我决定豁出去了,公开我做过的人工智能实战项目核心技术,有没有你心动的?

前言

博主一直没有公开多少人工智能项目代码,但不少粉丝和朋友都很好奇真实人工智能项目到底是怎样的?我思前想后,打算针对几块我做过的人工智能项目给大家分享下,不过由于公司这两年发展比较快,项目方向有点多,不知道小伙伴们具体感兴趣哪块呢?欢迎大家关注我,在评论区回复具体目录项,如1.1,我会按照受欢迎程度来优先选择项目进行详细分析。

目录

  • 前言
  • 一、机器视觉方向
    • 1.1 智能电表识别
    • 1.2 定点智能仪表拍摄及识别终端
    • 1.3 无人机人脸识别小程序
  • 二、智能语音交互方向
    • 2.1 聊天机器人开发
    • 2.2 智能音响开发
    • 2.3 后台可视化软件开发
    • 2.4 百度UNIT开发
    • 2.5 微信公众号智能客服
  • 三、大数据分析方向
    • 3.1 SPSS软件开发
    • 3.2 R语言基础
    • 3.3 XGBoost—高效机器学习算法
  • 总结


一、机器视觉方向

1.1 智能电表识别

该项目主要使用Opencv库及神经网络,实现不同光照、姿态、尺度、模糊等工况条件下37类工业数字式仪表人工拍照智能识别示数,分类准确率达到98.8%,识别准确率达到95%,曾获得2020年第二届张江国际人工智能挑战赛最佳创新应用奖。
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1.2 定点智能仪表拍摄及识别终端

该项目是基于客户需求定点拍摄传统电表的小项目,考虑到成本、无网络,光照不足/漆黑等工况,从0到1,完成电路板设计及制作,元器件选型及组装,最终该终端可实现自动闪光、定时、休眠、微距(30-50mm)拍照存储在本地等功能,成本可控制50元之内。由于该项目开发时间紧迫,还要感谢下我本科同学老古(被汽车开发耽误的IT开发极客)的倾力帮助,才能短时间完成产品开发,最终调试成功。项目包括:电路板设计、元器件选型、安装件机械设计、Arduino IDE调试开发等技术。
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1.3 无人机人脸识别小程序

该项目是博主开发室内无人机自主巡航中,觉得好玩,写的一个人脸识别小程序,可以自动识别出人脸,同时标注出人名。不过可惜的是,无人机这个大项目因为某些无法克服的原因,最终没有进行下去,可惜了我用来二次开发的大疆无人机,已经吃灰好久了。最后人脸识别技术现在已经非常成熟了,喜欢玩一玩的小伙伴们持续关注哦。
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二、智能语音交互方向

这是博主做的比较久的一个项目,从0到1,整合了两个开源的框架,做了些优化,可以说该项目包括软件、硬件、服务器搭建等多项结合的一个较大型的综合项目。用这个项目我申请了一个发明专利《一种智能客服语音交互方法及系统》,本着开源就是创新,希望更多的小伙伴们可以参与进来,互相促进,也期望哪天小伙伴们能做出一个牛逼的智能语音机器人出来。具体有下面几个核心项目:

2.1 聊天机器人开发

该项目包括热词唤醒、静音检测、会话模块、对话机器人接入、大脑模块和技能系统、配置化实现等技术。

2.2 智能音响开发

该项目包括树莓派开发板系统搭建、语音控制、智能语言切换等技术。
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2.3 后台可视化软件开发

该项目偏软件开发,包括tornado开发web服务、bootstrap编写精美响应式页面、日志查询等。

2.4 百度UNIT开发

该项目是我开发语音交互、多轮对话使用的核心框架,所以我单独拿出来。当然除了百度UNIT框架,国外还有Google RASA框架可以用,不过要进行对话训练,相对开发难度会大很多。该项目曾今在百度智能对话训练营中拿到一等奖,同时又给我一个智能对话训练师的技术认证。

2.5 微信公众号智能客服

该项目是将智能对话机器人直接搬到了公众号里面,实现一些智能客服功能,但使用人不多,曾今开发出来,还被小伙伴们玩坏了,无聊就找公众号,讲个笑话啥的,我被迫让其停业了,不过小伙伴们用来正当开发智能客服,还是可以的哈。
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三、大数据分析方向

这是博主最近以及未来会主做的一个方向,呜呜呜,可惜我前面两大方向做出来的成果,这块项目目前没有太大的成果,究其原因,我一直觉得硬件、软件一起玩更有意思,所以没放太多心思在上面,不过听说大数据分析工程师给的钱比较多,所以为了五斗米折腰学习了一些东西,分享给大家吧。

3.1 SPSS软件开发

该软件就是一个专业的统计工具,没用它做过太多项目,但找了一本《SPSS在会计和财务管理中的应用》从头到尾学习了下,觉得对于一些简单的大数据分析项目,可以采用该工具,进行初期快速开发,看重点特征分析、模型对比等,后期再使用Python或者R语音深入开发相关代码。
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3.2 R语言基础

R语言是大数据分析的神语言,虽然现在Python逐渐使用的更广泛了,尤其是在神经网络做大数据分析领域必使用python,但依然无法磨灭R语言在一些数据分析大公司、科研机构不可撼动的地位。简单来说,就是大家用R语言做大数据分析习惯了。
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3.3 XGBoost—高效机器学习算法

从Kaggle里面的金牌得主很多都用XGBoost来做比赛,就可以知道XGBoost有多牛了。这也是我拿来实际做项目的一个重要算法,目前拿来做过时序预测模型和FDD模型,预测准确率能达到99%以上,所以值得给大家分享。

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总结

好啦,博主已经豁出去了,接下来看小伙伴们的了,你们的支持是我最大的动力,期待大家的回复。

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系,欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线,所有资料免关注免套路直接网盘下载》
这篇博客参考了Github知名开源平台,AI技术平台以及相关领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料,希望能帮助到所有小伙伴们。

你可能感兴趣的:(语音交互,图像识别,大数据分析,人工智能,计算机视觉)