你知道，當你使用google時，就已經進入AI時代了嗎?

前陣子看到一篇文章

Google I/O 在年度發表會上發布了幾項聲明

1. Android 的設備超過了20億台
2. Google 將從 Mobile first 改變成 AI first
3. TensorFlow Processing Unit 的處理器
4. Google Lens集Google服務於一身的相機服務
其中最有趣的就是先前有提到的 Google 繪畫，繪製的圖形會自動辨識(AutoDraw)

以上資料來源來自: TechOrange
原文出處：Google I/O發表會

QNAP舉辦的「智慧城市與智慧家庭應用」黑客松

在2017-04/12,13兩天中參加了一場Hackathon，而以下是比賽完將過程放置Projectplus.cc上

此次參加QNAP舉辦的「智慧城市與智慧家庭應用」黑客松，我們團隊針對「智慧城市」這項議題，著重於改善「都市熱島效應」。我們以台灣最多WiFi熱點的台北市大安森林公園（靠近新生南路那側）為例，在新生南路上佈建微感測器，量測馬路上的溫度，並透過數據分析以達到降溫作用，例如：將新生南路的車流量舒緩，並在公園內建置智慧路燈，完成省電的綠能效果。

同時也能計算人流，例如：2017/3/29五月天的野台開唱音樂會，湧進上萬民眾，透過人流分析，地方政府可以有效評估此地點是否適合舉辦此種活動。

另外，由於Intel-Edison 與Qnap-QIoT平台都很容易上手，因此要將住家變成智慧家庭，將不是一件困難的事；只要使用簡單電路配合Edison與NAS判斷，可以做到舒適度自動調節，以及居家監控還有智慧插座等，都能輕而易舉完成。

開發工具

硬體：

1.QNAP TS-253A-8G

2.Intel-Edison Board 

軟體：

1.QIoT平台（藉由mqtt通訊方式讓嵌入式系統與板子做界接）

功能介紹

由於兩種主題差別在於應用場景不同，以下將以智慧家庭來介紹其功能：

1. 智慧插座

利用超音波感測，當有東西靠近時將會自動開燈，並且記錄當時影像。這邊利用Edison與繼電器作為插座之硬體功能，並且利用MQTT的方式跟NAS做連結，然後再利用QVR 將網路攝影機設定為「一旦燈亮就記錄前後影像」的功能。

2. 舒適度自動調控

利用溫溼度等感測器，蒐集環境溫度，經由Aurdino與7688利用MQTT的方式將數據傳至NAS分析，再Callback到Edison上，做風扇調控之功能。

3. 即時監控

我們利用Mini-Edison Board 結合市售的IPCAM，利用簡單的影像辨識(Open-CV)做一個即時串流、且能自拍數人頭的監控系統，其應用場景對於居家生活來說，算是一道安全鎖，因為我們可以藉由影像辨識，來判斷是否有外人進入到家裡來，並且發出訊息(這邊用QVR發送mail的方式給自己)，由於只是想要呈現整體系統的構想，所以辨識這邊就不多加著墨。

4. Dash Board

這邊所使用的呈現方式，使用QIoT內建Node-Red所完成自動化監控UI。

此次Dash Board的UI頁面

即時監控頁面，與Dash Board連結

展示影片

後記：

因此次比賽，在4/29,30 台大綜合體育館舉辦2017NASA黑客松受到Intel的邀約擔任Intel-Edison的講師，而此次在NASA黑客松中也看到了許多人利用NASA的開源資料提出了對於改善地球現況的方案，過幾天看看不忙時再來分享所看到的經驗

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