這將會是一系列的文章，介紹自己開發一個樹莓派應用“門沒關好”，這是我的第二個機器學習專案。

開發背景

今天看到新智元的一篇文章《【聖誕特輯】Keras+樹莓派，130行程式碼找到聖誕老人》，感覺這個專案挺有意思的。有些簡單，又有趣處。同時，也讓我意識到樹莓派是可以跑起深度學習的。因此，仿照這個創意，我打算開發一個簡單的樹莓派應用，名字就叫“門沒關好”。之所以想到這個應用，是因為我現在家裡有個小孩，所以有沒有關門，涉及到小孩子的“人身安全”。因此，打算開發一個這麼一個應用，在門開啟的時候，或者門沒有關好的時候，樹莓派檢測到，然後就會發出“門沒關好，門沒關好”的聲音。簡單，有趣，又有點用。

這是一個二分類問題，從機器學習的角度來看，應該不難。重點在於樹莓派環境部署以及樹莓派的計算力是否能夠滿足功能要求。

系統目標

這裡先定幾個目標，以監督自己的落實情況，並激勵自己不斷前進

1. 最終的成果是一個樹莓派應用，開機即用，攝像頭對著門，門開啟或者門沒關好，會發出“門沒關好，門沒關好”的提示語

2. 識別精度達到95%以上

3. 識別時間在1s以內（這個不太確定，因為對樹莓派的計算力不是很瞭解）

專案結構

本專案分為以下幾個模組：

1. 樹莓派硬體配置

2. 樹莓派軟體配置

3. 神經網路訓練

4. 神經網路部署

開發環境

1. Python 3.5

2. Tensorflow or keras