Despues del batacazo del otro dia (me refiero a uno de mis ordenadores, lo de las elecciones no tiene nombre) me he reinstalado todo WindowsXP y RedHat y me he puesto a jugar con la webcam:

La imagen se actualiza cada 2 segundos, a ver si mientras se me pasa la decepcion… del formateo, que de lo otro ya ni me inmuto.

Ya va tomando forma final mi sistema de identificación y clasificación de vídeos de fauna mediante inteligencia artificial. Entrando en fase de producción.
Un par de años llevo con esto, que se dice rápido. Partiendo de las más absoluta ignorancia en IA (bendito ChatGPT), pero con una idea en la cabeza, imagina: poder poner las cámaras de fototrampeo/webcams en la finca y que te avisen en tiempo real sobre qué – quien – cuando – donde está pasado un animal, persona, pájaro, perro… Imagina, estar en tu casa viendo la tele y que te llegue un whatsapp que diga: «Tio!! la gineta está en el bebedero!! Corre p’allá!!«
Pues aunque parezca increible (sobre todo para mi mismo) estoy ya en condiciones de poder montarlo!! Os presento el sistema (tengo que buscarle un nombre digno) y os cuento como funciona. Trataré de ser conciso y poco técnico.

Pruebas iniciales

Obviamente de primeras di muchas vueltas y probé muchos sistemas de IA (basicamente librerias de PYTHON desarrolladas sobre tensorflow, Google 2015) para la clasificación de imágenes y redes neuronales. El «metodo» es basicamente el mismo en todos los casos: se le pasa a un software miles y miles de fotos acompañadas de un txt que les diga qué está viendo en cada caso y se les deja que las analizen (entrenamiento) durante un tiempo que tiende a ser largísimo o muy largísimo (se requieren equipos potentes).
Tras mucho tiempo de trabajo pude conseguir alguna cosa interesante pero el problema era siempre el mismo : muchisímos falsos positivos. Demasiados. Tantos que hacían inutil cualquier positivo auténtico. Si pones un sistema a monitorizar un streaming de vídeo y le dices «avisame cuando aparezca un perro«, peor que no te avise cuando pasa el perro es que si lo haga cuando no pasa.
El problema es que la inmensa mayoría de los proyectos de reconocimiento de objetos en imágenes están pensados y desarrollados para ejecutarse en situaciones muy acotadas, bien controladas y con poca variación: un sistema de clasificación visual de objetos que pasar por el escaner de un aeropuerto, el reconocimiento de texto escrito sobre un folio blanco, matrículas de coches en carretera, etc… situaciones con variación restringuida. Pero para mi proposito lo que necesitaba era un sistema capaz de «ver» un conejo que apenas ocupa el 5% de la superficie de la foto de 640 pixels, en un paisaje de piedras, vegetación, sombras, hierbas y viento, grabado por una cámara/webcam de 30€, sin enfoque automático, sin corrección de exposicion, abandonada en mitad del campo, que se moja por las noches o llena de polvo, grabando en unas condiciones pésimas de luz la mayor parte de las veces y que todavía empeora más cuando entra en modo nocturno, en blanco y negro, reduce la resolución y sobreexpone todo lo que haya en el centro.

Sigue leyendo…

Hace varios años, cuando empecé en casa a mantener de forma más o menos regular el comedero de pájaros me plantee anillar a las aves que acudiesen para identificarlas de forma individual. Hay unas anillas de plástico que venden para canarios que son ideales para anillar pájaros tipo gorrión y verderón que son los más habituales en el comedero. El problema era capturarlos de forma segura, como no disponía de trampa de ningún lo dejé pasar. Pero resultó que los pájaros decidieron organizar ellos su propia trampa.

Resultó que conforme el número de pájaros iba en aumento la comida en el comedero disminuía con rapidez y esto llevó a las aves a buscar comida en los alrededores del comedero, más concretamente en las jaulas vacías de los canarios que tenía repartidas por el suelo de la terraza. De repente se convirtió en habitual subir a la terraza y encontrarme verderones dentro de jaulas abiertas asustados tratando de escapar pero incapaces de encontrar la puerta por la que habían entrado aturdidos por el miedo ante mi repentina aparición. Sólo los gorriones eran capaces de en una situación crítica como esta acertar con la ubicación de la puerta abierta incluso aunque esto les obligue a huir en la dirección en que yo me encuentro (esto da para algún trabajo sobre etología muy interesante).
El caso es que comencé a anillar verderones y gorriones (estos últimos en menor medida) con combinaciones únicas de anillas de 10 colores y anotándolo en una hoja de cálculo. Empecé poniendo una anilla de color en una pata (roja izquierda, azul izquierda, verde izq…), luego en la otra (roja derecha, azul derecha, verde der…), luego dos anillas por pata (roja-azul izquierda, roja-roja izquierda, roja-verde izq…). Las últimas combinaciones solían ser dos anillas en una pata y una en la otra. Sigue leyendo…

