2023年河北省職業(yè)院校技能大賽“多信息智能識別控制的技術(shù)與應(yīng)用”(高職組)賽項競賽樣題第1套_第1頁
2023年河北省職業(yè)院校技能大賽“多信息智能識別控制的技術(shù)與應(yīng)用”(高職組)賽項競賽樣題第1套_第2頁
2023年河北省職業(yè)院校技能大賽“多信息智能識別控制的技術(shù)與應(yīng)用”(高職組)賽項競賽樣題第1套_第3頁
2023年河北省職業(yè)院校技能大賽“多信息智能識別控制的技術(shù)與應(yīng)用”(高職組)賽項競賽樣題第1套_第4頁
2023年河北省職業(yè)院校技能大賽“多信息智能識別控制的技術(shù)與應(yīng)用”(高職組)賽項競賽樣題第1套_第5頁
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文檔簡介

2023年河北省職業(yè)院校技能大賽

多信息智能識別控制的技術(shù)與應(yīng)用(高職組)

競賽樣題

第一部分智能識別應(yīng)用

任務(wù)一:OpenCV分類器的使用

新建Python項目,通過編寫代碼運行實現(xiàn)以下內(nèi)容

1、根據(jù)“競賽資料\第一部分\任務(wù)一\1”中提供的圖片數(shù)據(jù)集,使

用opencv中的分類器,對給定圖片數(shù)據(jù)集中的人臉進(jìn)行檢測,要求

使用綠色框?qū)⑷四槝?biāo)出,紅色框?qū)⒀劬?biāo)出,并將檢測后圖片進(jìn)行保

存到“提交資料\第一部分\任務(wù)一\1”目錄下。

2、根據(jù)“競賽資料\第一部分\任務(wù)一\2”中提供的視頻數(shù)據(jù)集,使

用opencv中的分類器,對視頻中的面部微笑進(jìn)行檢測,要求檢測到

微笑時將字符‘smile’打印展示在視頻中,并將檢測后的視頻保存

到“提交資料\第一部分\任務(wù)一\2”目錄下。

3、根據(jù)“競賽資料\第一部分\任務(wù)一\3”中提供的視頻文件使用

OpenCV分類器檢測視頻中的行人并用綠色框進(jìn)行標(biāo)注,將框的中心

點用紅色點進(jìn)行標(biāo)注,將處理后的視頻保存到“提交資料\第一部分\

任務(wù)一\3”目錄下。

完成后,保存本工程所有文件及代碼到競賽U盤“提交資料\第一部

分\任務(wù)一”目錄下。

—1—

任務(wù)二:輪廓識別

新建Python項目,通過編寫代碼運行實現(xiàn)以下內(nèi)容

1.根據(jù)“競賽資料\第一部分\任務(wù)二”中提供的數(shù)據(jù)集和文件,對數(shù)

據(jù)集中所有的圖片進(jìn)行輪廓檢測,將輪廓檢測處理后的圖片保存到競

賽U盤“提交資料\第一部分\任務(wù)二\處理后的圖片”目錄下。

2.根據(jù)“競賽資料\第一部分\任務(wù)二”中提供的數(shù)據(jù)集和文件,使用

calcHist函數(shù)計算所有圖像的直方圖,將計算后的直方圖用matplo

tlib繪制出并保存在“競賽資料\第一部分\任務(wù)二\2”目錄下。

完成后,保存本工程所有代碼到競賽U盤“提交資料\第一部分\任務(wù)

二”目錄下。

第二部分智能數(shù)據(jù)處理

任務(wù)一:OpenCV顏色通道提取

新建Python項目,編寫代碼調(diào)用OpenCV相關(guān)接口運行實現(xiàn)對“競賽

資料\第二部分\任務(wù)一”中提供的數(shù)據(jù)集的以下操作:

