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为 SenseCAP Watcher 使用模型

SenseCAP Watcher 是一款功能强大的监控设备，可以配置为识别特定对象并根据用户定义的任务触发警报。为了增强 Watcher 的对象识别能力，用户可以利用 SenseCraft AI 模型库中的自定义模型。本 wiki 文章将指导您在 Watcher 监控任务中使用这些自定义模型的过程。

前提条件​

在开始使用 SenseCraft AI 模型库中的自定义模型之前，请确保您具备以下条件：

  • SenseCAP Watcher：您应该拥有一台已设置并准备使用的 SenseCAP Watcher 设备。如果您还没有，请按照 SenseCAP Watcher 快速入门指南 中的说明来设置您的设备。

  • SenseCraft APP：在您的移动设备上安装 SenseCraft APP。该应用程序适用于 iOS 和 Android 平台，可以从相应的应用商店下载。

Download APP 🖱️

  • SenseCraft 账户：要访问 SenseCraft AI 模型库并使用自定义模型，您需要拥有一个 SenseCraft AI 账户。如果您没有账户，请通过 SenseCraft APP 或官方 SenseCraft AI 网站注册一个。

  • 网络连接：确保您的 SenseCAP Watcher 设备和运行 SenseCraft APP 的移动设备都连接到互联网。需要稳定的网络连接来访问 SenseCraft AI 模型库并下载自定义模型。

立即获取 🖱️ Watcher's Video Github Repository

步骤 1. 通过 SenseCraft APP 向 Watcher 发布监控任务​

首先，打开 SenseCraft APP 并导航到您想要配置的 Watcher 设备。该应用程序提供了一个直观的界面来创建和管理监控任务。在这个示例中，让我们创建一个任务，内容是：如果识别到键盘，播放声音"Keyboard is awesome"。

在创建任务时，对于您希望 Watcher 识别的对象以及检测到该对象时希望它执行的操作，必须清晰明确。这有助于确保 Watcher 准确理解并执行任务。

如果您对 Watcher 如何设置合适的任务了解不够，请阅读任务分配指南。

步骤 2. 启用自定义 TinyML 模型的使用​

通过 APP 发布任务后，点击任务卡片进入详细配置页面。此页面允许您微调监控任务的各个方面，包括选择自定义 TinyML 模型。

在页面顶部的场景部分，您会找到使用 TinyML 模型选项。通过勾选此选项，您可以让 Watcher 使用来自 SenseCraft AI 模型库的自定义模型进行对象识别。点击模型名称字段来搜索或直接选择所需的模型，例如键盘检测模型。

SenseCraft AI 模型库托管着各种预训练模型，可用于各种对象识别任务。这些模型已针对 Watcher 的使用进行了优化，确保高精度和性能。

note

  1. 选择模型后，Watcher 的报警词可能会被清除，需要重新输入才能点击运行任务按钮。

  2. 选择模型后，请合理配置模型下方的置信度阈值。默认值为 0。如果您直接以 0 作为阈值发送任务，可能会导致任何东西都被错误识别为目标对象，请根据实际情况调整此值以达到最佳检测效果。

除了 SenseCraft AI 模型库中可用的预训练模型外，您还可以使用自己的自定义训练模型。如果您有现有模型未涵盖的特定对象或场景，您可以训练自己的模型并与 SenseCraft AI 社区分享。

tip

Watcher 可以搜索并使用同一 SenseCraft 账户下的私有模型。如果您选择不公开您的模型，只要 Watcher 绑定到您的账户，您也可以使用您的私有模型。

步骤 3. 确认任务并开始监控​

选择自定义模型并确认其他任务配置详情后，点击"运行任务"按钮开始监控任务。此操作将任务部署到您的 Watcher 设备并开始监控过程。

收到任务后，Watcher 将自动从 SenseCraft AI 模型库下载所选模型，并将其用作触发报警操作的基础。这种无缝集成确保 Watcher 拥有最新且相关的模型，以实现准确的对象识别。

有了自定义模型，Watcher 将持续监控其环境中是否存在指定对象。在此示例中，当 Watcher 使用所选模型识别到键盘时，它将触发指定的报警操作——播放声音"Keyboard is awesome"。

自定义模型和用户定义任务的结合使 Watcher 能够适应各种监控场景。通过利用 SenseCraft AI 模型库的强大功能和 SenseCraft APP 的灵活性，用户可以根据特定需求定制 Watcher 的功能，确保可靠准确的对象识别和报警触发。

结论​

使用来自 SenseCraft AI 模型库的自定义模型使 SenseCAP Watcher 用户能够增强设备的物体识别能力并扩展其监控和报警应用场景。SenseCraft APP 提供了一个直观的界面，用于搜索、选择和将这些自定义模型应用到 Watcher 监控任务中。通过遵循本 wiki 文章中概述的步骤，用户可以轻松配置 Watcher 来识别特定物体并根据其独特需求触发报警。无论是使用预训练模型还是与 SenseCraft AI 社区共享的自定义训练模型，Watcher 都为各种监控需求提供了强大且适应性强的解决方案。

技术支持与产品讨论​

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