El proyecto Camera Tracker es un sistema de seguimiento de objetos que utiliza una cámara ESP32-CAM montada en una torreta. El sistema es capaz de reconocer y seguir objetos utilizando un modelo de aprendizaje automático optimizado, implementado en la plataforma Edge Impulse.
- Seguimiento de objetos.
- Integración de hardware utilizando ESP32-CAM y servos.
- Modelo de reconocimiento de objetos entrenado con Edge Impulse.
El hardware del proyecto se basa en la iteración de prototipos, que incluye las siguientes etapas:
- Medición de Componentes: Se realizan mediciones de todos los componentes.
- Diseño Inicial: Se elabora un boceto a mano alzada.
- Diseño 3D: Se utiliza Autodesk Fusion 360 para el diseño, exportándolo en formato .stl para impresión 3D con filamento PLA.
- Versiones de Prototipos: Se han desarrollado varias versiones de la estructura para optimizar el equilibrio y la funcionalidad.
Para el reconocimiento de objetos, se utiliza Edge Impulse, donde se entrena un modelo para identificar al menos dos objetos: una estatuilla de Super Mario y un mouse. El proceso incluye:
- Captura de Imágenes: Se toman aproximadamente 700 fotos de cada objeto con buena iluminación y fondo liso.
- Etiquetado: Se etiquetan las imágenes manualmente en la plataforma Edge Impulse.
- Generación de Features: Se especifica el color depth (Grayscale o RGB).
- Entrenamiento: Se configura el modelo y se ejecuta el entrenamiento, (obtuvimos un F1 SCORE del 100%!).
- Confusion Matrix: Con ella puedes evaluar los resultados del modelo y se identifican áreas de mejora.
Para configurar el entorno de desarrollo y ejecutar el proyecto, sigue estos pasos:
- Clona el repositorio:
git clone https://github.com/tpII/2024-J2-CameraTracker.git
- Asegúrate de tener instaladas las bibliotecas necesarias de Arduino: [PONER LIBRERIAS]
Este proyecto está bajo la Licencia GPL 3.0. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.