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摘要：圍繞人工智能課程教學(xué)中存在的問題，將“吊牌識(shí)別”案例引入人工智能課程實(shí)踐教學(xué)，以此提高人工智能課程理論教學(xué)質(zhì)量，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的興趣，從而更好地培養(yǎng)學(xué)生在人工智能領(lǐng)域的實(shí)踐能力與創(chuàng)新能力。

關(guān)鍵詞：人工智能；實(shí)踐教學(xué)；吊牌識(shí)別

人工智能融合了計(jì)算機(jī)、控制學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)學(xué)等多學(xué)科專業(yè)知識(shí)[1-3]。2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4-5]。2018年4月，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，其核心是推動(dòng)人工智能領(lǐng)域人才的培養(yǎng)[6-7]。《2020—2026年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及未來發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示[8]，2018年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模為339億元，增長(zhǎng)率達(dá)56.2%，而2019年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)到516億元。人工智能技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，伴隨而來的是人工智能領(lǐng)域人才需求激增。近三年，越來越多的高校開設(shè)了人工智能專業(yè)，并在計(jì)算機(jī)、信息科學(xué)和自動(dòng)化等專業(yè)開設(shè)人工智能課程，還有部分高校將人工智能課程納入通識(shí)課程體系。但人工智能理論知識(shí)具有抽象性、復(fù)雜性和涉及面廣等特點(diǎn)，教學(xué)過程枯燥乏味，使得學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中很難保持熱情。如何更好地將人工智能理論知識(shí)與實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合[9-10]，是本文研究的重點(diǎn)。本文結(jié)合筆者的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，將綜合性較強(qiáng)的案例融入實(shí)踐教學(xué)，再以實(shí)踐教學(xué)促進(jìn)人工智能課程理論教學(xué)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用相關(guān)理論知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。

1人工智能課程教學(xué)中存在的問題

1.1師資力量不足

目前，很多高等院校開始開設(shè)人工智能專業(yè)，但能夠承擔(dān)該專業(yè)授課任務(wù)的教師不多，且部分教師是從計(jì)算機(jī)專業(yè)轉(zhuǎn)到人工智能專業(yè)的，很多知識(shí)也是“現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣”，在講授過程中很難把握好知識(shí)的難度和學(xué)生的接受程度。

1.2教學(xué)條件不達(dá)標(biāo)特別是實(shí)驗(yàn)設(shè)備不足

人工智能專業(yè)的教學(xué)不能僅局限于軟件編程和模擬實(shí)驗(yàn)，要想讓學(xué)生感受人工智能技術(shù)的強(qiáng)大，必須結(jié)合實(shí)驗(yàn)設(shè)備開設(shè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，但部分學(xué)校沒有經(jīng)濟(jì)實(shí)力購(gòu)買人工智能教學(xué)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備。

1.3學(xué)生存在畏難情緒學(xué)習(xí)興趣不高

很多學(xué)生剛開始學(xué)習(xí)人工智能只是抱著一種“玩”的心態(tài)，認(rèn)為學(xué)好該專業(yè)之后可以開發(fā)很多智能終端，但學(xué)了之后發(fā)現(xiàn)該專業(yè)的學(xué)習(xí)需要具備很好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程能力，這方面較差的學(xué)生慢慢會(huì)對(duì)人工智能課程失去學(xué)習(xí)興趣。針對(duì)以上問題，課題組經(jīng)過三年的教學(xué)改革實(shí)踐，提出結(jié)合教師科研課題的實(shí)際案例教學(xué)方法，即以實(shí)踐教學(xué)帶動(dòng)理論教學(xué)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，解決暫時(shí)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備不足的難題，同時(shí)也可以帶動(dòng)和培養(yǎng)一批年輕教師加入人工智能課程的教學(xué)和建設(shè)中來。

2“吊牌識(shí)別”案例教學(xué)在人工智能課程實(shí)踐教學(xué)中的實(shí)現(xiàn)

“吊牌識(shí)別”案例教學(xué)在人工智能課程實(shí)踐教學(xué)中可用8～12學(xué)時(shí)來完成，也可以作為課程設(shè)計(jì)的選題。本文簡(jiǎn)單介紹了該案例的組成模塊和操作流程，重點(diǎn)介紹了案例實(shí)現(xiàn)的兩項(xiàng)核心技術(shù)。

2.1組成模塊介紹

“吊牌識(shí)別”案例可實(shí)現(xiàn)對(duì)吊牌、洗水嘜的自動(dòng)檢測(cè)，與現(xiàn)實(shí)生活中學(xué)生常見的文字、卡牌和文本管理數(shù)字化等識(shí)別方案有相似之處。該案例涉及圖像文字識(shí)別技術(shù)、嵌入式開發(fā)、深度學(xué)習(xí)等方面的知識(shí)，具體模塊劃分如表1所示。2.1.1模式選擇模式選擇模塊包括3.5寸串口屏、免驅(qū)USB2.0索尼IMX214高清1100萬(wàn)像素20幀自動(dòng)對(duì)焦拍照攝像頭模組、英偉達(dá)JETSONNANO嵌入式開發(fā)板。2.1.2輸入單元輸入單元至少包括一臺(tái)攝像機(jī)、照相機(jī)、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、數(shù)字化圖像設(shè)備或具有攝像功能的智能終端，在處理單元的控制下對(duì)傳入的圖像做判斷處理，判斷傳入圖像的清晰度和文字區(qū)域有無遮擋，再將其傳遞給處理單元。2.1.3處理單元處理單元包括圖像預(yù)處理模塊、字符比對(duì)模塊和字符識(shí)別模塊。在圖像預(yù)處理模塊中對(duì)輸入的吊牌、洗水嘜圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取包含文字信息的文字圖像；字符識(shí)別模塊利用文字識(shí)別技術(shù)提取圖像中的文字信息。2.1.4輸出單元處理單元控制輸出單元將匹配結(jié)果顯示在屏幕上，并給出相應(yīng)的錯(cuò)誤提示。

