在人工智能火爆的今天，2018年嵌入式課程再次革命性升級，人工智能版橫空出世【新增老人防摔倒系統(tǒng)項(xiàng)丶新增摩托圖像學(xué)習(xí)識別系統(tǒng)】。

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　　老人防摔倒系統(tǒng)

　　項(xiàng)目涉及到的知識點(diǎn)

　　TensorFlow人工智能框架應(yīng)用、向量機(jī)SVM應(yīng)用

　　項(xiàng)目描述

　　基于TensorFlow實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)(Support vector machine即SVM)，找出可以將樣本數(shù)據(jù)劃分為跌倒和非跌倒?fàn)顟B(tài)的超平

　　面，并通過若干次迭代訓(xùn)練，找出最優(yōu)解，生成算法模型。通過這個(gè)算法模型

　　數(shù)據(jù)的輸出以及后續(xù)的數(shù)據(jù)矯正算法來判斷實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的狀態(tài)(跌倒?fàn)顟B(tài)或非跌倒?fàn)顟B(tài))，據(jù)此完成相應(yīng)的指令。

　　老人防摔倒系統(tǒng)基于智能手表，手表會在主人跌倒時(shí)向外發(fā)送報(bào)警信號。感知跌倒?fàn)顟B(tài)的功能是使用了三軸傳感器，它會

　　在三個(gè)方向(x軸,y軸,z軸)上測到重力的矢量值。這些矢量值通過跌倒模型

　　后，跌倒模型會輸出用戶在此時(shí)的跌倒?fàn)顟B(tài)(跌倒：1，未跌倒：-1)。，未跌倒：-1)。

　　摩托車圖像學(xué)習(xí)識別系統(tǒng)

　　TensorFlow人工智能框架應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN構(gòu)建分類器應(yīng)用。

　　基于TensorFlow框架，通過構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neutral Network即ANN)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集或使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)

　　建分類器，通過大量學(xué)習(xí)構(gòu)建模型，最終完成圖像識別。