人工智能課程案例“基于機器視覺的智能溫控裝置”的設(shè)計與實現(xiàn)

王藝霖 楊飛燕 劉芷程 王玉龍

摘要：本文以高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)為原則，建構(gòu)了高中人工智能課程教學(xué)流程，并基于真實生活情境，以項目式學(xué)習(xí)為主線，以機器視覺為核心內(nèi)容，以Python為編程語言，設(shè)計了一款智能溫控裝置，以期為一線教師的人工智能課程教學(xué)與實踐提供參考與借鑒。

關(guān)鍵詞：人工智能;課例設(shè)計;機器視覺;智能溫控;流程構(gòu)建

中圖分類號：G434? 文獻標(biāo)識碼：A? 論文編號：1674-2117（2022）09-0043-04

● 引言

2018年教育部印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》，明確要求要完善課程方案和課程標(biāo)準(zhǔn)，使中小學(xué)人工智能和編程課程內(nèi)容能充分適應(yīng)信息時代、智能時代發(fā)展需要。[1]因此，本研究在傳統(tǒng)人工智能課程教學(xué)的基礎(chǔ)上，對高中信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)中的“人工智能初步”選修模塊的一個案例進行設(shè)計與實現(xiàn)，具體實踐如下。

● 教學(xué)設(shè)計流程

本研究以解決實際問題為導(dǎo)向，依托項目式學(xué)習(xí)，在真實情境的基礎(chǔ)上進行人工智能課程的案例設(shè)計。具體內(nèi)容包括提出問題、制訂方案、探究實踐、交流展示及教學(xué)評價五個流程，每個流程都設(shè)計了教師和學(xué)生的活動（如圖1）。

1.提出問題

本階段教師活動主要是對學(xué)生進行學(xué)情分析，了解學(xué)生的認知水平和身心發(fā)展特點，創(chuàng)設(shè)一個聯(lián)系學(xué)生生活實際、有利于學(xué)生進行知識建構(gòu)的情境，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，幫助學(xué)生確定主題。學(xué)生活動主要是在教師創(chuàng)設(shè)的情境下了解要解決的問題，在原有的認知基礎(chǔ)上進行知識建構(gòu)，從而選定項目主題，擬定一個大致計劃，培養(yǎng)學(xué)生積極思考的能力。

整個流程搭建圍繞教師活動和學(xué)生活動展開，并以項目式學(xué)習(xí)為核心，從提出問題、制訂方案、探究實踐、交流展示、教學(xué)評價五個階段進行設(shè)計。目的在于培養(yǎng)學(xué)生編程思維、計算思維、創(chuàng)新思維等高階思維能力，發(fā)展核心素養(yǎng)。

2.制訂方案

本階段教師活動主要是啟發(fā)引導(dǎo)，進而幫助學(xué)生更好地進行項目設(shè)計。本階段學(xué)生活動主要是對學(xué)習(xí)任務(wù)進行分析，梳理思路，之后進行小組合作，確定各小組成員的分工，積極思考制訂初步的行之有效的方案。

3.探究實踐

本階段教師活動主要是巡回指導(dǎo)，幫助學(xué)生解決在學(xué)習(xí)過程中遇到的困難。學(xué)生活動主要是進行小組交流合作，完成代碼編寫，對所寫代碼進行測試分析，發(fā)現(xiàn)不足進行優(yōu)化迭代。這個過程有利于培養(yǎng)學(xué)生的計算思維及代碼編寫能力，同時還可以幫助學(xué)生進行反思，提高動手操作能力和協(xié)作能力。

4.交流展示

本階段教師活動主要是對學(xué)生所展示的成果進行客觀性評價，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神，使學(xué)生樂于學(xué)習(xí)。學(xué)生活動主要是對成果進行展示，小組之間進行互評，取長補短，交流反思，提高自己的溝通協(xié)作能力和養(yǎng)成良好的反思的習(xí)慣，增強信息意識。

