基于前后端分离的多模式识别系统设计
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更新于2024-07-01
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"AI2019_Group16_基于前后端分离的多功能识别系统1"
本项目是一个综合性的AI识别系统,采用前后端分离的架构,旨在实现多种功能,包括场景识别、目标识别、人脸识别、人体识别以及人体关键点识别。该系统由三名学生团队——吴语港、苏成和盛黎明共同完成,作为中国科学技术大学人工智能课程设计的一部分,于2019年12月2日完成。
系统的核心在于客户端和服务端的协作。用户通过客户端选择所需的工作模式,如场景识别或人脸识别等,然后上传本地图片。客户端将图片发送至服务端,指定识别任务类型。服务端接收到请求后,利用预先训练好的模型(如针对场景和目标识别的模型)或调用第三方API(如旷视科技的API)进行处理。识别完成后,服务端将结果返回给客户端,客户端再利用OpenCV库在原始图片上标注出识别信息,以直观展示识别结果。
在技术实现上,项目采用了Inception-V3模型,这是一种深度学习的卷积神经网络,常用于图像分类任务。Inception-V3以其高效的计算性能和较高的识别精度而被选用。吴语港负责前后端的设计,包括本地模型的部署和API接口的调用;苏成专注于场景分类模型的设计、训练和测试,使用了InceptionNet-V3结构进行场景识别;盛黎明则致力于目标识别模型的开发,同样基于Inception-V3进行模型构建、训练和验证。
系统详细文档分为四个部分:
1. 第1章总体介绍,包含了项目的资源地址和使用说明,便于用户了解和操作。
2. 第2章深入讨论了场景分类模型的设计,包括总体概述和测试程序,展示了如何训练和评估模型的性能。
3. 第3章详细阐述了目标识别模型的构建,对InceptionNet-V3模型进行了介绍,并解释了处理程序的实现细节。
4. 第4章主要关注客户端的设计,涵盖客户端的整体架构,以及针对不同识别任务(场景、目标、人脸、人体)的特定处理类。
关键词:场景识别、目标识别、服务端、客户端、旷视科技API、人体识别人脸识别人体关键点识别、Inception-V3。
这个项目展示了如何将深度学习模型与实际应用相结合,通过前后端分离的架构,实现高效、便捷的多模态识别功能,对于理解和实践AI应用具有很高的参考价值。
2023-05-23 上传
2023-04-02 上传
2023-04-05 上传
2023-06-12 上传
2023-05-13 上传
2023-05-09 上传
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