s444350/SZI-Smieciarka
2
2
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity
e3d2127c2b
SZI-Smieciarka/adamORaport.md

5.1 KiB
Raw Blame History

Sztuczna Inteligencja

Temat projektu: Inteligenta Śmieciarka

Zespół: Kacper Borkowski, Adam Borowski, Adam Osiowy

Podprojekt: Adam Osiowy - segregator śmieci

Opis podprojektu:

  • w projekcie wykorzystane zostały drzewa decyzyjne jako metoda uczenia
  • projekt podzielony jest na 4 pliki
  • plik tworzenie_danych_AO.py jest odpowiedzialny za wydobycie z każdego zdjęcia własności i zapis ich do pliku 4
  • w pliku uczenie_adamO.py znajdują się funkcje odpowiedzialne za uczenie i testowanie modelu 5
  • plik parametry_zdjec.h5 zawiera własności wszystkich zdjęć wykorzystanych w projekcie
  • plik etykiety.h5 zawiera odpowiedni typ każdego ze zdjęć (glass,paper,plastic,metal)

Ogólne działanie:

  • na początku zbierane są informacje o każdym zdjęciu
momenty = wyznaczHuMomenty(zdj)  
haralick = wyznaczHaralick(zdj)  
histogram = wyznaczHistogram(zdj)

  • wybrane własności to:

    1. Histogram kolorów okreslający rozkład jasności pixeli w każdej komórce na zdjęciu w skali szarości 6
      zdjęcie jest przekształcane do przestrzeni barw hsv po czym wyliczany jest histogram podając do funkcji zdjęcie, kanały (hsv), maskę, podział zdjęcia na 512 przedziałów (8x8x8), zakres każdego kanału

    2. Momenty obrazu (Hu Moments) określające kształt obiektu na zdjęciu 8
      są średnią ważoną intensywności pikseli obrazu.
      Są liczone ze wzoru:
      10
      gdzie I(x,y) to intensywność pixela w danym punkcie
      Momenty surowe - informują o intensywności pikseli i ich położeniu na obrazie
      Momenty centralne - otrzymujemy po odjęciu od momentów surowych środka ciężkości danego kształtu
      11
      momenty te są niezmienne w wyliczaniu to znaczy że jeśli kształt jest ten sam to nie ważne jest jego położenie na zdjęciu
      Momenty Hu - to zbiór 7 liczb obliczonych na podstawie momentów centralnych. Pierwsze 6 momentów są niezmienne dla translacji, skali i rotacji. Podczas gdy znak siódmej liczby zmienia się wraz z odbiciem kształu (względem osi).
      12

    3. Tekstura Haralicka określająca nasycenie ilości pixeli w skali szarości
      7
      "Haralick zasugerował zastosowanie macierzy współwystępowania poziomu szarości (GLCM). Ta metoda opiera się na połączonych rozkładach prawdopodobieństwa par pikseli. GLCM pokazuje, jak często każdy poziom szarości występuje w pikselach umieszczonych w ustalonym położeniu geometrycznym względem siebie, w zależności od poziomu szarości."
      13

  • własności sa zapisywane jako macierze, ustawiane w szereg jako wiersz i zapisywane do pliku z danymi .h5

wiersz = np.hstack([momenty, histogram, haralick])
  • dane dzielone są losowo na 2 pary, jedna testowa druga treningowa
(uczenieDane, testowanieDane, uczenieEtykiety, testowanieEtykiety) = 
train_test_split(np.array(dane), np.array(etykiety), test_size=rozmiar_zbioru_testowego)

gdzie rozmiar zbioru testowego określony wcześniej na 20%

  • tworzony jest estymator
rfc = RandomForestClassifier(max_depth=15, n_jobs=4, random_state=1)

gdzie n_jobs to ilość wątków, random_state pilnuje aby zbiór był zawsze dzielony tak samo, a max_depth to maksymalna głebokość każdego drzewa
estymator domyślnie korzysta ze strategii opierającej się o indeks Giniego

'indeks Giniego jest to miara która określa jak często losowo wybrany element zostanie błędnie zidentyfikowany'

indeks jest obliczany ze wzoru:
9
przykład

  • estymator rozpoczyna uczenie korzystając ze zbiorów treningowych
rfc.fit(uczenieDane, uczenieEtykiety)
  • następnie wyliczana jest skuteczność na zbiorach testowych
rfc.score(testowanieDane, testowanieEtykiety)

Integracja z projektem zespołowym:

  • Przy starcie programu estymator rozpoczyna nauke
rfc = adamO.rozpocznijUczenie()
  • Śmieciarka porusza się po domach zbierając z nich śmieci
  • Po zebraniu wszystkich śmieci kieruje się na wysypisko
  • Każde zdjęcie śmieci jest segregowane z wykorzystaniem funkcji przewidującej typ
rodzaj = adamO.przewidz(smiec, rfc)

3

  • Zdjęcia posegregowanych śmieci umieszczane są w odpowiednich folderach:
    1
  • Na koniec wyświetlane są losowo wybrane zdjęcia śmieci z kontenerów wraz z informacją o typie ustalonym przez estymator 2
    1. górny napis to typ zwrócony przez estymator
    2. drugi napis to wartości prawpopodobieństwa z jakim estymator ocenił typ
    3. trzeci napis to nazwa zdjęcia

Efekt działania programu w postaci drzewa decyzyjnego:

10