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該項目使用 Raspberry Pi-3/4 或 Aaeon Up x86 單板計算機 (SBC) 從 USB 攝像頭捕獲的實時視頻中檢測手寫數字，并將識別的數字發送到 Arduino Uno 以在 7 段顯示器上顯示。為此為此，我們使用 CASP 軟件對 SBC 和 Arduino Uno 進行了各自的邏輯編程。
該項目演示了如何將 Arduino 板與 SBC 集成以執行一些非常有用的任務。它還展示了 CASP 對單個目標進行建模和編程以實現共同目標的能力。
基本邏輯
步驟 1：在主機 PC（本機目標）上，我們開發了一個簡單的 2 層每層 128 個神經元的前饋神經網絡模型，并使用 MNIST 數字數據集訓練模型。我們在訓練過程中保存模型。
然后，我們使用來自連接到本機 PC 的 USB 攝像頭的實時圖像來測試經過訓練的模型
第 2 步：在 Arduino Uno 目標上，我們開發了一個邏輯，通過串行通信從 PC 接收數字并將其顯示在 7 段顯示器上
步驟 3：然后我們在本地 PC 上測試完整的邏輯。也就是說，當從 USB 攝像機的實時視頻中識別出一個數字時，相應的數字應顯示在 7 段顯示器上。
第 4 步：我們現在將模型從第 1 步傳輸到目標 SBC，并將 USB 攝像頭和 Arduino Uno 連接到 SBC。我們在目標 SBC 上運行模型以識別手寫數字并顯示在 7 段顯示器上。
程序
步驟 1. 安裝 CASP 并確保安裝以下板支持包 (BSP)（基于您的目標），然后再繼續。
一個。樹莓派 3B（遠程構建）、樹莓派 4B（64 位遠程構建）
灣。Ubuntu 64 位操作系統（遠程構建）、Windows 64 位操作系統（遠程構建）
C。阿杜諾
這些可在此鏈接中找到：https://aadhuniklabs.com/?page_id=550。請瀏覽以下鏈接：https : //aadhuniklabs.com/ ?page_id= 554 以獲取有關 CASP 的視頻教程。請注意，此項目僅在 CASP 0.9.4.0 及更高版本上受支持。
第 2 步：下載關于機器學習的 Tutorial-11并按照以下視頻教程了解如何執行上述邏輯
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