1.將數(shù)據(jù)集中所有圖片都縮放到的長寬為480*270像素,并同名保存

到“提交資料\第二部分\任務(wù)一\1”目錄下。

2.任選2張縮放后貓狗圖片進(jìn)行圖像融合操作,要求dog占比0.8,

cat占比0.2,保存到“提交資料\第二部分\任務(wù)一\2”目錄下。

3.將數(shù)據(jù)集的所有圖片進(jìn)行水平鏡像翻轉(zhuǎn),并同名保存到“提交資料

—2—

\第二部分\任務(wù)一\3”目錄下。

4.選擇數(shù)據(jù)集的前5張圖片,將圖片的rgb三色通道劃分開來,分別

提取出5張圖片在r通道下的圖片,并將提取后的結(jié)果保存到“提交

資料\第二部分\任務(wù)一\4”目錄下。

5.選擇數(shù)據(jù)集的前5張圖片,將圖片的rgb三色通道劃分開來,分別

提取出5張圖片在g通道下的圖片,并將提取后的結(jié)果保存到“提交

資料\第二部分\任務(wù)一\5”目錄下。

6.選擇數(shù)據(jù)集的前5張圖片,將圖片的rgb三色通道劃分開來,分別

提取出5張圖片在b通道下的圖片,并將提取后的結(jié)果保存到“提交

資料\第二部分\任務(wù)一\6”目錄下。

完成后,保存本工程所有代碼到競賽U盤“提交資料\第二部分\任務(wù)

一”目錄下。

任務(wù)二:迷宮自動尋路

新建Python項目,通過使用OpenCV對“競賽資料\第二部分\任務(wù)二”

中提供的圖片進(jìn)行以下操作:

1.對“競賽資料\第二部分\任務(wù)二”中提供的迷宮圖像進(jìn)行二值化操

作,將二值化處理后的圖片保存,并提交到“提交資料\第二部分\

任務(wù)二\1”目錄下。

2.對“競賽資料\第二部分\任務(wù)二”中提供的迷宮圖像進(jìn)行輪廓標(biāo)注

操作,將輪廓標(biāo)注標(biāo)注后的圖片保存,并提交到“提交資料\第二部

—3—

分\任務(wù)二\2”目錄下。

3.對“競賽資料\第二部分\任務(wù)二”中提供的迷宮圖像進(jìn)行擴張操作,

將擴展操作后的圖片保存,并提交到“提交資料\第二部分\任務(wù)二\3”

目錄下。

4.對“競賽資料\第二部分\任務(wù)二”中提供的迷宮圖像進(jìn)行侵蝕操作,

將侵蝕處理后的圖片保存,并提交到“提交資料\第二部分\任務(wù)二\4”

目錄下。

5.對“競賽資料\第二部分\任務(wù)二”中提供的迷宮圖像分別進(jìn)行上述

操作后,要求找到迷宮的入口到出口的唯一路徑并使用紅色線條標(biāo)注

在原圖之上,將標(biāo)注出入路徑后的圖片保存,并提交到“提交資料\

第二部分\任務(wù)二\5”目錄下。

完成后,保存本工程所有代碼到競賽U盤“提交資料\第二部分\任務(wù)

二”目錄中。

第三部分智能模型構(gòu)建

任務(wù)一:CIFAR10分類

在“競賽資料\第三部分\任務(wù)一”提供的TensorFlow模型構(gòu)建代碼

中找到并修改設(shè)定以下參數(shù):

1.讀取keras.datasets內(nèi)置數(shù)據(jù)集CIFAR10,使用matplotlib以子

—4—

圖的形式查看10張CIFAR10圖片,將查看的圖片截圖保存到答題卡

指定位置。

2.使用Tensorflow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),要求至少包含4個卷積層(Conv),

并使用model.summary()將模型結(jié)構(gòu)打印輸出,將輸出的模型結(jié)構(gòu)截

圖保存到答題卡指定位置。

3.定義損失函數(shù)和優(yōu)化器,以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強操作,開始模型

訓(xùn)練,將訓(xùn)練過程截圖保存到答題卡指定位置。

4.完成訓(xùn)練后使用matplotlib繪制accuracy變化圖和loss變化圖

并輸出最高的accuracy值,要求不低于(0.8),將accuracy圖以

及輸出的accuracy值截圖保存到答題卡指定位置。

完成后,將每一步的代碼截圖保存至競賽U盤中答題卡的指定位置上,

參數(shù)要求合理以確保能在比賽時間內(nèi)完成模型訓(xùn)練。

任務(wù)二:水果分類模型訓(xùn)練

運行任務(wù)一修改完畢的代碼完成模型訓(xùn)練,訓(xùn)練要求如下:

