edge-ai approach for scorpion detection

Abstract

"بغض النظر عن الهدف النهائي مع استخدام مجموعة أدواتNVIDIA ، التي تقدم الموارد المتاحة مع نماذج مدمجة محدودة عادة .وتسمح مجموعة أدوات Jetson NVIDIA™ Nano للمستخدمين باالستفادة من قدرات جديدة التصدق لماليين األنظمة الصغيرة ذات الكفاءة في استخدام الطاقة .وهو يطلق حقول جديدة من التطبيقات المدمجة في نظام المعلومات واالتصاالت (IOT ، (وتشمل مسجالت الفيديو الشبكية المبتدئة (NVR ، (والروبوتات المنزلية ، والعالم الذكي باستخدام التحليالت والتحليالت بالكامل. ومن ثم ، فإن هناك حاجة شديدة إلى تصميم مقترح للهياكل األساسية وخطوط األنابيب لتوضيح جميع الخطوات المنفذة .وفي الوقت نفسه، إدماج نهج منظمة العفو الدولية القائمة على التعلم العميق في المشاريع المدمجة. ويغطي المشروع المقترح تدفق العمل الخاص بالكشف عن العقرب، الذي يضم أجهزة استشعار، وكابالت، وترانزستورات، ومجموعة أدوات TMNano Jetson NVIDIA وجرس، وكاميرا RaspberryPI4 ، مع استخدام االستدالل باستخدام تقنيات تعلم نقل مع نهج منظمة العفو الدولية القائمة على التعلم العميق للتكنولوجيا المستخدمة في AI-Edge وهنا يظهر تطبيق متنقل لمهمة كشف األجسام التي تجري على تكنولوجيا Jetson. TensorRT باستخدامNano™ ويستقبل التطبيق المحمول إشارة من جهاز (Nano Jetson ،(وتنفذ واجهة مستخدم على الهاتف المحمول، ويرمز لها باستخدام Dart and Flutter ، وهي مجموعة أدوات UI الخاصة بشركة Google لبناء التطبيقات المذهلة التي تدير بشكل ناقص للحساب المحمول. ويتمتع هدف النظام المحقق بالقدرة على الحياة اآلمنة ويساعد على الحد من لسعات العقارب عن طريق تتبع العقارب وتنبيه أصحاب الفضاء بدقة .الخيار اإلضافي المضاف هو القدرة على التنبيه مع الجرس بمجرد اكتشاف العقرب. ويمكن نشر هذا المشروع في ميدان البحوث المعروف ""المدينة الذكية وتطبيقاتها""، ويمكن لهذا المشروع في المستقبل أن يستكشف على نطاق واسع ألسباب ومتطلبات عديدة.""Regardless of the final target aim with the use of NVIDIA® toolkit, which offers available resources with typically restricted embedded models. NVIDIA® Jetson Nano™ Toolkit permits users carry on incredible new capacities to millions of small, power-efficient AI systems. It launches new fields of IOT embedded applications, comprising entry-level Network Video Recorders (NVRs), robotics and home robots, and intelligent world using entirely analysis and analytics Thus, a proposed architecture and pipeline design is highly required to clarify all steps implemented. Meanwhile integration of Deep learning based AI approaches into embedded projects. The proposed project covers the Scorpion detection AI workflow, incorporating sensors, cables, transistors, NVIDIA® Jetson Nano™ Toolkit, buzzer and RaspberryPI4 camera with using inference employing transfer learning techniques as Deep Learning based AI approaches to the Edge-AI used technology. Here, a mobile application is demonstrated for an object detection task running on Jetson Nano™ technology using TensorRT. The mobile application receives signal from Jetson Nano device, a user interface is implemented on mobile, coded by using Flutter and Dart, which is Google's UI toolkit for constructing stunning, natively running applications for mobile computing. The goal of the realized system has the ability of safer life and helps reducing scorpion stings by tracking scorpions and alerting space holders accurately. Additional option added is the ability to alert with buzzer once scorpion detected. This project can be deployed in the known research field Smart City and its Applications, in the future this project can widely explore for many reasons and requirements"