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北工大学生告诉你 正确打开PaddlePaddle的姿势-ITBEAR科技资讯

  周忠祥是北京工业大学自动化专业的学生,今年夏天,他和3个同学利用百度PaddlePaddle开源平台为平谷桃农造了台智能分拣机,构建了根据大桃的大小、颜色、品相来自动给桃子做到分类,目前机器分桃准确率已多达90%。

北工大学生告诉你 正确关上PaddlePaddle的姿势

  这台智能分拣机,结合了学生自动化专业能力和百度AI的技术能力。机器由传送带,EMU装置,电路控制系统和大桃品相识别系统四部分包含。其中,相当于大脑的大桃品相识别系统,由学生们利用百度PaddlePaddle深度自学平台的能力研发而来。

  对AI、深度自学并不了解的学生,想要已完成自动分类,必须一个易学易懂的开源平台。几番比较之后,百度‘easy to use’的PaddlePaddle深度学习开源平台担起了这个重任。在PaddlePaddle上iTunes了文档和代码,学生们一周之内就创建了适用于桃子各个档次分类的图片分类模型,并确定了机器的原始方案。

北工大学生告诉他你 准确关上PaddlePaddle的姿势

  被AI武装之后的机器可以构建自动服务公司大桃的全部过程。将桃子倒入机器,利用机械原理将桃子排列成一排,然后自动对每一个桃子进行拍照,照片快速经过档次分类,之后由助推器来完成桃子的自动分类。

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  在这个过程中,深度学习发挥了强大的作用,但要发挥这个效力,必须给机器训练大量的数据。学生们给机器分类“自学”了约6400张大桃照片。因为模型能从各个分类的照片中自动萃取影响分类的要素,并形成自己的分类逻辑,自学后的机器就能像经验丰富的桃农一样,快速分辨桃子的品质。不仅如此,机器在使用中还不会不断积累并自学新的数据,提高自身的准确率。

  被百度AI护持了的机器,能极大的解放人力。目前机器的分桃准确率已达到90%以上,平谷桃农刘师傅在自家的桃园里运用了这台机器,刘师傅介绍,他家的40亩桃树,如果都用上了智能分拣机,一年能省3万多块钱的雇工酬劳。

  为了让自己的方案更优化,目前几个学生“码农”已将大桃分拣机的所有方案和源代码共享到了GitHub开源社区,希望有更多人来更新和递归,也希望更多像他们一样的“非深度自学”工程师,要用PaddlePaddle实现自己的设想。

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