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摘要
为了让使用者科学规范使用实验设备、教学者提高实验室教学效率,提出了基于深度学习的实验设备识别系统,系统搭载Android平台环境,使用者通过拍照或本地相册选取实验设备图像。Android客户端采集图像并裁剪,使用TCP/IP网络传输协议将图像发送至服务器端;服务器端使用残差网络和改进的YOLO网络模型对图像进行检测,并在数据库中查找图像特征值对应的实验设备;数据库将识别结果和设备使用方法、注意事项等反馈至Android客户端。测试表明,系统对实验设备的识别准确率可达99%以上。实验设备识别系统可为同行提供参考借鉴,提高教学效率和质量。
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