【花雕动手做】AI 视觉传感二哈识图 2 之自学习分类

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。



视觉识别中的“自学习分类”是指人工智能系统在识别图像或物体时，不依赖预先固定的类别标签，而是通过学习过程自动建立分类标准，并不断优化识别效果。这是一种更智能、更灵活的识别方式，常用于教育、机器人、智能硬件等场景。

1、什么是自学习分类？
自学习分类（Self-learning Classification）是指：系统通过观察、训练或交互，自主学习图像中的特征，并将其归类到不同类别中，而不是依赖人工预设的标签。它强调“边识别边学习”，让机器像人一样逐步建立认知。

2、与传统分类的区别



3、自学习分类的关键机制
特征提取：分析图像中的颜色、形状、纹理等信息。
相似度判断：比较不同图像之间的特征相似性。
类别归纳：将相似图像归为同一类，自动生成分类标签。
持续学习：随着新图像输入，不断调整分类边界。

4、在 AI 相机中的应用（如 HuskyLens）
用户通过“学习”按钮让设备记住某个物体或图像。
AI相机自动提取特征并建立分类。
后续识别时，系统可判断图像属于哪个已学习的类别。
可支持多个类别的学习与识别。

5、应用场景举例
教育实验：学生训练 AI 识别不同颜色或形状的物体。
智能机器人：根据学习的图像分类做出不同动作。
工业分拣：自动识别并分类不同产品或包装。
个性化识别：用户自定义识别目标，如宠物、玩具、标志等。

AI 相机视觉传感器 ( 二哈识图 2) 之自学习分类介绍
本功能可以采集任意物体多角度图片、学习、识别任何自定义的物体。



自学习分类使用说明
这一部分我们将了解如何使用HUSKYLENS 2学习分类指定的物体。

选择自学习分类功能
给HUSKYLENS 2供电，启动成功后，找到“自学习分类”功能。



学习物体，观察效果
学习物体：将HUSKYLENS 2对准要学习的某个物体，使物体在橙色框内，然后按下HUSKYLENS 2右上角A键，学习该物体。



识别物体：如识别到已学习的物体，屏幕将以彩色方框框出该物体，并在上方显示“name: IDx 置信度” ，例如“物体:ID1 91%”。其中name默认为“物体”，设置名字请看“参数设置”；"ID1"即学习的第一个物体；“91%”是指置信度为91%。置信度指的是模型对自己预测结果的“确定程度。ID1 91%"即在本功能下，模型认为这个物体有91%的可能性是自己学习过的ID为1的物体。



多角度学习物体：学习框内物体时，长按A键不松开，调整HUSKYLENS 2“看”的角度可持续多个角度学习该物体。学习完成后，对着可以识别出的物体再按学习键还可以继续学习。
多角度学习时会显示学习进度，如下图中，彩色方框上显示“学习中 38:ID1”，其中“38”意为该ID1物体已经学习38张图。

自学习分类功能的实际测试

这里使用一个蓝牙音箱



完成自学习分类