在人工智能火爆的今天,2018年嵌入式課程再次革命性升級,,人工智能版橫空出世【新增老人防摔倒系統(tǒng)項丶新增摩托圖像學(xué)習(xí)識別系統(tǒng)】。
視頻教程鏈接:http://www.hqyj.com/zhuanti/2018qrssj/?lcg-ee
老人防摔倒系統(tǒng)
項目涉及到的知識點
TensorFlow人工智能框架應(yīng)用,、向量機SVM應(yīng)用
項目描述
基于TensorFlow實現(xiàn)支持向量機(Support vector machine即SVM),找出可以將樣本數(shù)據(jù)劃分為跌倒和非跌倒?fàn)顟B(tài)的超平
面,,并通過若干次迭代訓(xùn)練,,找出最優(yōu)解,生成算法模型,。通過這個算法模型
數(shù)據(jù)的輸出以及后續(xù)的數(shù)據(jù)矯正算法來判斷實時數(shù)據(jù)的狀態(tài)(跌倒?fàn)顟B(tài)或非跌倒?fàn)顟B(tài)),,據(jù)此完成相應(yīng)的指令。
老人防摔倒系統(tǒng)基于智能手表,,手表會在主人跌倒時向外發(fā)送報警信號,。感知跌倒?fàn)顟B(tài)的功能是使用了三軸傳感器,它會
在三個方向(x軸,y軸,z軸)上測到重力的矢量值,。這些矢量值通過跌倒模型
后,,跌倒模型會輸出用戶在此時的跌倒?fàn)顟B(tài)(跌倒:1,未跌倒:-1),。,,未跌倒:-1)。
摩托車圖像學(xué)習(xí)識別系統(tǒng)
TensorFlow人工智能框架應(yīng)用,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN構(gòu)建分類器應(yīng)用,。
基于TensorFlow框架,通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neutral Network即ANN),,構(gòu)建數(shù)據(jù)集或使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)
建分類器,,通過大量學(xué)習(xí)構(gòu)建模型,,最終完成圖像識別。