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人工智能普及 | 探秘人體姿態(tài)識(shí)別 ——打造多功能人工智能皮影機(jī)器人

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作者

劉 梅

山東省淄博第一中學(xué)



“一口道盡千年事,雙手對(duì)舞百萬(wàn)兵”,傳統(tǒng)皮影戲因其操作復(fù)雜、對(duì)表演者技藝要求嚴(yán)苛,加之缺乏足夠的交互性,難以與觀眾建立深入的互動(dòng),阻礙了這一傳統(tǒng)藝術(shù)的傳承與發(fā)展。本項(xiàng)目基于人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)“無(wú)接觸式”的皮影戲互動(dòng)表演,旨在利用人工智能技術(shù)創(chuàng)新皮影戲文化。

課程目標(biāo)


課程通過(guò)4個(gè)子項(xiàng)目帶領(lǐng)學(xué)生學(xué)習(xí)人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)的原理及應(yīng)用。通過(guò)人體姿態(tài)數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、模型調(diào)用、模型優(yōu)化、模型部署等環(huán)節(jié),帶領(lǐng)學(xué)生親歷完整的人工智能模型訓(xùn)練流程。

學(xué)情分析


本項(xiàng)目授課對(duì)象為高中二年級(jí)學(xué)生,已具備一定的 Python編程基礎(chǔ)與開源硬件操作經(jīng)驗(yàn),在前期參與過(guò)人工智能相關(guān)項(xiàng)目的開發(fā)。

課程設(shè)計(jì)


以“打造多功能人工智能皮影機(jī)器人”為主題,包含4個(gè)子項(xiàng)目,共計(jì)7個(gè)課時(shí),在真實(shí)的項(xiàng)目情境下,帶領(lǐng)學(xué)生依次完成核心知識(shí)的學(xué)習(xí),課程安排如圖1所示。


圖 1 課程安排

教學(xué)準(zhǔn)備



軟件工具

XEdu安裝包、半成品代碼。


硬件工具

攝像頭、Arduino板、舵機(jī)、LED小燈、OLED屏、杜邦線。


分組情況

學(xué)生2人1組,每組配備1套硬件器材。

實(shí)施過(guò)程


簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)模型構(gòu)建(以課時(shí)1為例)

思考:如何利用簡(jiǎn)單手勢(shì)控制小燈亮滅?

教師首先為學(xué)生表演一段魔術(shù)“空中點(diǎn)燈”,隱藏?cái)z像頭后,通過(guò)食指與拇指的開合,控制LED小燈亮滅。學(xué)生結(jié)合手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)原理,在教師的引導(dǎo)下,將兩指開合問(wèn)題抽象成平面中兩點(diǎn)之間的距離問(wèn)題,并結(jié)合兩點(diǎn)之間的距離公式,通過(guò)編程控制LED小燈亮滅(圖2)。


圖 2 學(xué)生利用簡(jiǎn)單手勢(shì)控制小燈

設(shè)計(jì)意圖 鑒于后續(xù)項(xiàng)目中“機(jī)器學(xué)習(xí)建模”相關(guān)內(nèi)容較為抽象,學(xué)生理解起來(lái)存在一定困難,因此設(shè)置本節(jié)課作為前置課程。課程聚焦于引導(dǎo)學(xué)生通過(guò)“人工搭建簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)模型”的實(shí)踐過(guò)程,助力其深入理解后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)流程中復(fù)雜模型訓(xùn)練與建模的內(nèi)在邏輯,從而搭建起從“簡(jiǎn)單建?!钡健皬?fù)雜建?!钡恼J(rèn)知階梯,實(shí)現(xiàn)有效過(guò)渡。

數(shù)據(jù)集的獲取(以課時(shí)3為例)

思考:在機(jī)器學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)集的概念及作用是什么?

在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中,數(shù)據(jù)集就如同烹飪所需的原材料,是訓(xùn)練模型不可或缺的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)集的獲取方式有很多,本項(xiàng)目中,需要借助攝像頭采集4種特定的手語(yǔ)手勢(shì)數(shù)據(jù)。學(xué)生依據(jù)分組主題,補(bǔ)全相關(guān)代碼,為采集到的手勢(shì)數(shù)據(jù)添加標(biāo)簽。隨后,利用攝像頭,按照預(yù)先設(shè)定的命名順序,依次采集多種手語(yǔ)姿態(tài),每種50張,以此構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)集。

設(shè)計(jì)意圖 數(shù)據(jù)采集為模型訓(xùn)練的首要環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)集的質(zhì)量直接影響后期模型訓(xùn)練質(zhì)量。通過(guò)本環(huán)節(jié),學(xué)生可以初步理解數(shù)據(jù)集的概念及其在模型訓(xùn)練中的關(guān)鍵作用,理解標(biāo)簽的含義,并動(dòng)手實(shí)踐,體驗(yàn)自主采集數(shù)據(jù)集的過(guò)程與方法。

復(fù)雜模型訓(xùn)練與優(yōu)化(以課時(shí)4為例)

思考:如何搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)雜模型的訓(xùn)練?如何調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)以提高模型訓(xùn)練質(zhì)量?