2.2實(shí)施過程

選擇具體的對(duì)象后，操作人員將吊牌或洗水嘜整齊放入檢測(cè)器規(guī)定的物料槽內(nèi)，檢測(cè)器上的攝像頭將自動(dòng)、不間斷地獲取待檢測(cè)對(duì)象的圖片，并將獲取的圖片發(fā)送給輸入單元處理。輸入單元對(duì)接收到的目標(biāo)圖片進(jìn)行清晰度判斷和噪點(diǎn)判斷，如圖1所示。若攝像頭獲取的對(duì)象圖片沒有達(dá)到設(shè)定的清晰度閾值和噪點(diǎn)閾值，系統(tǒng)將在自動(dòng)丟棄本張圖片后重新獲取物料槽內(nèi)的對(duì)象信息并進(jìn)行判斷。然后對(duì)通過判斷的圖片進(jìn)行灰度化、降采樣、高斯去噪、二值化、旋轉(zhuǎn)、裁剪等預(yù)處理，如圖2所示。圖像預(yù)處理模塊將預(yù)處理后的圖片發(fā)送給字符比對(duì)模塊和字符識(shí)別模塊進(jìn)行文字識(shí)別與文字比對(duì)。識(shí)別信息與比對(duì)結(jié)果被發(fā)送到輸出單元并通過顯示屏顯示出來。比對(duì)結(jié)果包括兩種，一是識(shí)別結(jié)果正確，匹配成功，如圖3所示；二是識(shí)別結(jié)果錯(cuò)誤，匹配失敗，如圖4所示。如果匹配失敗，系統(tǒng)會(huì)在顯示屏的右下角顯示出具體的錯(cuò)誤類型，如獲取的吊牌顏色信息為110，數(shù)據(jù)庫(kù)中儲(chǔ)存的該吊牌顏色信息為150，則在提示信息階段，系統(tǒng)會(huì)在顯示屏的右下角提示：color。

2.3核心技術(shù)

2.3.1圖像文字識(shí)別方法。通過教學(xué)，要讓學(xué)生了解目前最流行的光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù)。吊牌及洗水嘜上的文字可能存在不規(guī)則形狀字體，這里的不規(guī)則形狀字體是因透視變形、文本位置彎曲等因素造成的。因此，在識(shí)別文字信息時(shí)需要先獲取待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的有效圖像信息，這便需要用到OCR技術(shù)。另外，還要讓學(xué)生重點(diǎn)掌握?qǐng)D像信息預(yù)處理操作(核心技術(shù)有灰度化、降采樣、高斯去噪、二值化、旋轉(zhuǎn)、裁剪)，這些教學(xué)內(nèi)容通過兩次實(shí)驗(yàn)完成，每項(xiàng)教學(xué)完成后教師要對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否達(dá)到預(yù)期效果。2.3.2文字識(shí)別模型。文字識(shí)別模型采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)提取有效圖像中的特征信息。其工作原理是：將特征信息輸入?yún)^(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)中，生成所述有效圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)文本候選框的特征信息；將目標(biāo)文本候選框的特征信息輸入快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)目標(biāo)文本候選框的特征信息，使用分類器對(duì)目標(biāo)文本候選框進(jìn)行分類；使用所述文本分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)文本候選框中的目標(biāo)文本進(jìn)行字符分割、實(shí)例分割及假陽(yáng)性排除；采用基于注意力機(jī)制的序列到序列網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割后的字符和實(shí)例進(jìn)行識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；采用重建網(wǎng)絡(luò)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行整合，得到所述有效圖像信息中的所有文字信息。教師在教學(xué)過程中可以結(jié)合文字識(shí)別模型幫助學(xué)生加強(qiáng)人工智能課程中深度學(xué)習(xí)理論知識(shí)部分的學(xué)習(xí)。在以往的教學(xué)中，這部分內(nèi)容學(xué)生總是很難聽懂，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)理論知識(shí)所涉及的公式復(fù)雜、知識(shí)點(diǎn)多、技術(shù)較新。結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行講授，能夠讓學(xué)生更容易理解和接受。

3結(jié)語(yǔ)

本文闡述了在人工智能課程實(shí)踐教學(xué)中引入“吊牌識(shí)別”典型案例的教學(xué)方法。該案例教學(xué)能夠讓學(xué)生以更加直觀的方式完成圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)理論等內(nèi)容的學(xué)習(xí)，激發(fā)學(xué)生的興趣，使其能夠?qū)⒗碚撝R(shí)靈活應(yīng)用于實(shí)踐，有效避免了因理論教學(xué)晦澀難懂導(dǎo)致學(xué)生產(chǎn)生畏難情緒的問題。該案例流程簡(jiǎn)單，涉及的技術(shù)與課堂理論教學(xué)吻合，能夠讓學(xué)生獲得學(xué)以致用的感覺。因此，將實(shí)際案例引入人工智能課程實(shí)踐教學(xué)，不僅可以提高教學(xué)質(zhì)量，也可以讓學(xué)生找到學(xué)習(xí)方向，了解目前市場(chǎng)上的需求，做到與時(shí)俱進(jìn)。

作者:劉艷麗 張恒 單位:上海電機(jī)學(xué)院電子信息學(xué)院 華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院