模型预测

注意

1. 我们优化了预训练模型的大小和Micropython固件的内存消耗，现在可以同时运行多个预训练模型。 RAM中有大约2500 Kb的模型可用，这意味着您可以通过以下方式组合模型：交通标志检测+动物园动物识别，交通标志检测+数字检测，普通物体识别+动物园动物识别等等。这些模型的内存消耗为：
   • 交通标志检测〜250 Kb
   • 动物园动物/家庭动物普通物体识别〜880 Kb
   • 数字检测〜1900 Kb
     如果在上传使用了多个模型推断的代码后，MARK无法响应，建议您尝试从代码中删除一个模型。
2. M.A.R.K 的模型预测也会受到环境光线影响，请尽量在“明亮”的环境下进行操作，避免在“昏暗”的环境下进行图像识别。必要时，可以依靠 M.A.R.K 的车头灯进行补光。这里的环境明亮与否是针对 M.A.R.K 的摄像头而言，而不是人眼，具体光线效果可以从屏幕中摄像头捕捉的画面看出。
3. 每次调用以下块之一时都会进行预测——这意味着在以下代码中，判断将独立进行四次，这可能会导致性能下降。

• 推荐的实现相同功能的方法是一次获取检测值，然后使用字符串比较检查检测结果。

此代码执行速度将提高3倍。

交通标志 检测结果为（左转）概率> (50)%

【含义】：若检测到的指定的交通标志可能性大于设定的概率，则返回 “真”（值 1），否则返回 “假”（值0）
【类型】：模型 - 布尔类

示例 1：自动驾驶

M.A.R.K 根据识别到的交通标志改变运动状态为直行、左转、右转或停止。

检测到的交通标志（左转）的（X）坐标 概率 > (50)%

【含义】：返回识别到的交通标志的坐标位置信息，如X坐标，Y坐标
【类型】：模型 - 信息类
【提示】：

• 若未检测到指定的交通标志，返回值 “-1”
• 若画面中有多个指定的交通标志，则随机返回一个交通标志的位置信息

检测到的交通标志 概率> (50)%

【含义】：当识别到的交通标志概率大于设定概率值时，返回识别到的交通标志类型，如 forward
【类型】：模型 - 信息类
【返回值范围】：[left, right, forward, u-turn, stop, limit_5, limit_80, no_forward, yield, zebra]
【返回值类型】：字符串
【提示】：

• 若未检测到任何模型支持的交通标志，返回值 “-1”
• 若画面中有多个模型支持的交通标志，则随机返回一个检测到的交通标志

  示例 1：交通标志识别

  将识别到的交通标志显示在屏幕上。
  

数字 检测结果为（0）概率>（50)%

【含义】：若检测到的指定的数字可能性大于设定的概率，则返回 “真”（值 1），否则返回 “假”（值 0）
【类型】：模型 - 布尔类

检测到的数字（0）的（X）坐标 概率>（50)%

【含义】：返回识别到的数字的坐标位置信息，如X坐标，Y坐标
【类型】：模型 - 信息类
【提示】：

• 若未检测到指定的数字，返回值 “-1”
• 若画面中有多个指定的数字，则随机返回一个数字的位置信息

检测到的数字结果 概率>（50)%

【含义】：当识别到的数字概率大于设定概率值时，返回识别到的数字，如 6
【类型】：模型 - 信息类
【返回值范围】：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
【返回值类型】：int
【提示】：

• 若未检测到任何模型支持的数字，返回值 “-1”
• 若画面中有多个模型支持的数字，则随机返回一个检测到的数字

家庭动物 检测结果为（猫）概率>（50)%

【含义】：若检测到的指定的家庭动物可能性大于设定的概率，则返回 “真”（值 1），否则返回 “假”（值 0）
【类型】：模型 - 布尔类

家庭动物识别结果 概率>（50)%

【含义】：当识别到的家庭动物概率大于设定概率值时，返回识别到的家庭动物类型，如 cat
【类型】：模型 - 信息类
【返回值范围】：[cat, dog, bird, hedgehog, mouse]
【返回值类型】：字符串
【提示】：

• 若未检测到任何模型支持的家庭动物，返回值 “-1”
• 如果多个类别的概率高于阈值，则返回最高概率类别

动物园动物 检测结果为（老虎）概率>（50)%

【含义】：若检测到的指定的动物园动物可能性大于设定的概率，则返回 “真”（值 1），否则返回 “假”（值 0）
【类型】：模型 - 布尔类

动物园动物识别结果 概率>（50)%

【含义】：当识别到的动物园动物概率大于设定概率值时，返回识别到的动物园动物类型，如 tiger
【类型】：模型 - 信息类
【返回值范围】：[tiger, elephant, crocodile, bear, giraffe]
【返回值类型】：字符串
【提示】：

• 若未检测到任何模型支持的动物园动物，返回值 “-1”
• 如果多个类别的概率高于阈值，则返回最高概率类别

普通物体 检测结果为（人）概率>（50)%

【含义】：若检测到的指定的普通物体可能性大于设定的概率，则返回 “真”（值 1），否则返回 “假”（值 0）
【类型】：模型 - 布尔类

普通物体识别结果 概率>（50)%

【含义】：当识别到的普通物体概率大于设定概率值时，返回识别到的普通物体类型，如 computer
【类型】：模型 - 信息类
【返回值范围】：[human, chair, book, cup, pen, computer, smartphone, backpack, pizza, bomb]
【返回值类型】：字符串
【提示】：

• 与其他类型的模型预测不能同时使用
• 若未检测到任何模型支持的普通物体，返回值 “-1”
• 如果多个类别的概率高于阈值，则返回最高概率类别