《電子技術(shù)應(yīng)用》
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2018嵌入式課程再次革命升級新增人工智能實訓項目(老人防摔倒項目丶摩托車圖像識別系

2018-06-30
關(guān)鍵詞: ARM 智能醫(yī)療 嵌入式

  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習識別系統(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狀態(tài)的超平

  面,并通過若干次迭代訓練,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)(跌倒狀態(tài)或非跌倒狀態(tài)),據(jù)此完成相應(yīng)的指令。

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  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。感知跌倒狀態(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狀態(tài)(跌倒:1,未跌倒:-1)。,未跌倒:-1)。

  摩托車圖像學習識別系統(tǒng)

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  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。

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  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)集或使用標準數(shù)據(jù)集,根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)

  建分類器,通過大量學習構(gòu)建模型,最終完成圖像識別。


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