AI助力垃圾分类
——初探图像识别
教学目标 知识与技能: 1.了解图像分类的概念及其工作流程。 2.了解图像识别技术在生活中的实际应用场景。 过程与方法: 1.通过人识别图像的过程理解计算机识别图像。 2.通过自主学习微课视频的方法,掌握调试机械臂Magician Lite的坐标定位的 方法。 3.通过自主探究,了解图像模型训练的方法,体会图像识别技术的原理。
步骤四:图像分类
分类就是把特征提取步骤提取到的图像特征参数和数据库中所有可用参数进 行匹配、比对,并完成判断和分类的过程。
课程任务单
总目标:实现机械臂的垃圾分类功能,体会图 像采集与训练的过程。
材料清单 :越疆机械臂Magician Lite 四大类型的垃圾桶 垃圾小卡片 一个待完善的程序
认识机械臂
机械臂操作
思考与发现
对于不同的图像,机器如何做到精准分 类呢?
数据标注师
数据标注师的工作是教会AI认识数据, 有了足够多、足够好的数据,AI才能学会像人 一样去感知、思考和决策,更好地为人类服务。
ImageNet数据集
图片标签
包含1400多万幅图片,涵盖2万多个 类别。
关于图像分类、定位、检测等研究工 作大多基于此数据集展开,几乎成为了目 前深度学习图像领域算法性能检验的“标 准”数据集。
步骤一:图像采集
成像设备
物体发出或 反射的光线
照相机 摄像机
扫描仪
图像采集
图像保存
步骤二:图像预处理
图像质量的好坏直接影响图像分类的准确度,需要对图像进行预处理,将图像转化 成便于提取相关特征的形式。
步骤三:特征提取
人在识别图像的时候, 会首先记住图像的主要特征, 正是这些特征让不同的图像 区分开来。