Mind+1.6.4 二哈识图双双更新，最全AI人工智能软硬件学习
2020-07-153万
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Mind+1.6.4版本新增了机器学习ML5功能，支持KNN分类、FaceAPI人脸识别追踪、PoseNet姿态识别等。这些功能不仅丰富了AI教育的实践场景，还降低了教学门槛，让中小学老师可以轻松开展人工智能课程。此外，HUSKYLENS也进行了固件升级，增加了拍照/截屏/模型保存到TF卡、色块数量识别、屏幕显示文字等功能。这些更新使得AI教育更加直观和实用，适合中小学教师和学生使用。
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Mind+近期迎来了1.6.4版本的更新，本次更新不仅将Mind+软件之前的部分功能进行了系统性完善，同时还增加了重量级的新功能。 DF的工程师加班加点的忙碌，果然又憋出大招了啊... 先来看看都更新了什么有趣的功能吧！ 根据官网更新记录，Mind+1.6.4的更新内容为：  通过图中内容我们发现，此次Mind+更新的主要内容都是人工智能的扩展，其中实时模式不仅增加了机器学习的扩展功能，而且我们熟悉的HUSKYLENS二哈识图也更新了大量新功能。给产品经理撒花~ 详细更新内容 进入正题前，先来热热身，让我们先看看一些重要的小更新： 基础更新 ● Scratch3.0更新之后广为诟病的角色中心点设置功能终于完善了，选择角色之后中心点立刻就出现了，两个中心点只要靠近就会自动吸合。  ● micro:bit现在可以按需校准了，使用更加方便。  ● 主控板家族迎来了新成员，万众期待的ESP32开发板。  ● 掌控板增加了更多音乐节拍，这里要特别感谢下张玉华老师的建议和协助。  ● 串口监视器增加16进制显示功能，增加快捷帮助按钮。  Mind+主要更新 —————————————————————————————————————————————————— ● 机器学习ML5功能 机器学习（ML5），即轻量级的TensorFlow功能，可以帮助广大中小学老师零成本普及人工智能教育。只需要一台电脑、一个普通的USB摄像头，使用基于Scratch的图形化编程即可完成机器学习的课程教学和学习，其中包括KNN分类、FaceAPI人脸识别追踪、PoseNet姿态识别、mobileNet物体识别等功能原理。  这个功能听起来似乎很丰富和强大，它能应用在哪些场景中呢？ 从Mind+官方文档中我们找了部分案例来看下： KNN分类实现口罩分类识别 KNN分类功能可以先学习图片，然后提取图片特征点并分类，因此可以实现学什么会什么的效果，例如常见的垃圾分类、口罩识别等应用，使用这个功能就可以轻松实现了。  FaceApi人脸追踪 1. FaceApi可以获取人脸五官的坐标，从而实现人脸追踪功能。此功能如果与舞台结合可以制作大量精彩的游戏互动应用哦。   2.FaceApi还可以进行人脸特征点比对，因此还可以实现特定人脸的识别，此功能制作一些需要识别特定人脸例如人脸打卡机应用时非常有用。  PoseNet可以追踪人体骨架的关键点位，也是制作游戏的好工具。  MobileNet物体跟踪 MobileNet是一个经过训练的图像识别分类器，可以识别很多日常生活中的物体。  HUSKYLENS更新 —————————————————————————————————————————————————— HUSKYLENS固件升级到V0.5.1版本啦, 不仅增加了新功能，而且所有功能都合并为一个固件。 ● 基础功能更新  拍照/截屏/模型保存到TF卡+自定义ID名+所有功能集成为一个固件  色块数量识别+屏幕显示文字  二维码识别  条形码识别  可视化机器学习 在二哈识图的使用过程中，广大教育用户经常反馈功能简单好用但是无法直观的让学生体验到人工智能的学习过程，因此在新版本中，开放了自动学习功能，并且与Mind+进行了深度结合，学习人工智能更加直观。  例如一个石头剪刀布模型的训练过程直观呈现就是：  部署到HUSKYLENS上的效果：  |
