【创意智造组】基于行空板的国外名画识别（硬件） 简单

1、背景

在数字化时代，艺术鉴赏与人工智能技术的结合为教育带来了新的可能性。通过 Mind+ V2 的零代码/低代码机器学习平台，学生可以在不深入复杂算法的前提下，体验完整的 AI 模型训练流程，实现"艺术+技术"的跨学科学习。

2、项目核心功能：

智能识别：利用摄像头（本地上传）捕捉名画图像，通过 Mind+ V2 训练的图像分类模型实时识别画作身份。

知识图谱：基于本地数据库存储世界名画的元数据（作者、年代、风格，作者简介）及多维度讲解文案

多模态交互：识别成功后自动触发行空板触屏显示+语音讲解（后续可扩展），实现"所见即所得"的艺术鉴赏体验

3、硬件使用

制作比较简单，材料也用的很少，只为了演示 对比软件和硬件的训练部署，方便更多人的去参考。

4、制作过程

数据集收集

本数据集来自浦育平台官方数据库

地址：https://www.openinnolab.org.cn/pjlab/dataset/66836385462583268c4fb240

数据集为50位国画名画家的作品集合。

模型训练

参考：https://makelog.dfrobot.com.cn/article-346181.html

【灵感数字组】基于 Mind+ V2 模型训练的国外名画识别

采用图像分类

导出模型，一个zip都文件包

解压后得到的模型文件

模型部署

使用Python模式下 ，

代码如下：

列表数据

展示

项目总结：

使用M10 +摄像头 硬件方式是最低成本的模型部署，由于行空板的算力有限，运行速度一般。

注意点：

本项目模型训练使用的数据为是图片导出，实测推理的图片为摄像头采集的图片，原先的软件测试正确率又下降了一个档次，建议使用摄像头采集的图片收集，效果会更好。后续更多的功能也可以扩展。