深度学习与python运用论文心得

python运用与深度学习

目录
0.简介
1.技术运用
1.1图像检测
1.2视觉追踪机器人
2.结束语及心得体会

0.简介
人工智能和机器人开发时当前科学研究的热门,本文基于深度学习探讨python在人工智能和机器人领域的运用进行探讨,通过阅读相关文献,把自己所得分享在本文之中,并加强自己的学习。

1.技术运用
python运用领域甚广,本章节主要简述python在人工智能和智能机器方面的技术运用,主要有机器人的视觉追踪和图像检测。

1.1图像检测
在图像中找出检测对象的位置和大小,在自动驾驶和、机器人和无人机等领域具有较大的研究价值。深度学习的引入能够增加图像检测的准确率,通过神经网络上运行各种机器学习算法,检测出更多的物体和背景。
文章【1】中通过用for循环读取检测结果中的检测区域,并标注出矩形框分类名称和可信度。循环长度为0到检测形状大小,然后设定矩形框的长宽,最后进行标注信任度并输出。具体如下:
深度学习与python运用论文心得_第1张图片

1.2视觉追踪机器人
今年随着大数据与人工智能技术的兴起,深度学习可以直接将分类标记好的图像数据集输入深度卷积神经网络,大大提高了图像处理和检测的精确度。文章【2】主要讲述了小车机器人进行视频数据采集与传输过程,首先该系统分为两部分,一部分为小车,进行视频采集,另一部分为主控电脑,基于深度学习卷积神经网络做出预测,两者之间的数据传输通过wifi进行连接。
电脑运行已经编好的python语言脚本,当小车把图像传输给电脑之后,通过基于深度学习的图像检测,是否发现人手,若发现人手,小车会自行运行python脚本,接受电脑的控制命令和图像传输。流程图如下:
深度学习与python运用论文心得_第2张图片

2.结束语及心得体会
本文基于两篇论文,对基于深度学习的python运用在图像检测和机器人领域进行学习。深知python运用领域广泛,对未来的人工智能有很大的应用价值,尤其是近年来深度学习的引入,图像处理精确的不断提高,图像抓拍前景很大,值得学习 。

参考文献:
【1】]林粤伟,牟森.基于深度学习的人手视觉追踪机器人[J].计算机系统应用,2020,29(11):227-231.
【2】朱微霞.基于Python深度学习的目标检测案例探究——高中信息技术校本课程人工智能案例开发[J].现代信息科技,2020,4(14):70-72.

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