本实验仿照书中例题，用C++语言实现了一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这7种动物及根据一些特征识别部分物种。 知识库 在本系统当中，知识库中的知识用产生式规则来表示，共有如下15条规则。 R1 IF该动物有奶THEN该动物是哺乳动物 R2 IF该动物有毛发THEN该动物是哺乳动物 R3 IF该动物有羽毛THEN该动物是鸟 R4 I
本实验中用matlab实现一个简单的动物识别专家系统，该系统是用来识7种动物的，但在规则库中形成了15条规则。首先将动物分成哺乳动物、鸟、蹄类动物、肉食动物4大类，然后通过继续询问得到要的结果。本程序采用询问方式判断动物类型，运行后专家系统会对用户提出问题，然后针对用户的回答（1或0）判断动物类型，如果超出专家系统的诊断范围则显示无法识别。&nbs
# FPGA在深度学习中的动物识别应用
随着人工智能技术的发展，深度学习已经在多个领域取得了显著进展，尤其在图像识别方面。动物识别作为一个应用场景，得到了广泛关注。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种可重构的硬件设备，由于具有高并行性和可定制性，成为深度学习推理加速的重要选择。本文将探讨FPGA在动物识别中的应用，并提供代码示例，帮助大家理解这一过程。
## 1. 什么是FPGA？
FPGA
文章目录动物识别系统使用说明文件目录使用方法：代码解析run.pymodels/resnet.py：experiments/check_error.pyexperiments/dataloader.pyexperiments/train.pyexperiments/draw.py：demo.pyexperiments/test.py 动物识别系统使用说明项目地址：动物识别系统github仓库文件
基于产生式的动物识别系统（只需简单的数组以及if-else语句）建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。为了识别这些动物，可以根据动物识别的特征，建立包含下述规则的规则库：R1：if 动物 有毛发 then 动物是 哺乳动物 R2：if 动物 有奶 then 动物是 哺乳动物 R3：if 动物 有羽毛 then 动物 是鸟 R4：if 动物 会飞
基于深度学习的动物识别方法研究与实现目 录摘 要 IABSTRACT II 第一章 绪论 11.1 研究的目的和意义 11.2国内外研究现状 11.2.1 目标检测国内外研究现状 11.2.2 移动端识别国内外研究现状 21.3本文的主要研究内容 2 第二章 &
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络3.1卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 inception_v3网络5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
一、定义待预测数据数据集：代码：# 待预测图片test_img_path = ['./img/img.png',
原创
2022-06-09 00:45:57
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基于FPGA的数字识别的实现二作者：lee神1 背景知识1.1基于FPGA的数字识别的方法通常，针对印刷体数字识别使用的算法有：基于模版匹配的识别方法、基于BP 神经网络的识别方法、基于数字特征的识别方法等。下文将对这几种算法进行讨论以及比较。 1>模版匹配法 模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法，该算法的关
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2023-09-04 18:33:23
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数据的预处理首先从aistudio的官方库中对数据进行下载：!mkdir -p /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/
!wget "http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz" -O cifar-10-python.tar.gz
!mv cifar-10-python.tar.gz
首先，训练数据源，分为正样本和负样本。先区分正负样本的文件夹，结构如下：cmd执行的指令 harresult训练集合生成的结果文件夹，需要自行创建 negative负样本文件夹 positive正样本文件夹####开始发车 ###（一）创建正负样本的目录说明文件 win电脑cmd窗口，可以输入dir/s/b>1.txt用于生成目录说明文件 (1)下图为正样本目录说明文件截图第一列是图
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2023-08-02 20:19:24
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length() 函数返回的是无符号数，当其与int型负数比较时，结果是错误的，-1> (unsign)2;用基于产生式系统的方法求解动物识别系统的实现。 以一个动物识别系统为例，构造产生式系统求解问题的过程，识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。 在产生式系统中，论域的知识分为两部份： （1）事实：用于表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系； （2）规
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
手持式电子耳标读卡器|检疫证明识读器KT50B2是一款25寸高清高亮720P显示屏，满足户外作业要求支持蓝牙、WIFI、4G等通信;符合ISO 11784/5 动物标登识别国际标准，支持FDX-B和HDX动物协议格式;可识读利拉伐、安乐福Allflex所有电子耳标及国产低频电子耳标;可识读牛羊、宠物、野生动物、金龙鱼等注射型芯片;识读距离5-15cm，支持二次开发，可选配手持延长杆;IP65防护等
文章目录0 前言1 深度学习实现动物识别与检测2 卷积神经网络2.1卷积层2.2 池化层2.3 激活函数2.4 全连接层2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3 YOLOV53.1 网络架构图3.2 输入端3.3 基准网络3.4 Neck网络3.5 Head输出层4 数据集准备4.1 数据标注简介4.2 数据保存5 模型训练5.1 修改数据配置文件5.2 修改模型配置文
文章目录前言一、拆解任务二、学习内容1. Xception学习（1）Xception基础——Inception（2）Xception2. 关键代码总结 前言本周的任务有3个，生成手写数字，动物识别，乳腺癌识别。因为任务不同，那么可能会使用到不同的预处理、网络等等。 本节主要学习动物识别。一、拆解任务老师在这次课程开头，已经明确了，本次的课程，是通过完成动物识别动物，来学习Xception网络。二
作者:Claire Swedberg
NAIS:
国家动物识别跟踪系统
USDA:
美国农业部
AINs:
动物认别编码
ATPS:
动物跟踪处理系统
2008年4月3日
,美国农业部开始采用规划
国家动物识别跟踪系统, 目标在于跟踪
比传统人脸识别更复杂狗识别：由于品种多，脸的变化也很大，一起识别有难度
对于同一品种、体型大小相似的狗，面部特征区别不大，相似性高，增加了识别难度。人脸有更结构化的特征，方便提取，鼻子眼睛耳朵等部位的相对位置也较为稳定，便于识别。但是动物的脸部有毛发，还有纹理变化等干扰因素，这些都增加了动物脸识别的难度。脸部图像的采集是识别脸的重要一环，与人类相比较，动物图像采集更不可控，无法让动物自觉的将脸部较
Python调用百度API进行动植物识别1. 作者介绍2. 百度API动植物识别接口介绍2.1 百度API2.2 动植物识别中用到的技术2.2.1 深度学习3. 实验过程3.1 实验环境3.2 数据集3.3 实验步骤3.4 完整实验代码3.5 实验结果与分析4. 参考 1. 作者介绍何昕，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生 研究方向：计算机视觉 孟莉苹，女，西安工程大学电子信息学
背景：在车载监控回传的视频里判断该车里是否有猪解决思路：在回传视频里做物体识别，如果有猪就框出来并且给出一个代表值day1 2021-10-27设想：物体识别，并且在图中框出来猪1.找正样本最开始对正样本负样本blabla没有概念，所以瞎转在csdn里搜猪的数据包，找到了一个1447图+标注文件的数据包，因为以前没做过CV类的东西，感觉牛逼，赶紧下载。 下载后就这个样子，所有图片都是裁好