5.教學(xué)評價

本階段教師活動主要是對整個項目式的學(xué)習(xí)進行總結(jié)評價，目的在于幫助學(xué)生對所學(xué)知識進行評估指導(dǎo)，幫助學(xué)生認識自我和提高自信。學(xué)生活動主要是對自己的項目進行自我評價與相互評價，自我評價有利于學(xué)生對自我進行有效的反思，從而認清自己的優(yōu)點和不足，在改進的過程中相互學(xué)習(xí)，不斷進步。互評是指學(xué)生群體之間的相互評價、學(xué)習(xí)，互評可以使學(xué)生更好地提高溝通表達能力。

● “基于機器視覺的智能溫控裝置”案例的設(shè)計與實現(xiàn)

該項目案例旨在體現(xiàn)人工智能課程三大應(yīng)用（自然語言、語音、圖像/視頻）之一的圖像/視頻技術(shù)應(yīng)用，使學(xué)生能夠在復(fù)雜的案例情境中切身體悟人工智能課程中圖像檢測與識別的原理和算法，實現(xiàn)高中信息技術(shù)新課標(biāo)的計算思維學(xué)科核心素養(yǎng)。

1.內(nèi)容分析

機器視覺系統(tǒng)是一種非接觸式的光學(xué)傳感系統(tǒng)[2]，是集成了光學(xué)和計算機技術(shù)等的應(yīng)用系統(tǒng)。它可以自動獲取一個或多個物體和過程的圖像，分析和測量獲取的圖像的各種特征，根據(jù)測量結(jié)果，進行定性分析和定量解釋，從而獲得一些關(guān)于目標(biāo)物體的知識并做出相應(yīng)決策。機器視覺系統(tǒng)一般具有物體定位、特征檢測、缺陷判斷、目標(biāo)識別、計數(shù)和運動跟蹤等功能。[3]

2.案例設(shè)計背景

在魚類的生命活動中，可以通過判斷魚本身的行為來判斷水溫的變化。由于魚類的養(yǎng)殖過程里存在一些無法消除的條件阻礙，如光照、水質(zhì)等，因此機器視覺技術(shù)為監(jiān)測魚類的行為提供了很好的技術(shù)支持。本案例貼近中小學(xué)生的生活，教師可以通過家庭中的魚缸的溫度控制進行情境創(chuàng)設(shè)，研究溫度過高或過低時斑石雕的行為識別。通過實驗發(fā)現(xiàn)當(dāng)溫度過高時斑石雕的游動速度會明顯加快，當(dāng)溫度過低時斑石雕的游動速度會降低甚至不動。因此，本系統(tǒng)重點是對數(shù)據(jù)進行處理之后對視頻中目標(biāo)魚進行行為識別。本實驗是通過采集實驗室里養(yǎng)殖的斑石雕的視頻數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)的，干擾因素較多，魚缸水面會有波動，背景里存在傳感器、加熱棒等裝置，會對實驗產(chǎn)生干擾，所以使用Python程序設(shè)計語言，采取MeanShift算法對斑石雕進行跟蹤，減少外界環(huán)境對實驗的影響，較好地追蹤斑石雕。實驗流程如圖2所示。

3.案例實現(xiàn)

（1）Meanshift算法原理

教師首先講解算法原理，Meanshift算法的主要思想是計算當(dāng)前像素點的平均偏移量，然后以當(dāng)前像素點作為另一個起始點，按照上述方法繼續(xù)移動，直到滿足一定的終止條件。該算法在本系統(tǒng)中的應(yīng)用是采用以運動目標(biāo)的顏色直方圖，然后一直迭代Meanshift向量，使算法逐漸趨向于目標(biāo)的實際位置，即先將圖像進行RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV處理，然后作直方圖，歸一化處理之后計算反向投影。算法流程圖如圖3所示。

學(xué)生通過教師講解的算法，并根據(jù)教師創(chuàng)設(shè)的情境與問題進行積極思考并設(shè)計算法，這一過程鍛煉了計算思維和自我學(xué)習(xí)能力，教師只負責(zé)指導(dǎo)，學(xué)生真正成為學(xué)習(xí)的主體。