1.設(shè)定填寫input_shape的值,查看自己構(gòu)建模型后的Totalparmas,

值。Totalparmas代表模型的訓(xùn)練參數(shù)個數(shù),input_shape代表圖片

的輸入尺寸(要求最低為224)。

2.對訓(xùn)練集圖片進(jìn)行隨機翻轉(zhuǎn)、平移、隨機裁剪、隨機縮放等數(shù)據(jù)增

強操作,并截圖對應(yīng)代碼塊保存到答題卡的指定位置上。

—5—

3.合理調(diào)整及優(yōu)化代碼(參考:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、輸入圖片大小、優(yōu)化器、

batch_size等),使得測試集上的得分(test_score)不低于85%,并

截圖保存到答題卡的指定位置上。

4.在模型訓(xùn)練中加入回調(diào)函數(shù)使得能在tensorboard中對訓(xùn)練過程

進(jìn)行可視化,運行tensorboard,查看訓(xùn)練過程中的準(zhǔn)確率和損失值

的變化圖像,并截圖保存到答題卡的指定位置上。

5.對于訓(xùn)練好的所有模型文件進(jìn)行保存,要求指定模型格式為hdf5,

并存放到指定文件下。

完成后,保存本工程所有文件和代碼到U盤“提交資料\第三部分\

任務(wù)二”目錄中。

任務(wù)三:模型調(diào)用與預(yù)測

新建Python項目名為predict.py,通過編寫代碼運行實現(xiàn)以下內(nèi)容

1.保存預(yù)測代碼到指定文件下。

2.選擇準(zhǔn)確率較高的模型對“競賽資料\第三部分\任務(wù)三”中提供的

圖片數(shù)據(jù)集(待預(yù)測圖片集-300)進(jìn)行逐一進(jìn)行預(yù)測并將預(yù)測結(jié)果用

綠色字體打印保存在驗證集圖片上,將預(yù)測完畢的驗證集保存到競賽

U盤“提交資料\第三部分\任務(wù)三”中。

完成后,保存本工程所有代碼及模型到競賽U盤“提交資料\第三部

分\任務(wù)三”目錄中。

—6—

第四部分智能模型部署

任務(wù)一:表情燈控系統(tǒng)部署

根據(jù)“競賽資料\第五部分\任務(wù)一”中提供的文件,按照下述步驟在

競賽設(shè)備上進(jìn)行表情燈控系統(tǒng)的項目部署。

1.在局域網(wǎng)內(nèi)完成路由器網(wǎng)絡(luò)的配置,設(shè)定無線網(wǎng)絡(luò)的名稱為

“JNDS-XX”,XX為你的工位號(如JNDS-01),八位密碼自行設(shè)定;

設(shè)定無線網(wǎng)絡(luò)DHCP服務(wù)的開始地址為192.168.x.100,結(jié)束地址為

192.168.x.199,x為你的工位號(如192.168.1.100-192.168.1.199);

完成后根據(jù)答題卡要求將WiFi名稱、密碼和設(shè)置截圖填寫在答題卡

的指定位置上。

2.根據(jù)“AI實訓(xùn)平臺使用教程”,查看AI實訓(xùn)平臺IP地址并修改

wz_biaoqing.py中的HOST的IP為AI實訓(xùn)平臺IP。

3.根據(jù)“AI實訓(xùn)平臺使用教程”,使用指定軟件將修改后的AI實訓(xùn)

