2018嵌入式课程再次革命升级新增人工智能实训项目(老人防摔倒项目丶摩托车图像识别系

  在人工智能火爆的今天,2018年嵌入式课程再次革命性升级,人工智能版横空出世【新增老人防摔倒系统项丶新增摩托图像学习识别系统】。

  视频教程链接:http://www.hqyj.com/zhuanti/2018qrssj/?lcg-ee

  老人防摔倒系统

  项目涉及到的知识点

  TensorFlow人工智能框架应用、向量机SVM应用

  项目描述

  基于TensorFlow实现支持向量机(Support vector machine即SVM),找出可以将样本数据划分为跌倒和非跌倒状态的超平

  面,并通过若干次迭代训练,找出最优解,生成算法模型。通过这个算法模型

  数据的输出以及后续的数据矫正算法来判断实时数据的状态(跌倒状态或非跌倒状态),据此完成相应的指令。

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  老人防摔倒系统基于智能手表,手表会在主人跌倒时向外发送报警信号。感知跌倒状态的功能是使用了三轴传感器,它会

  在三个方向(x轴,y轴,z轴)上测到重力的矢量值。这些矢量值通过跌倒模型

  后,跌倒模型会输出用户在此时的跌倒状态(跌倒:1,未跌倒:-1)。,未跌倒:-1)。

  摩托车图像学习识别系统

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  TensorFlow人工智能框架应用、神经网络ANN构建分类器应用。

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  基于TensorFlow框架,通过构建神经网络(Artificial Neutral Network即ANN),构建数据集或使用标准数据集,根据数据集构

  建分类器,通过大量学习构建模型,最终完成图像识别。


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