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论坛小助手
03月17日

#拓展应用#AI摄像头人工智能基础操作解析

认识AI摄像头


AI摄像头采用高性能AI处理器,具备卷积人工神经网络硬件加速器,可高性能进行卷积人工神经网络运算,实现各种机器视觉能力。 集成200万像素摄像头、彩色显示屏和补光灯,显示屏支持正反两面拼插显示,方便进行不同场景应用。 与掌控板进行串口通讯,配合相关软件及电子模块,完成各类人工智能项目设计与制作,如图像分类/人脸检测/物体追踪/物体识别/颜色追踪/数字识别等。


图像分类案例

什么是图像分类

图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。

AI摄像头如何完成图像分类

AI摄像头中,摄像头可以充当眼睛,用它采集图像;在它身上有AI处理器K210,那就是它的大脑,可以处理很多信息数据,为模型提供运行的环境;另外可以借用显示屏作为机器向外界传达信息的窗口。

要让AI摄像头能够完成图像分类任务,首先需要采集大量相关图片,之后对这些图像数据进行处理,提取图像中的数据特征,并使用相关算法训练出一个可以做图像分类的模型。最后,如果有一张新的图片输入,它就能利用这个模型对图像上的图像进行分类了。


图像分类的步骤

①输入训练集:

输入包含多个图像的集合,这个集合称为训练集。同时对每个图像标签归类。


②训练模型:

输入用于训练的图像,对这些图像进行预处理。使用已标签的训练集来告诉这个模型每张图片的类别是什么,让模型学习,提取不同类别图像的特征。经过训练,最终可得到一个可完成图像分类的模型。

③预测评价:

使用上一步得到的图像分类模型对新输入的图像进行分类,根据结果来评价模型的质量。经过预测评价后,就可以利用该模型进行图像识别了。

若识别的结果不够准确,可增加训练集数据,增加训练次数重新训练模型。

实践园——三种图像的分类

任务介绍

结合mPython软件和AI摄像头,完成一个三种不同图像的分类。

程序讲解

1、下载安装mPython软件。下载地址:

https://steamaker.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/autoUpdate/mpython-pro-64/mPython%20Setup%200.5.4%20x64.exe


2、mPython软件安装成功后,打开软件,点击菜单栏左侧的“硬件编程”,选择python编程,切换编程界面:


3、点击菜单栏中的“图形”按钮,将代码模式切换为图形化模式:


4、在python图形化编程模式下,点击左侧指令区中的“扩展”、点击“添加”按钮,选择“分类训练”模型,点击安装。(安装模型时需要花费较长时间,需耐心等待,直至出现“安装成功”提示。)


5、完成后,重新进入模型库中,点击“分类训练”下方的加载按钮,完成后,在指令区中会出现“分类训练”的指令栏:


6、下载测试数据集(也可以自己拍照采集)。下载地址:https://steamaker.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/AI-file/data4video2img3_real_YUV_test4.zip

下载完成后解压当前压缩包可以看到当前数据集



7、把数据集添加到将要训练的框架中,数据对应好标签





B、C两类也按照以上操作

根据分类任务,选择对应的类型。在子类型中对应放入用作训练模型的图像,方法是选择子类型A,点击“选择数据集图片”的按钮,在对应位置找到子类型A中要放入的图片。注意放入类型A中的图片需是同一类型的,便于后面给图像打标签。同样方法添加其他子类型中的图片。

8、编写程序,完成加载“分类训练”模型、训练模型的操作:


也可直接下载示例程序

下载地址:

https://steamaker.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/AI-file/%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%AE%AD%E7%BB%83.mxml


9、点击软件菜单栏中的“运行”按钮开始训练模型:



10、训练完成后,点击软件菜单栏中的“代码”按钮,将编程界面转化到代码模式,点击右侧的蓝色按钮,查看库文件。模型训练完成后,会出现一个“traffic.kmodel”的文件。若未找到,可点击鼠标右键,刷新一下目录:





11、利用训练出来的traffic.kmodel模型来进行图像分类任务,具体操作步骤如下:

第一步:连接AI摄像头与掌控板(以连接15、16号引脚为例)


第二步:切换到“硬件编程”,连接掌控板,加载AI摄像头驱动库




第三步:编写图像分类的程序,将其刷入进掌控板

程序下载:

https://steamaker.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/AI-file/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%A4%BA%E4%BE%8B.mxml



在掌控板屏幕或控制台均有数据显示

所有的程序就都完成了, 现在你也来实际操作一下吧!

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