Paso 7: Programa intel edison en Node.js
0) toma el cuadro
usando bash script ffmpeg toma una imagen y guardarla
<p>/home/root/bin/ffmpeg/ffmpeg -s 320x240 -f video4linux2 -i /dev/video0 -vframes 1 test.jpeg</p>
1) módulo para el análisis de imagen
Nos han creado un módulo de investigación que toma como entrada la imagen tomada por la webcam y la envía a cloudsight para ser analizados; luego interroga al servidor hasta que se complete el análisis.
Módulo 2) para el análisis semántico
El siguiente paso es clasificar los resultados anteriores, preferentemente para la categoría del objeto (como planta, software, etc.). Si esto no está disponible, están analizadas las relaciones y propiedades del objeto (blando, elástico, madera, etc..).
3) creación de una base de conocimiento
En este punto hemos supervisado formación de una máquina para la creación de una base de conocimiento de las categorías residuales de nuestro interés: plástica, húmeda y no diferenciado. Sometimos la máquina un número de imágenes conocidas y se le enseña qué categorías pertenecieron.
4) evaluación de imágenes desconocidas
Ahora queda la máquina enseña a lidiar con la basura desconocido. La imagen es analizada por los módulos descritos anteriormente, devolver un conjunto de categorías a la que pertenece, o, si no está disponible, un conjunto de propiedades. A estos datos se le asigna una puntuación para cada tipo de residuo que se quiere reciclar; el puntaje más alto se interpreta como la basura en la que debe ' ser produce rechazo. En caso de indecisión, se elegirán los indiferenciados.
