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课件网) 项目 3 自动识别交通标志 ———物联网中的图像识别应用 第3单元 助力汽车智能驾驶 义务教育《信息科技》八年级下册 项目情境 李明坐上了智能汽车，正前往目的地。他听着车辆导航的语音提示：“前方请直行”“前方右边”等等，感觉驾驶员正在被汽车“指挥”着。 智能汽车应该可以自己识别交通标志，从而自行执行直行、左转、右转等命令。我们能否利用物联网实验设备来模拟这一控制过程吗？ 项目3 自动识别交通标志 第3单元 助力汽车智能驾驶 学习目标 项目3 自动识别交通标志 1．项目目标 运用物联网实验设备，模拟识别交通标志，从而控制智能汽车执行直行、左转、右转等命令。 2．素养目标 能够根据问题描述，理解背后的人工智能技术；能够运用智能识别技术，对物联网设备采集的数据进行自动识别。 第3单元 助力汽车智能驾驶 核心问题 第3单元 助力汽车智能驾驶 自动识别交通标志 选一选 问题池 1．如何让机器识别左转、右转、直行等常见的交通标志？ 2．如何使用摄像头路标识别模块？ 3．如何运用识别结果来指挥智能汽车？ 4．图像识别的基本过程是什么？ 5．图像识别需要采集哪些数据，如何训练模型？ 6．如何让人工智能根据识别结果，做出决策？ 请带着以下问题，进入本课的学习吧！先选出你最感兴趣的3个问题： 项目3 自动识别交通标志 01. 项目准备 02. 项目实施 03. 素养提升 04. 拓展评价 理解图像识别的过程，准备训练数据 编写并测试程序识别简单的交通标志 理解机器学习与图像识别的基本过程 解释身边图像识别技术解决问题的案例 目录 项目准备 项目3 自动识别交通标志 问题提出 感知原理 了解无人驾驶，聚焦图像识别 类比人类识别，理解技术原理 项目准备 准备训练数据和实验器材 情境引入，发现问题 观看视频，讨论： 无人驾驶作中有大量的“黑科技”，但其原理都是对静态或动态图像的识别，让智能汽车感知路况，从而做出行动。汽车是如何识别图像的呢？ 自动识别交通标志———物联网中的图像识别应用 类比人类识别图像过程 机器也需要先“记住”许多物体，并且标记好分类，当“看”新的图像时，机器也就能够准确地将其归类到相应的类别中，从而完成识别。 准备交通标志识别器材 器材/工具 数量 作用/功能 掌控板 1块 执行程序，连接电机和AI摄像头 图像识别模块 1个 从软件后台添加，用于图像训练和识别 AI摄像头 1个 采集图像照片，作为程序输入 交通标志图片 若干 供人工智能学习以及测试 电机 2台 模拟汽车左右轮，实现汽车转向控制 准备训练数据 数据来源：①AI摄像头的配套素材中有直行、左转、右转等常见的交通标志； ②从互联网搜索一些交通标志，以图片形式保存在计算机中； ③实地拍摄一些交通标志图片； 数据要求：每个类别5-10张标志为宜，素材内容尽量单一，减少干扰因素。 项目实施 项目3 自动识别交通标志 测试交通标志识别程序 思考讨论： 为什么是自学习分类？ 分类数量的含义是什么？ 训练集数量指的是什么？ 分类图片与训练集图片有何不同？ 什么时候按A什么时候按B？ 训练是什么意思？ 训练的结果是什么？ 让摄像头学习交通标志 编写训练程序 为什么是自学习分类？ 机器会根据数据的特征自动将其分为成若干个类别，无需人工提前标定每个图片所属类别。 分类数量的含义是什么？ 这里的分类数据就是希望机器将这些数据分成几类。 训练集数量指的是什么？ 提供给机器学习的数据总数，这里是指所有的交通标志图片张数。 分类图片与训练集图片有何不同？ 分类图片可以理解为每个类别的标准图片，代表不同的类别；训练集图片是一组图片，里面包括若干张用于训练的图片。 让摄像头学习交通标志 理解训练过程 什么时候按A什么时 ... ...
