【1999-2019特别专题】中国互联网发展20年盘点专题报告.pdf

深度之路 这个项目是对盲人的帮助。 迄今为止，盲人导航的方式尚无技术进步。 因此，我使用了深度学习（特别是卷积神经网络），以便它们可以在街道上导航。 观看 我的方法 收集培训数据 我的项目是CNN的实现，我们都知道它们需要大量的培训数据。 因此，我遇到的第一个障碍是带有正确标记的图像数据集。 所以我到了大学，录制了很多视频（各种类型的道路和越野），然后我写了一个基本的python脚本来保存视频中的图像（我每5帧保存了1幅图像，因为连续框架几乎相同）。 我为每个班级（即左，右和中）收集了近10000个这样的图像，几乎是3300。 左图： 右图： 中心图片： 训练模型 我收集了CNN架构并对其进行了训练。 然后，我评估了所有模型的性能，并选择了精度最高的模型。 我的训练准确率约为97％。 我对所有训练后的模型都获得了大致相同的准确性，但是我意识到在测试集中实施正则化的模型表现更好 与Arduino的接口 下一个问题是如何告诉盲人朝哪个方向移动。 所以我将python程序连接到Arduino。 我将伺服电机连接到arduino，并将伺服电机固定到眼镜的侧面。 通过串行通讯，我可以告诉ar

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