书桌整洁度提示小助手（Mind+ V2 模型训练） 简单

项目背景： 当前学生特别是中学生课业繁重，经常导致书桌桌面凌乱，难以快速找到所需资料。

可以设计一个整理书桌提醒小助手，在识别到桌面凌乱时候，播报语言：“书桌需要整理咯”，来提示学生主动自觉地整理书桌。

一、整体思路

1.准备 3类数据集 分别标注为 凌乱、一般、整洁

每类准备了50张不同角度的书桌照片

2.在mind+里训练图像分类模型

用mind+内置的ai模型训练（图像分类）一键训练

3.导出训练好的模型

4.写行空板程序

摄像头拍摄

模型推理

根据结果播放语音

二、过程

第一步、数据集整理

图片清晰多角度

在这里为了得到足够多的图片，通过视频抽取的图片

第二步：Mind+ 训练图像分类模型

1. 打开 Mind+（最新版）
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2. 顶部切换到：AI模式
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3. 左侧选择：图像分类
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4. 点击：导入数据集 → 选择你上面的 书桌数据集 文件夹
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5. 等待加载完成，确认 3 个类别都显示
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6. 点击：开始训练
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- 训练轮次默认即可
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- 等待训练完成（1～3分钟）
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7. 训练完成后：
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- 点击 导出模型
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- 选择 行空板 / UNIHIKER
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- 导出得到一个  .kmodel  文件

四、第三步：把模型和语音文件放到行空板

1. 模型上传

1. 用数据线连接行空板
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2. 打开 Mind+ → 切换到 上传模式
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3. 打开 文件系统
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4. 把刚才导出的  xxx.kmodel  上传到行空板根目录或  model  文件夹

2. 准备语音（推荐）

你可以直接用我给你写好的文字转语音，也可以自己录 3 段 MP3/WAV：

-  凌乱.mp3 
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-  一般.mp3 
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-  整洁.mp3 

同样上传到行空板。

五、第四步：行空板 Python 代码

from unihiker import GUI, Audio import cv2 import numpy as np import time from maix import nn # 初始化GUI和音频 gui = GUI() audio = Audio() # 加载模型（与你上传的文件名一致） model = nn.load("/root/desk_model.kmodel") # 类别顺序必须和训练时一致！ labels = ["凌乱", "一般", "整洁"] def desk_detect(): # 1. 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 224) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 224) gui.clear() gui.draw_text(x=120, y=20, text="书桌状态识别", origin="center", font_size=16) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 2. 预处理图片 img = cv2.resize(frame, (224, 224)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.astype(np.float32) / 255.0 # 3. 模型推理 out = model.forward(img) max_idx = np.argmax(out) result = labels[max_idx] confidence = out[max_idx] # 4. 屏幕显示结果 gui.clear() gui.draw_text(x=120, y=40, text="书桌状态识别", origin="center") gui.draw_text(x=120, y=80, text=f"状态：{result}", origin="center") gui.draw_text(x=120, y=110, text=f"置信度：{confidence:.2f}", origin="center") # 5. 语音播报（只在状态变化时播报，避免一直叫） if hasattr(desk_detect, "last_result"): if desk_detect.last_result != result: play_voice(result) else: play_voice(result) desk_detect.last_result = result time.sleep(0.2) cap.release() def play_voice(status): """根据状态播放语音""" if status == "凌乱": audio.play("/root/凌乱.mp3") # 或者直接文字朗读： # audio.say("书桌有点乱，该整理啦") elif status == "一般": audio.play("/root/一般.mp3") # audio.say("书桌还算整齐，继续保持") elif status == "整洁": audio.play("/root/整洁.mp3") # audio.say("书桌非常整洁，你真棒") if __name__ == "__main__": desk_detect()

前提：

- 已接 USB 摄像头
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- 已接 音箱/耳机
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- 模型名为  desk_model.kmodel