當你看到各種喵星人的萌照時，相信再煩惱的事都能煙消云散。可是，如果經常有野貓闖進你家院子然后隨地大小便，那就另當別論了。
遇上這種事，不同人有不同的解決辦法。有人喜歡簡單粗暴的方式，而技術達人們則更善于運用技術手段，尤其是對那些始終站在科技最前沿的 NVIDIA 工程師來說。
他叫 Robert Bond，是一位已經為 NVIDIA 服務了 8 年的老員工。他通過當前最火的“深度學習”技術來趕跑“入侵”他家的喵星人。
他的方案很簡單：用一臺網絡攝像機來監控院子，通過 NVIDIA Jetson TX1 平臺的深度學習能力來辨識攝像機傳回來的圖像里的貓，然后打開院子里的噴水系統 2 分鐘，趕跑這個不速之客。
具體過程是這樣的：
在院子里安裝一臺經過訓練的 Foscam FI9800P IP 網路攝像機，在偵測到運動物體時，它可以以每秒7張的速度連拍照片，然后發送到運行著一套 FCN（用于語義切割的全卷積神經網路）的 Jetson TX1 平臺上。
他使用一臺搭載 TITAN 顯卡的臺式機，通過大量的貓咪圖片訓練這套神經網絡。一開始，系統會將他的影子誤認成貓咪，害得他在冒險走進院子時被水噴了一身。
不過，FCN 是一套分割網路，隨著精度不斷提升，它不僅能辨出貓咪，還能辨出它們在院子里的位置。
最終，當偵測到貓咪的身影時，該深度學習系統就會發送一個無線信號到中繼器以及焊在灑水系統控制盒上的 Particle Photon 基板（這是創客們最愛的開發套件），此時便會開始噴水驅逐貓咪。
結果是，平時出現在附近的貓在被噴了幾次后，就會自覺地避開他的院子。
畢竟，貓也是會學習的。
當然了，Jetson TX1 開發平臺還可以讓我們將人工智能用在更多事情上。比如，Bond 打算在這套系統基礎上再進一步——在偵測到貓咪并精準定位后，派一輛遙控車去驅趕牠們。相信那樣的場面肯定會更有意思！