數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理完成后,需要搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練。本項(xiàng)目使用的是LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)),這是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),被廣泛應(yīng)用于文本分類、姿態(tài)估計(jì)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。學(xué)生利用model.add()函數(shù)補(bǔ)全代碼,添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層,構(gòu)建完整的LSTM模型架構(gòu)。學(xué)生2人1組,對(duì)test_size、epochs等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行差異化賦值,觀察模型訓(xùn)練中不同關(guān)鍵參數(shù)對(duì)loss(損失函數(shù))與accuracy(準(zhǔn)確率)的影響,并在電子學(xué)案中做好記錄,進(jìn)而理解不同參數(shù)對(duì)模型訓(xùn)練質(zhì)量的影響。核心代碼如圖3所示。


圖 3 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建核心代碼示例

設(shè)計(jì)意圖 本項(xiàng)目旨在幫助學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的具體流程及不同關(guān)鍵參數(shù)對(duì)模型訓(xùn)練質(zhì)量的影響。

模型調(diào)用及部署(以課時(shí)6為例)

思考:如何結(jié)合開源硬件部署訓(xùn)練得到的模型,以增加模型的交互性與趣味性?

學(xué)生按照線路圖連接硬件器材,補(bǔ)全半成品代碼,調(diào)用前期訓(xùn)練生成的h5模型權(quán)重文件,結(jié)合分支語(yǔ)句,實(shí)現(xiàn)不同手語(yǔ)手勢(shì)控制不同顏色的小燈亮起、觸發(fā)語(yǔ)音播報(bào)等(圖4)。


圖 4 模型調(diào)用及部署

設(shè)計(jì)意圖 學(xué)生實(shí)現(xiàn)了利用開源硬件部署訓(xùn)練模型的操作,完成了從數(shù)據(jù)獲取到部署應(yīng)用的完整機(jī)器學(xué)習(xí)流程。這一過(guò)程不僅讓學(xué)生對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有了更深刻的理解,也讓他們感受到了技術(shù)落地的魅力。

成果展示與總結(jié)評(píng)價(jià)


教師總結(jié)項(xiàng)目?jī)?nèi)容,各小組填寫項(xiàng)目評(píng)價(jià)量表,展示本組作品,分享設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的心得體會(huì)與收獲,以便在后期進(jìn)一步完善作品。

設(shè)計(jì)意圖 診斷教學(xué)目標(biāo)達(dá)成度,對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

學(xué)習(xí)成果


在皮影機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐中,學(xué)生基于原有功能,創(chuàng)新性地融入語(yǔ)音對(duì)話、環(huán)境溫濕度監(jiān)測(cè)等功能,打造出兼具趣味交互與實(shí)用價(jià)值的多功能智能皮影機(jī)器人。在實(shí)踐合作過(guò)程中,學(xué)生編程能力顯著提升,掌握了運(yùn)用技術(shù)工具解決實(shí)際問(wèn)題的技巧,創(chuàng)新精神與動(dòng)手能力得到充分鍛煉,同時(shí)信息社會(huì)責(zé)任感也得以強(qiáng)化。


圖5 學(xué)生作品示例

反思與提高


本項(xiàng)目具有極高的趣味性與交互性,且易于拓展。學(xué)生如想開發(fā)出更多的項(xiàng)目,只需要采集不同類型的人體姿態(tài),并借助更多的軟硬件工具完成部署即可,如開發(fā)交警手勢(shì)識(shí)別裝置、深蹲檢測(cè)裝置等。

模型訓(xùn)練是一個(gè)考驗(yàn)時(shí)間與算力的環(huán)節(jié),尤其在普通機(jī)房這樣的低算力環(huán)境下,要讓學(xué)生從頭訓(xùn)練得到1個(gè)模型十分困難。本項(xiàng)目中,教師提前訓(xùn)練好1個(gè)完成度約50%的預(yù)訓(xùn)練模型,學(xué)生在此基礎(chǔ)上對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行微調(diào),短時(shí)間內(nèi)即可訓(xùn)練生成新的模型,提高了課堂效率。但學(xué)生采集的人體姿態(tài)必須與教師進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)采集的姿態(tài)動(dòng)作一致,不利于個(gè)性化訓(xùn)練模型。未來(lái)教師可提供多種姿態(tài)的預(yù)訓(xùn)練模型,供學(xué)生選擇使用,從而生成更加多樣化的成果。

本文系淄博市教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃課題“基于跨學(xué)科理念的普通高中人工智能項(xiàng)目教學(xué)實(shí)踐研究”(課題批準(zhǔn)號(hào):2025ZJY029)階段性研究成果

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來(lái)源 | 《中國(guó)科技教育》2025-06

編輯 | 孟想

審校 | 若惜、朱志安

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