Собираю тут дрон в путешествие, примерил крепление для GoPro. На простых FPV-дронах присутствие GoPro — обычное явление. Курсовая камера обычно не слишком высокого качества, и для окончательного видео ведут запись отдельно. Но зачем это на DJI, у которого и так камера с хорошими характеристиками?
Всё дело в стабилизации. С одной стороны, у GoPro на борту алгоритм Hypersmooth, который неплох, но не превосходит бортовой же алгоритм, встроенный в DJI. По крайней мере, разница совершенно точно не стоит добавочных 200 грамм веса и добавочных денег на покупку GoPro.
Но всё меняется, когда речь заходит о постобработке. GoPro пишет данные с гироскопа, синхронизированные с видеорядом, то есть угол наклона и другие движения можно вычислять не с помощью анализа изображения, а просто знать действительные значения в момент съёмки. Это позволило им выпустить программу ReelSteady, которая стабилизирует, как боженька. Ничто даже близко не подобралось к ней. Результат стабилизации невероятно офигенный и на три головы превосходит абсолютно все другие решения на рынке. Из-за этого многие владельцы DJI FPV, как и я, прикручивают на свой дрон GoPro, жертвуя маневренностью и полетным временем (а в случае аварии ещё и дополнительными деньгами).
Очень странно, что компания DJI сама не сделала ничего подобного: гироскоп в системе есть, алгоритм стабилизации известен — да, существует опенсорсная альтернатива ReelSteady под названием GyroFlow, работает ничуть не хуже. Но факт остаётся фактом: стабилизация на основе гиро-данных на световые годы впереди всего остального. Она, конечно, требует изрядных вычислительных ресурсов и не может быть произведена прямо на борту дрона или экшен-камеры. Даже мощный компьютер справляется не в реальном времени. Тем не менее, для получения действительно качественного результата это всё оправдано.
Я пока ни разу не пробовал сам летать с GoPro. Если не убьюсь о первую же скалу в Карелии, вы сможете увидеть результат через пару недель.
#gadgets#drone
#softSkills#raspberryPi
😎
Raspberry Pi for Beginners
Description
The course will start with setting up your Raspberry Pi and installing Raspberry Pi OS without an external monitor and keyboard, followed by getting along with the basics of Python3 programming. You will then work with the Raspberry Pi’s GPIO panel, use a PIR sensor to detect movement from your Pi, and discover how to use a Unix terminal and the most useful command-line tools. You will also send an email from your Raspberry Pi, take photos and videos using the Raspberry Pi camera V2, and create a web server on your Raspberry Pi with the Flask framework. Finally, you will build a complete surveillance and alarm project with Raspberry Pi.
Author(s): Edouard Renard
Language: English
Updated: September 2022
Videos Duration: 10h 8m
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
Пейджер для Telegram без сотовой связи из России! 📡
Инженер создал девайс на Raspberry Pi с mesh-сетями:
Домашний модуль — сервер
Переносной — для чтения каналов
✅ Работает при блокировках
✅ Только текст (без фото/видео пока)
✅ Цена ~3000 рублей (452000сум)
Лучше гаджета для свободы информации не придумаешь! 😎
#TelegramPager#MeshСети#RaspberryPi#Технологии#Россия
Коллеги, друзья и все, кто следит за рождением Адама и Евы! Вчера случилось то, ради чего всё затевалось: я провёл первые полевые испытания зрения Адама в реальном мире, и он в режиме реального времени не просто видел объекты, а описывал их вслух голосом, как настоящий помощник.
Вот как это работает сейчас на железе робота:
1. Глаз: Камера на Raspberry Pi захватывает изображение.
2. Зрение (YOLOv11n, 5 МБ): Сверхлёгкая модель детектирует объекты примерно за 1 сек / кадр.
3. Осмысление (YandexGPT): Получившийся список объектов передается в YandexGPT, который формирует лаконичное и понятное описание сцены.
4. Голос (Yandex SpeechKit): Это описание не печатается в терминале, а сразу синтезируется в чистый, человеческий голос и звучит из динамика робота. 🔊
И это не симуляция — это работающий алгоритм на настоящем железе.
Что это значит на практике? Я говорил Адаму:«Посмотри вокруг», и через мгновение он отвечал голосом: «Я вижу человека в помещении, монитор, ноутбук и телефон на столе». Это был не заранее заготовленный ответ, а результат живого-анализа обстановки перед ним. Он буквально делился своими мыслями о том, что видит.
Почему это прорыв? Потому что мы перешли от сухих технических тестов к реальному взаимодействию. Робот теперь не бездушный детектор объектов, а сущность, которая способна воспринимать мир и коммуницировать на нашем языке — голосом.
Впереди бескрайнее поле для экспериментов с поведением и сценариями использования. Спасибо, что вы с нами на этом пути! Это невероятно вдохновляет.
#робототехника#ии#искуственныйинтеллект#yolo#raspberrypi#компьютерноезрение#адам#ева#YandexGPT#SpeechKit#голосовойИИ
🛰️✈️Импортозамещение на высоте: в России создают аналог Flightradar24
🇷🇺 Новый сервис «Авиарадар» — это отечественный ответ на Flightradar24.
С конца 2023 года система работает в бета-режиме, уже охватывая большую часть европейской части страны.
📆 В ближайшее время планируется полноценный коммерческий запуск.
📡 Основа — сеть приёмников, собирающих ADS-B сигналы с гражданских самолётов и передающих их на сервер.
💻 Приёмники можно собрать даже на Raspberry Pi или Orange Pi, а в будущем планируется установка оборудования на микроспутники для слежения за рейсами над океанами и труднодоступными регионами🌍
👨💻 Проект требует знаний в IT и электронике, а также немалых серверных мощностей.
💼 Основная цель — b2b-сегмент: авиакомпании, логистика, государственные структуры.
👥 Волонтёры, устанавливающие оборудование, получают расширенную аналитику и доступ к онлайн-карте.
💬 Разработчики ищут инвестора для масштабирования. Среди потенциальных партнёров — 2ГИС.
При поддержке «Авиарадар» может стать национальной платформой авианаблюдения, особенно важной в условиях текущей геополитики.
#Авиарадар#Flightradar24#импортозамещение#авиация#технологии#RaspberryPi#логистика#гражданскаяавиация#авиатрекер#ИТ#наблюдение#Россия#инновации#b2b#авиапром#слежение