平臺代碼傳輸至AI實訓(xùn)平臺,創(chuàng)建并保存在桌面的test1文件夾中。

4.根據(jù)“AI實訓(xùn)平臺使用教程”,在AI實訓(xùn)平臺上運行使用

rknn_transfer.py將提供的hdf5模型轉(zhuǎn)換為rknn模型,模型同樣

保存在桌面的test1文件夾中。

5.根據(jù)“AI實訓(xùn)平臺使用教程”,在AI實訓(xùn)平臺上運行修改好的

wz_biaoqing.py調(diào)用轉(zhuǎn)換好的rknn模型,在競賽設(shè)備上實現(xiàn)攝像頭

檢測人臉表情識別。

—7—

6.修改終端節(jié)點代碼中的SERVER及WiFi名稱和密碼,其中SERVER

為AI實訓(xùn)平臺IP,WiFi名稱和密碼為當(dāng)前WiFi信息。

7.根據(jù)“終端節(jié)點使用教程”,將修改后的代碼下載到RGB三色燈模

塊對應(yīng)的終端節(jié)點上并運行代碼。

完成上述步驟后,實現(xiàn)表情燈控系統(tǒng)聯(lián)動,將所有修改過的代碼保存

到U盤“提交資料\第四部分\任務(wù)一”目錄中,分析代碼并將系統(tǒng)的

效果現(xiàn)象記錄在答題卡的指定位置上。

任務(wù)二:性別識別系統(tǒng)終端配置

根據(jù)任務(wù)一中提供的“終端節(jié)點使用教程”及基礎(chǔ)示例代碼,完成“性

別識別”的終端功能實現(xiàn),具體功能如下。

1.在競賽平臺上找到語音播報模塊,根據(jù)提供的基礎(chǔ)示例代碼,編寫

并修改終端節(jié)點代碼實現(xiàn)以下功能:要求終端可以播報“先生您好,

歡迎”和“女士您好,歡迎”,當(dāng)節(jié)點底板上按鍵,按下奇數(shù)次時,

語音播報“先生您好,歡迎”;按下偶數(shù)次時,語音播報“女士您好,

歡迎”模擬歡迎系統(tǒng)播報;

2.在競賽平臺上找到點陣顯示模塊,根據(jù)提供的基礎(chǔ)示例代碼,編寫

并修改終端節(jié)點代碼實現(xiàn)以下功能:要求終端可以顯示“先生您好”

和“女士您好”,當(dāng)節(jié)點底板上按鍵,按下奇數(shù)次時,點陣顯示“先

生您好”;按下偶數(shù)次時,點陣顯示“女士您好”模擬性別識別顯示;

—8—

完成上述功能后將程序代碼燒寫到對應(yīng)的終端節(jié)點上,實現(xiàn)性別識別

終端系統(tǒng)的配置,將所有編寫修改的代碼保存到競賽U盤“提交資料

\第四部分\任務(wù)二”目錄中。

任務(wù)三:性別識別系統(tǒng)部署

根據(jù)任務(wù)一中提供的示例代碼,在競賽平臺上完成“性別識別系統(tǒng)”

的功能實現(xiàn)及項目部署,實現(xiàn)對監(jiān)控中人臉性別的識別檢測并使用語

音播報模塊歡迎播報、使用點陣顯示模塊顯示識別結(jié)果。

1.參考任務(wù)一中AI實訓(xùn)平臺的代碼及模型轉(zhuǎn)換代碼,修改代碼實現(xiàn)

將“競賽資料\第四部分\任務(wù)二”中提供的hdf5模型轉(zhuǎn)換為rknn模

型;編寫代碼調(diào)用rknn模型進(jìn)行檢測,在競賽設(shè)備上調(diào)用攝像頭實

現(xiàn)對人臉性別的識別檢測歡迎(允許一定識別誤差);檢測時用藍(lán)色

方框框出男性人臉,紅色方框框出女性人臉,并用紅色字體在屏幕中

間顯示“性別識別系統(tǒng)”,代碼傳輸至AI實訓(xùn)平臺的桌面自行創(chuàng)建

“test3”目錄下運行。

2.在競賽平臺上找到語音播報模塊,在任務(wù)二的基礎(chǔ)上,修改終端節(jié)

點代碼及AI平臺性別識別檢測代碼實現(xiàn)以下功能的增加:當(dāng)AI實訓(xùn)

平臺程序檢測到男性時,使用語音播報模塊播報“

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