【开发日记】门没关好，通过树莓派+机器学习识别门关好没有

这将会是一系列的文章，介绍自己开发一个树莓派应用“门没关好”，这是我的第二个机器学习项目。

开发背景

今天看到新智元的一篇文章《【圣诞特辑】Keras+树莓派，130行代码找到圣诞老人》，感觉这个项目挺有意思的。有些简单，又有趣处。同时，也让我意识到树莓派是可以跑起深度学习的。因此，仿照这个创意，我打算开发一个简单的树莓派应用，名字就叫“门没关好”。之所以想到这个应用，是因为我现在家里有个小孩，所以有没有关门，涉及到小孩子的“人身安全”。因此，打算开发一个这么一个应用，在门打开的时候，或者门没有关好的时候，树莓派检测到，然后就会发出“门没关好，门没关好”的声音。简单，有趣，又有点用。

这是一个二分类问题，从机器学习的角度来看，应该不难。重点在于树莓派环境部署以及树莓派的计算力是否能够满足功能要求。

系统目标

这里先定几个目标，以监督自己的落实情况，并激励自己不断前进

1. 最终的成果是一个树莓派应用，开机即用，摄像头对着门，门打开或者门没关好，会发出“门没关好，门没关好”的提示语

2. 识别精度达到95%以上

3. 识别时间在1s以内（这个不太确定，因为对树莓派的计算力不是很了解）

项目结构

本项目分为以下几个模块：

1. 树莓派硬件配置

2. 树莓派软件配置

3. 神经网络训练

4. 神经网络部署

开发环境

1. Python 3.5

2. Tensorflow or keras