如果您厌倦了输入密码来登录您的计算机并且您不使用指纹读取器或红外摄像头，那么您至少可以进行锻炼。制造商 Victor Sonck 创造了一个Raspberry Pi驱动的push-启动身份验证项目，以便您在登录时大汗淋漓。Sonck 不是使用典型的字符串登录，而是使用机器学习 (ML) 的一些帮助在我们最喜欢的单机上使用一串代表登录。板机。

Sonck 通过他在 YouTube 上的ML Maker频道分享了该项目背后的创建过程，目前该频道仅包含该项目。然而，快速浏览一下他最近的 GitHub 活动，可以看到基于 ML 的项目的历史，这些项目导致了这个由 Pi 驱动的、锻炼诱导的创作。

Raspberry Pi 俯卧撑检测系统独立于他的 PC 运行，位于房间的远处角落。它使用摄像头检测 Sonck 何时成功完成了登录其机器所需的俯卧撑次数，然后再发送允许访问的命令。

该项目围绕 Raspberry Pi 4 构建，该 Raspberry Pi 4 能够自行处理机器学习应用程序，但为了避免增加其工作量，Sonck 选择使用Oak 1 AI 模块。该设备配备 4K 摄像头和英特尔 Myriad X 芯片，可以处理项目的额外 AI 处理需求。根据 Sonck 的说法，它可以轻松地与 Pi 连接和接口，使其成为满足其项目需求的理想组件。该设置还包括用于音频输出的显示器、麦克风和扬声器。

ML 俯卧撑检测系统依赖于一个名为 Blazepose 的开源应用程序，该应用程序可以从图像中识别人体姿势，并构建一个带有标记关节位置的点的骨架，以实时复制所述姿势。这些骨架比原始图像更易于解释，从而减轻了俯卧撑检测程序的负担。任何有兴趣深入了解其工作原理的人都可以在GitHub 上获得源代码。

如果您想重新创建这个Raspberry Pi 项目并亲身体验一下，请查看Victor Sonck 在YouTube 上分享的原始视频，并确保关注他以了解更多有趣的 ML 项目。