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This article introduces an AI-driven smart home project developed by Intel engineer Oliver Hamilton using the LattePanda Mu development board. By integrating computer vision and edge computing technologies, the system automates home lighting control through human pose recognition. The project leverages Intel Geti for model training, OpenVINO for low-power inference on the ARM-based LattePanda Mu, and MQTT combined with Node-RED to orchestrate smart lighting (Lifx/Hue) based on user status (e.g., "at desk" or "away"). The solution addresses key smart home challenges by minimizing manual intervention and optimizing energy consumption, demonstrating the potential of compact, high-performance hardware in creating responsive AI-driven living spaces
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