作原理有基本的了解。
在之前的文章中，描述了如何使用在Pascal VOC 2012数据集上预训练的MobileNet SSD模型来检测动物。这个模型可以检测二十种对象，包括可能的家养害虫，如猫和狗。不幸的是，它不能检测野生动物。在本文中，将探索检测野生动物害虫（如鹿、驼鹿和犰狳）的选择。
发现了一个似乎运作良好的对象检测网络——除了它不能检测想要识别的所有害虫。应该使用一个包含鹿、驼鹿和犰狳类别的替代DNN检测器模型吗？那可能会有效，但请记住，选择受到只能在计算能力有限的设备上运行的模型的限制。在这类设备上运行良好的模型通常是在少于100类的数据库上训练的。例如，流行的COCO数据库包含80个对象类别。所以处于一种情况，没有合适的预训练DNN模型包含想要检测的每种动物的类别。例如，COCO数据库没有驼鹿类别。
这里有一个想法：如果在包含选择的害虫的新数据集上训练MobileNet模型会怎样？这种方法被称为迁移学习。它在计算机视觉的许多领域都证明是有效的。但迁移学习是如何工作的，如何使用它呢？
首先，需要获取一个包含网络应该识别的新害虫的图像的数据集。然后，在新数据集上训练基础DNN模型时，一些网络的卷积层可以冻结，以防止它们的核（卷积滤波器）在训练过程中发生变化。其他层在新数据集上进行训练，使模型变得“调整”以检测新类别。
这种方法的一个优势是它使用了一个经过验证和可靠的DNN模型，这给了一个很好的机会，以获得检测“异国”害虫的准确结果。另一方面，微调SSD模型并不是一项简单的任务。它需要一个包含新害虫的大型数据集，以及大量的经验和努力来调整模型以达到高度的准确性。
另一种方法是创建自己的轻量级模型，这在边缘设备上可能更有效。在这种情况下，可能需要牺牲SSD模型的多功能性，以换取分类器的简单性。目标是创建一个能够识别特定类型动物的AI系统，可以为此任务开发一个适当的分类DNN。与之前在本系列中使用的SSD模型相比，这个模型可能非常简单。另一方面，可以预期这个模型在边缘设备上运行时会更有效。
正如之前提到的，分类器DNN在害虫检测方面的能力是有限的。对于分类器来说，检测对象必须在图像中被看作一个整体，所以需要设计一个算法来选择包含对象的图像部分。
这可以通过使用一个简单的运动检测器来实现。因为最终目标是在视频流中检测害虫（而不是在单独的帧中），可以使用运动检测算法来选择感兴趣的部分，然后应用分类器来检查选定的部分是否包含害虫。
将选择最后一种方法——开发一个轻量级、简单的分类器模型——用于害虫消除系统。在下一篇文章中，将为选择的害虫：驼鹿创建训练数据集。
在开发过程中，可能会遇到各种挑战，包括数据集的准备、模型的选择和训练、以及最终的部署和测试。每一步都需要仔细的规划和执行，以确保系统能够有效地工作。
在准备数据集时，需要确保它包含足够多样化的图像，以便模型能够学习识别各种条件下的害虫。这可能包括不同的时间、天气条件和背景。此外，还需要确保数据集的平衡，以便模型不会偏向于检测某一特定类型的害虫。
在选择模型时，需要考虑模型的复杂性和计算需求。虽然更复杂的模型可能会提供更高的准确性，但它们也可能需要更多的计算资源，这可能不适合边缘设备。因此，需要找到一个平衡点，以确保模型既准确又高效。
在训练模型时，需要使用适当的技术来调整模型的参数，以便它能够准确地识别害虫。这可能包括使用迁移学习、数据增强和其他技术来提高模型的性能。