Viendo la secuencia de fotos hay poco más que explicar.
De algún objetivo o vieja webcam podemos desmontar la lente y extraer la sección de cristales que hacen la función de «lupa» de esa montura. A continuación con un soldador de estaño o una púa calentada sobre una vela agujereamos una pinza grande y de plástico de la ropa de tal manera que:
A) la lente se superponga exactamente con el centro del objetivo de la cámara de nuestro móvil y siempre estando la pinza ubicada en una posición estable (y repetible).
B) la lente debe estar apoyada por completo sobre el objetivo de la cámara de nuestro móvil, sin inclinaciones ni espacios laterales.

Una vez hecho el agujero pegamos con cualquier adhesivo de contacto rápido la lente a la pinza. Para asegurarnos que durante el proceso de secado la lente no se mueve lo ideal sería dejarlo secar manteniendo la pinza sobre una tabla, cartón rígido o similar (cualquier cosa del grosor del móvil que no sea el móvil para evitar accidentes en caso que el pegamento toque con el teléfono)

Si ponéis un poco de atención en el momento de hacer el agujero para que la pinza caiga bien sobre el teléfono poner y quitar la lente es facilísimo y apenas ocupa espacio en nuestra mochila campera.

Creo estar hace tiempo curado de versionitis informática, a saber: esa manía/costumbre/way-of-life de andar instalando/actualizando programas y sistemas operativos constantemente, de forma compulsiva y (sobretodo) innecesaria.

O al menos yo lo intento, el problema es que los programas avanzan independientemente de lo que tu quieras hacer con tu consumismo informático y lleva un día en que si quieres probar algo que no existía dos años atrás no puedes porque directamente el mínimo exigido para funcionar está muy por arriba de donde tu te quedaste. Digikam, GIMP, etc.. hace ya tiempo que habían dejado de ser actualizables. Los repositorios oficiales de openSuse 11.4 fueron cancelados hace tiempo, aunque gracias a repositorios independientes y compilando por mi cuenta puede ir soluciando cuestiones.
A principios de Diciembre para probar ya no recuerdo que cosa, decidí que actualizarías las KDE y a partir de ahí ir actualizando hasta resolver todas las dependencias que surgieran. Todo bien hasta que llegó el momento de reiniciar y llegaron los problemas llegó el problema. Después del reinicio el sistema no arranca, ni produce pitido alguno, ni era posible acceder al SETUP de la BIOS. Con el polímetro mido la fuente de alimentación, que funcionaba correctamente. Quité todo los módulos de memoria (no pita), desconecté los discos duros (no pita), a la placa base parecía darle lo mismo que hubiera o no memoria y discos duros. Placa base muerta. Sospecho que el problema podría venir por la pila botón de la placa. Este ordenador, salvo que ocurra algo raro no se apaga nunca y prácticamente se reinicia una vez cada tres meses. Está montado sobre un SAI de 600W con lo que ni los cortes de luz lo apagan. Tengo el pálpito indemostrable de que la pila estaba agotada y fué responsable de que en el momento del reinicio se dañase el arranque de la BIOS. Probé a cambiar la pila, a resetear con hardware con los jumper de la placa pero con nulo éxito.
Nueva placa…, y claro, casi todo los adosados a ella. La nueva motherboard solo trae conexiones SATA, a mis discos ATA/IDE les dió la risa. La memoria RAM ya no es DDR2 con muesca en el pin 32 (es un decir) sino DDR3 con muesca en el pin 34. El socket del procesador también cambia. En fin, pude conservar la propia torre ATX, la fuente de alimentación, gráfica Nvidia y la capturadora. Todo lo demás es nuevo. Afortunadamente los discos duros están como nuevos y funcionan perfectamente por lo que en las últimas semanas ha tocado recuperar configuraciones y archivos al nuevo sistema y reconfigurar todo.

Ahora este servidor web de Cuaderno de campo corre un openSuse 13.2 a 64bits con ATHLON de cuatro núcleos a 4.3Ghz, 8Gb RAM, la misma Nvida de antes (GT630) y tres discos duros (2 SATA y IDE+Adaptador) que suman unos 2,3 Tb, mas su correspondiente DVD, lector de tarjetas, tarjeta TV de ocho canales para las webcams, USB 3.0, etc…

Lo nuevo en openSuse 13.2

Obviamente si vienes de openSuse 11.4 los cambios en el sistema son poca cosa pero algunos si que me han pillado por sorpresa.
Por ejemplo la distribución por defecto de las particiones de instalación del sistema han cambiado bastante. Ahora / se instala por defecto separado de /home (algo que ya hacíamos muchos antes de forma manual) y se pasa del sistema Ext2 ó Ext3 a BtrFS para root y XFS para /home

Sigue leyendo…