（2）行為識別過程及其關(guān)鍵算法

①導(dǎo)入cv2、numpy、imutils、datetime、easygui模塊。

②讀取視頻，進行圖像處理。這一步需要對幀預(yù)處理，每幀圖像先轉(zhuǎn)為灰度圖，再用高斯濾波對圖像進行處理，避免亮度、震動等參數(shù)微小變化影響效果。

（3）目標(biāo)追蹤過程及關(guān)鍵算法

①取輪廓并計算輪廓的質(zhì)心，即確定目標(biāo)運動過程中的位置，方便下一步計算速度。

②讀取第一幀圖像，設(shè)置所要追蹤的ROI，轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間，計算每一幀的HSV圖像，用MeanShift算法在dst中尋找目標(biāo)窗口，找到后返回目標(biāo)窗口，代碼如圖如4所示。

（4）計算速度

①計算質(zhì)心，代碼如圖5所示。

②利用歐式距離計算速度，代碼如圖6所示。

（5）行為識別

①通過調(diào)用plt.plot來畫速度變化圖，橫軸縱軸兩個參數(shù)即可。

②進行速度識別，溫度過高或過低則進行警告。

4.設(shè)計過程與結(jié)果分析

基于機器視覺的智能溫控裝置的外部裝置是將魚放在一個透明玻璃缸中，在玻璃缸外部架設(shè)一部攝像機記錄魚缸中魚的活動。同時，玻璃缸里放置有傳感器、加熱棒、溫度計以及氧氣裝置。水是經(jīng)過過濾的適合實驗魚生存的優(yōu)質(zhì)海水，持續(xù)供氧以保證溶解氧均衡，使溫度成為唯一變量，從而減少了外部不相干因素對魚的行為活動的影響，增加實驗的科學(xué)性和可靠性。

實驗算法是建立在計算機視覺庫python-opencv基礎(chǔ)上的，首先讀取視頻路徑，讀取視頻的每一幀，框選出所要跟蹤的目標(biāo)，對目標(biāo)圖像進行HSV轉(zhuǎn)換、計算直方圖、歸一化等處理，利用MeanShift算法跟蹤矩形框，算法運行結(jié)果如圖7所示。之后計算矩形框的質(zhì)心，獲取相鄰兩幀之間的目標(biāo)點坐標(biāo)，通過歐式距離計算出速度變化，從而判斷斑石雕是否發(fā)生了狂游行為或者運動遲緩表現(xiàn)。圖8、圖9分別為溫度過高時速度變化情況和溫度過低時速度變化情況。

由結(jié)果可以看出，斑石雕的運動速度發(fā)生了明顯變化，表明此刻的溫度是異常的，應(yīng)及時調(diào)整溫度。在系統(tǒng)中當(dāng)速度大于230時或速度小于100時則發(fā)生警告。結(jié)果如圖10所示。

● 結(jié)語

在新課程標(biāo)準(zhǔn)下，高中信息技術(shù)課程提倡基于問題情境的項目式教學(xué)，教學(xué)過程中涉及的教學(xué)方法如案例教學(xué)法和問題驅(qū)動法等對項目案例資源的需求較高。筆者希望此案例能夠幫助學(xué)生在掌握人工智能的基本理論和方法的同時，培養(yǎng)計算思維和解決實際問題的能力。

參考文獻：

[1]謝忠新，曹楊璐，李盈.中小學(xué)人工智能課程內(nèi)容設(shè)計探究[J].中國電化教育，2019（04）：17-22.

[2]劉金橋，吳金強.機器視覺系統(tǒng)發(fā)展及其應(yīng)用[J].機械工程與自動化，2010（01）：215-216.

[3]張暉，張欣，胡琳.基于5G的工業(yè)機器視覺發(fā)展趨勢與政策建議[J].智能制造，2021（02）：28-32.

作者簡介：王藝霖，佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院人文與教育學(xué)院，研究方向為技術(shù)支持的教與學(xué);王玉龍，佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院人文與教育學(xué)院，副教授，研究方向為教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計、智慧教育環(huán)境構(gòu)建等。