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选择下一步并在 connect_device_package.zip 中下载连接工具箱到树莓派中。但当我们解压缩 connect_device_package.zip 文件并抽取内容到树莓派的根目录中时，j2直播，我们将看到需要确保设备和 AWS 中间的安全连接： myraspberrypi.cert.pem myraspberrypi.private.key myraspberrypi.public.key start.sh 为了在设备和 AWS Cloud 中创建安全连接，我们需要跟着下面在树莓派上运行 start.sh 脚本。该脚本会下载 Symantec Root-CA 认证到树莓派中，并安装 AWS IoT SDK，这将令 Python 和 AWS IoT 的交互更加简单。该脚本同样确保了树莓派可以和 AWS IoT 对话。现在我们可以使用 AWS IoT 在树莓派上创建服务，即可以近乎实时地进行目标识别并将结果推送到 AWS Cloud 中。它还提供了在树莓派上无缝更新模型的机制。 现在在我们的根目录下，创建一个名为 iot_service.py 的新文件，并将下面代码添加到其中：
源代码请见原文 现在可以在树莓派的根目录中键入以下命令运行该文件： python iot_service.py -e my-device-endpoint.amazonaws.com -r root-CA.crt -c myraspberrypi.cert.pem -k myraspberrypi.private.key 在 AWS IoT 控制台选择 Test，并提交 sdk/test/monitor topic：
为了在 AWS 实时看到预测流，我们需要在 Test 页面中选择新主题的名称。即使网络连接很慢或掉线了，AWS IoT 也确保了数据包不会遗失，并且预测日志仍然会保持更新。
为了发送命令到树莓派以更新 MXNet 模型的运行，我们能发布 MQTT 主题。例如，如需要更新 SqueezeNet 模型为更大、更精确的 ResNet 模型时，我们可以在 MQTT 客户端的 Publish 部分中，发送如下 JSON 到 sdk/test/load topic 中： {"synset": "synset.txt","prefix": "resnet-18","label_name": "softmax_label","params_url": "http://data.mxnet.io/models/imagenet/resnet/18-layers/resnet-18-0000.params","symbol_url": "http://data.mxnet.io/models/imagenet/resnet/18-layers/resnet-18-symbol.json"} 下图就是在 MQTT 客户端中的样子：
树莓派从 Model Zoo 中下载新的神经网络符号和参数文件，然后加载它们持续进行预测。我们不需要下载一个新的 synset。因为这两个模型都是用于挑战 ImageNet 任务而构建，所以我们试图识别的物体都是一样的。 下一步 通过在树莓派上运行 MXNet 以执行预测，还有利用 AWS IoT 连接它到 AWS Cloud，我们已经构建了一个近乎最好的计算机视觉系统。我们的系统不会依赖于稳定的高带宽视频流，也不会依赖用云端昂贵的 GPU 服务器来处理视频。实际上，通过在树莓派上使用 AWS 和 MXNet，我们能很容易地构建一个更加可靠和高效的智能视觉系统。通过这种方式，我们享受到了云模型监控和管理的好处，但同时也不需要每月为云端服务器和数据迁移花大价钱，我们只需要花 400 元左右买树莓派和摄像头就行了。 这种智能摄像系统只是开端，我们还可以利用 AWS Cloud 建立更多的应用，如使用迁移学习将预训练模型更好地适配到我们自己的计算机视觉任务中。 机器之心实操 机器之心 AI 新手小编在读完该篇文章后，也尝试着使用树莓派实现这一有意思的应用，但在该过程中遇到了许多困难。虽然机器之心小编暂时还没有成功，但在实现的过程中还是发现了许多有用的经验，因此希望能与读者共同玩转树莓派，并实现实时目标识别。这里也欢迎想要尝试的读者在文章下留言，分享实现这一教程的经验。最后补充一句：新手上路，老司机莫要嘲笑！
首先是系统，树莓派最常用的是系统是 Raspbian，它是一种基于 Debian 的小型操作系统，我们需要下载系统并烧录到 TF 卡中。 Raspbian 下载地址为：https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ Win32DiskImager 烧录工具地址为：https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/latest/download 启动 Raspbian 系统并装上摄像头组件后，我们需要测试并调校摄像头。 一般我们可以键入命令：sudo raspi-config，再设置启用摄像头。或者如下直接进入 Raspberry Pi Configuration 界面设置：
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