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java傻瓜ai框架图像内物体的识别，定位等图像ai服务，及自然语言分类处理服务

java傻瓜ai框架图像内物体的识别，定位等图像ai服务，及自然语言分类处理服务
java傻瓜ai框架，无需任何算法知识，通过简单的api调用就可以实现 常用的图像内物体的识别，定位等图像ai服务，及自然语言分类处理服务。面向java开发程序员，不依赖任何第三方库，第三方接口，独立包。
软件说明：

  • 本软件对物体在图像中进行训练及识别，切割，定位的轻量级，面向小白的框架。
  • 本软件对中文输入语句，对输入语句的类别进行分类，关键词抓取，词延伸，以及集成智能客服功能在逐渐扩展中
  • 若有想扩充的功能请进微信群提意见，若是通用场景我会陆续补充，微信群信息在文档下方。
  • 本软件永久免费商业使用，但作者已拥有本软件相关的知识产权，任何个人与集体不可擅自申请本软件内的技术与代码的知识产权。

详细视频教程地址：

框架效果演示结果:

  • 因为是框架没有图像化界面，演示结果就是控制台输出的数据，只能用视频展示，想看演示结果请看教学视频

目前拥有的核心功能（若对您的学习或生产有帮助，请留下您的STAR）

  • 对图片中得物体进行识别。
  • 对中文语言进行分类语义识别,判断用户说话的语义是什么，关键词抓取，以及要做什么
  • 游戏内交互策略机器人

目前市场上的AI应用的问题

  • 高门槛： 现在随着人工智能技术的兴起，很多场景需要开发人员添加相应的功能，但是大多是JAVA开发程序员，JAVA却在AI领域的开源比较匮乏。 现在比较火的大模型的应用只能帮助人去提高工作效率，而不能帮助业务系统，去自定义用户自己的业务来内嵌进系统进而帮助业务系统的智能化。
  • 高成本： 人工智能往往要求大算力，大训练样本，使得大多数中小企业和个人开发者自定义AI入手成本非常高昂。

AI要怎么解决

  • 百分之百Java代码编写，并且无任何依赖，开箱即用，对广大JAVA程序员排除掉任何环境配置依赖问题，做到最友善。
  • 并不是对主流算法JAVA的无差别重新实现，而是根据应用场景对主流算法进行优化与魔改，让用户即便使用一台普通的电脑，就可开箱直接跑起来。并且保证普通服务器或个人电脑CPU下依然达到可用性能的流畅运行。 所以我的“easy”并不是只是指的简单，而是对算法进行了廉价，低成本方向的优化。如果我没有办法对某种算法做到廉价优化的算法实现。
  • 只通过最简单的API调用，就可以实现部分人工智能应用，并面向覆盖面最广的JAVA程序员使用的，且能满足大部分AI业务场景实现的算法引擎。
  • 部署简单： 本引擎所有底层函数及数学库都是作者JAVA手写，不依赖任何第三方库，所以开发者只需要将本包下载到本地后，打成JAR包 引入到自己的POM文件中，就可以独立使用所有功能。
  • 功能还在扩展： 本项目现在的功能还在逐步扩展中

图像学习部分最简API 说明:

  1.     ///////////////训练部分
  2.     YoloConfig yoloConfig = new YoloConfig();//创建配置参数类
  3.     //配置类内的配置参数，根据实际情况修改
  4.     private int windowWidth = 90;//检测窗口宽
  5.     private int windowHeight = 140;//检测窗口高
  6.     private int typeNub = 10;//需要识别的种类数
  7.     private int hiddenNerveNub = 16;//线性层隐层神经元数量
  8.     private double lineStudy = 0.01;//线性层学习率
  9.     private int kernelSize = 3;//卷积核尺寸
  10.     private boolean showLog = false;//是否打印学习过程中的log
  11.     private double convStudy = 0.01;//卷积层学习率
  12.     private int enhance = 800;//训练样本过少时增强效果，如果有足够训练数据量，请将其设置为1
  13.     private double iouTh = 0.05;//NMS合并框交并比阈值
  14.     private double containIouTh = 0.15;//训练时是否包含样本判断交并比阈值
  16.     FastYolo yolo = new FastYolo(yoloConfig); //初始化图像识别类
  17.     List<YoloSample> data//目标标注类集合
  18.     YoloSample data;//标注类
  19.     //标注类属性
  20.     private String locationURL;//标注图片的本地url
  21.     private List<YoloBody> yoloBodies;//该图片的内部标注
  22.     YoloBody yoloBody;//内部标注类
  23.     //内部标注类属性
  24.     private int x;//目标左上角x的值
  25.     private int y;//目标左上角得y的值
  26.     private int width;//目标的宽度
  27.     private int height;//目标的高度
  28.     private int typeID;//标注类别id
  29.     //开始训练
  30.     yolo.toStudy(data);
  31.     //训练结束将模型写出
  32.     YoloModel yoloModel = yolo.getModel();
  33.     writeModel(JSON.toJSONString(yoloModel), “D:\\lesson/yoloModel.json”);
  34.     /////////////////////初始化部分（单例且只初始化一次）
  35.     FastYolo yolo = new FastYolo(yoloConfig); //初始化图像识别类
  36.     YoloModel yoloModel = readModelParameter();//从训练的模型中JSON反序列化读取模型
  37.     yolo.insertModel(yoloModel);//识别类注入模型
  38.     //////////////////////识别部分
  39.      long eventID;//需要生成一个唯一线程id来保证并发时的线程安全问题，可直接用雪花算法id
  40.      Picture picture = new Picture();//初始化图像解析类
  41.      ThreeChannelMatrix th = picture.getThreeMatrix(“D:\\lesson/number.png”);//将图像解析为矩阵
  42.      List<OutBox> list = yolo.look(th,eventID);//对该图像矩阵进行识别，并返回识别结果
  43.      List<OutBox> list;//识别结果集合
  44.     ////识别结果类
  45.     OutBox outBox;
  46.     private int x;//检测到物体在该图片中的横坐标
  47.     private int y;//检测到物体在该图片中的纵坐标
  48.     private int width;//检测到物体在该图片中的宽度
  49.     private int height;//检测到物体在该图片中的高度
  50.     private int typeID;//检测到物体在该图片中的类别id

复制代码

图像识别结果展示

通过给图片生成摘要id进行快速相似度对比

  1. //参数分别为：
  2. //第一个参数：threeChannelMatrix,图片矩阵（图片矩阵如何提取，上文有讲不在阐述）
  3. //第二个参数:boxSize,将一张图片横纵各分为几个区域提取特征
  4. 参数说明：该值越大，摘要id敏感度越高，该参数有最大值。最大值为图片：图片最小边长/5,超过会报错数组越界
  5. //第三个参数:regionSize,相似特征区域分区种类数量
  6. 参数说明：该值越大，摘要id敏感度越高
  7. //返回name 即为该图片摘要id，通过id逐位对比即可对比相似程度
  8. //什么是id敏感度：
  9. //id敏感度越高，对图片变化越敏感，越适合越大的检索区域匹配，即特征越细致，但缺点id长度越长。
  10. //id敏感度越低，对图片变化越不敏感，越适合越小的检索区域匹配,特征越粗，优点是id长度越短。
  11. FastPictureExcerpt fastPictureExcerpt = new FastPictureExcerpt();
  12. String name = fastPictureExcerpt.creatImageName(threeChannelMatrix, 5, 10);

复制代码

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