Mind+模型训练工具·目标检测任务：喝水管家

Mind+模型训练工具·目标检测任务：喝水管家

1 项目介绍
1.1 演示视频

1.2 项目设计

你是否经常因为工作或学习太投入而忘记喝水？长期饮水不足会影响身体健康。“喝水管家”利用Mind+模型训练工具训练模型，部署到行空板M10上。如果检测到水杯长时间放置在桌面，则提示用户及时喝水；如果长时间检测不到水杯，提示用户归位杯子；如果检测到水杯放置在检测画面边缘，则提示用户往里放杯子。
通过本项目，您将了解到：

• 模型训练：如何使用Mind+2.0模型训练工具训练一个目标检测模型。
  

• 模型部署：如何将训练好的模型部署到行空板M10，实现水杯目标检测，进而对饮水状态进行监测与提醒。
  

• 伦理讨论：如何在技术实践中思考并应对能源消耗、误检漏检等人工智能伦理问题。
  

1.3 项目实现流程

该项目通过 Mind+2.0 模型训练工具中的目标检测模块训练 “水杯目标检测模型”，并将模型部署到行空板M10实现水杯目标检测，进而对饮水状态进行监测与提醒。整个项目的流程如下：



2 AI知识园地-目标检测

2.1 目标检测

目标检测（Object Detection）是人工智能计算机视觉领域的核心技术，相比图像分类仅判断 “是什么”，目标检测不仅能识别图像中目标的类别，还能通过边界框精准定位目标在图像中的位置。例如，在下图中，目标检测模型可同时识别 “猫”、“狗” 等多个目标，并标注各自的位置坐标与类别。


2.2 目标检测的应用

目标检测技术应用场景广泛，涵盖多个领域：

安防监控：检测异常人员、物品遗留或闯入，提升安全防护能力。

自动驾驶：识别行人、车辆、交通标志等，为驾驶决策提供环境信息。

零售行业：检测货架商品数量与摆放状态，辅助库存管理。

医疗影像：定位病灶位置（如肿瘤、结石），辅助临床诊断。

工业检测：识别生产线上的产品缺陷或设备异常部件，提升质检效率。

2.3 数据标注

数据标注是为机器学习准备数据集的关键步骤。

在目标检测任务中，它特指通过人工或辅助工具，在图像或视频中为特定目标物体标注出其类别信息（是什么）和位置信息（在哪里）的过程。其中，位置信息通常以边界框的形式表示。这项工作产生的结构化数据为模型提供了监督学习的“标准答案”，是训练高性能目标检测模型的基础。

3 水杯目标检测模型训练

3.1 下载软件及创建训练项目

官网下载安装Mind+2.0及以上版本安装包，安装完成后，双击打开。
官网链接：https://mindplus.cc/

新建项目，点击左侧导航栏中的“模型训练”，选择“目标检测”任务。



3.2  数据准备

• 数据采集
  

数据的采集可以通过摄像头采集也可以通过本地上传数据。

• 数据标注
  

点击“数据标注”，打开标注窗口。



第一步：创建标签
点击“创建标签”，编辑标签名称和颜色。

第二步：绘制边界框
标注时，先在左侧标签列表中点击对应的标签名（如 "水杯"），然后用鼠标左键在图片中沿目标边缘绘制矩形边界框，确保边界框完整包裹目标；若一张图片中有多个目标（如同时有“猫”和“狗”），需重复 "选择标签 - 绘制边界框" 步骤，直至所有目标标注完成。



3.3 模型训练

• 训练模型
  

点击“训练模型”按钮，即可开始训练模型。

• 训练参数设置
  

点击“高级设置”按钮，可进行参数设置。

• 训练过程与结果观察
  

训练过程中，点击“高级设置”中的“深入了解”，可以查看训练日志。



3.4 模型校验

• 单张图片测试
  

选择“文件”，点击“点击上传文件”，选择一张没有训练过的图片进行校验。

• 实时测试
  

选择“摄像头”，进行实时目标检测。

• 模型优化与再训练
  

当模型校验结果不理想时，我们可以通过数据质量优化，模型参数调整等方法，再次训练模型。

3.5 模型导出

点击“导出模型”按钮，即可导出模型压缩包到本地电脑上。



4 水杯目标检测模型部署

4.1 硬件清单



行空板M10系统版本升级教程：https://www.unihiker.com.cn/wiki/m10/burner

4.2 编程环境和扩展准备

具体步骤，请参考：https://mindplus.dfrobot.com.cn/ ... model-deployment/#1

4.3 模型应用

• 上传模型
  

将导出的 ONNX 文件及yaml配置文件上传到目标环境或硬件平台。

• 编写程序
  

代码解析如下：

完整代码：

• 运行并验证
  

5 AI伦理探讨

技术本身是中立的，但技术的设计者和使用者肩负着责任。在享受AI带来的便利时，我们更需要主动思考其背后的伦理问题，并探寻负责任的解决方案。现在，让我们一起探讨在喝水管家项目中可能遇到的几个核心伦理挑战。

5.1 能源消耗问题

• 问题：持续运行目标检测模型会显著增加设备能耗，长期使用不仅缩短设备寿命，还会造成电力资源浪费，与健康生活的环保理念相违背。
• 建议：设置可调节的检测频率，允许用户在准确度与能耗间取得平衡；设置智能休眠模式，当长时间未检测到画面变化时自动降低检测频率。
  

5.2 误检漏检

• 问题：系统可能将形状相似的物体误判为水杯，或在光线不佳时漏检水杯，导致提醒机制失效或错误提醒，影响用户体验和信任度。
• 建议：可以引入容错机制，当检测到水杯或者检测不到水杯时，系统不立即重置计时，而是再持续检测几秒。若水杯持续出现或者消失，再计时。
  

6 自我检验

6.1 拓展练习

在Mind+中尝试训练一个多类别检测模型，如“水杯+手机+笔记本”，并部署到行空板M10上，实现防止水杯靠近电子设备的监测。

6.2 学习评价表

学习目标	掌握程度
我知道使用Mind+模型训练工具训练语音分类的基本过程	□ 还需练习 □ 基本掌握 □ 完全掌握
我知道如何将训练好的模型部署到行空板M10，实现水杯目标检测，进而对饮水状态进行监测与提醒。	□ 还需练习 □ 基本掌握 □ 完全掌握
我能结合本项目，深入思考并应对能源消耗、误检漏检等人工智能伦理问题。	□ 还需练习 □ 基本掌握 □ 完全掌握

通过网盘分享的文件：目标检测资料包
链接: https://pan.baidu.com/s/11SiZu5zpmvoFWLXTpfyVJA?pwd=zetp 提取码: zetp