Как научиться узнавать время по цветам


Определение времени суток по цветам

Еще в глубокой древности люди заметили, что растения способны показывать время. Как и все живые организмы, они обладают «биологическими часами», которые регулируют их жизнь. У растений есть своеобразные механизмы определения времени. Они возникли как результат их развития при определенных условиях на протяжении многих поколений. Цветы реагируют на чередование суточных периодов. Так что если вы остались без приборов, показывающих время, цветы вам подскажут, который час.

Космические связи
Раньше ученые предполагали, что изменения на протяжении суток в расположении стеблей и цветков растений связаны только с внешними факторами — восходом солнца, повышением или понижением температуры или влажности воздуха. Но в ХХ веке это мнение изменилось: теперь хорошо известно, что у растений существует более совершенный способ измерения времени при помощи собственных циклических процессов. Как показали исследования последних десятилетий, одним из главных факторов, воздействующих на жизненные процессы и внутренние механизмы живых организмов, является космическое излучение. Чтобы проверить это предположение, ученые выращивали растения глубоко под землей в специальных камерах, исключающих доступ космических лучей и вмешательство человека. В результате этих опытов было установлено, что при отсутствии солнечного излучения растения «сбиваются» с суточного ритма и теряют ориентировку в пространстве.

Циклические изменения, давно сформировавшиеся у растений, прочно закрепились в их наследственности. Все жизненные процессы подчинены суточным ритмам. Эта ритмика особенно хорошо заметна у растений с яркими цветками: их венчики раскрываются с такой последовательностью и точностью, что по ним можно, как по часам, определять время суток.

Режим дня
Первыми от ночного сна пробуждаются желтые цветки колобродника, а через несколько минут — голубые цветки дикого цикория. К пяти-шести часам утра, как только появились первые лучи солнца, «просыпается» дикий шиповник, мак и одуванчик, полевой вьюнок и красная полевая гвоздика. Но как только солнце поднимается над горизонтом и освещает землю, раскрывает свои белоснежные венчики водяная лилия. После полудня цветочный покров становится не таким ярким. Закрываются цветы одуванчиков и лютиков, колобродника и цикория. Те, кто «проснулись» первыми, первыми и закрываются. К трем-четырем часам дня многие цветы уже начинают «засыпать» или готовиться ко сну. В пять часов вечера складывает лепестки лилия, в то время как шиповник не закрывается вплоть до захода солнца. Как только солнце опускается к горизонту и становится прохладнее, оживают и другие растения, открывая свои, главным образом, белые цветы.

Такая периодичность выработалась у растений постепенно и приурочена не только к суточной ритмике, но и к ритму жизни насекомых, которые опыляют цветки. Когда насекомые пребывают в состоянии покоя, цветки закрыты. Когда же они активны, открываются и цветки. К вечеру растения закрываются еще и для того, чтобы предохранить нежные органы от переохлаждения и попадания на них ночной росы.

Большинство растений цветет в дневное время, но есть «совы» и среди цветов. Ночная фиалка, например, выделяет ароматические вещества только после захода солнца. В это же время открываются и издают сильный аромат закрытые целый день крупные цветы табака. Для насекомых необходимы ориентиры, чтобы легче находить цель полета в темноте. Такими ориентирами и сигналами являются белый цвет и запах.

Цветочные часы
Поскольку у большинства растений ритм цветения совпадает с определенным временем суток, известный шведский ботаник Карл Линней подметил эту ярко выраженную периодичность и разработал так называемые цветочные часы. Он сгруппировал растения по периодам времени, когда они раскрываются и закрываются. Первые такие часы были установлены у города Уисале в Швеции, который расположен примерно на 60-м градусе северной широты. Определять время по цветочным часам можно только в ясные солнечные дни. Когда же небо покрыто тучами, в дождливую погоду или сильный туман цветы либо вовсе не раскрываются, либо раскрываются в другое время.

Цветочные часы Карла Линнея

Цветки раскрываются

В 3-5 часов утра: Козлобородник луговой
В 4-5 часов утра: Цикорий дикий
Кульбаба
Горчак
В 5 часов утра: Осот огородный
Осот луговой
Красоднев рыжий
В 5-6 часов утра: Одуванчик обыкновенный
Скерда кровельная
В 6 часов утра: Ястребинка зонтичная
Пазник пятнистый
В 6-7 часов утра: Бурачек
Осот полевой
Ястребинка волосистая
В 7 часов утра: Кукушкины слезки
Венечник луговой
Латук огородный
Кувшинка белая
В 7-8 часов утра Очный цвет полевой
Туника проросшая
В 9-10 часов утра: Ноготки полевые
Торичник красный

Цветки закрываются

В 8-10 часов утра: Одуванчик обыкновенный
В 10 часов утра: Цикорий дикий
Латук огородный
Осот полевой
В 10-11 часов утра: Очный цвет полевой
В 11-12 часов: Осот огородный
В 12 часов: Ноготки полевые
Осот луговой
В 13 часов дня: Туника проросшая
Ястребинка зонтичная
В 14 часов дня: Ястребинка степная
В 15 часов дня: Торичник красный
В 15-16 часов дня: Венечник разветвленный
Ястребинка волосистая
В 17 часов: Кувшинка белая
Ястребинка сизая
В 19-20 часов: Красоднев рыжий

Цветки, которые раскрываются вечером

В 20 часов: Красоднев рыжий
В 21 час: Дрема луговая
Табак душистый

Конечно, «точность хода» таких часов зависит от места обитания, температуры и влажности воздуха. Но как бы растения не отставали или не спешили, в целом они раскрываются и закрываются в свое время.

Когда мой ребенок узнает свои цвета?

Способность вашего ребенка распознавать разные цвета улучшается примерно к 18 месяцам - в это же время он начинает замечать сходства и различия в форме, размере и текстуре. Пройдет немного больше времени, прежде чем он узнает основные цвета, но большинство детей могут назвать хотя бы один к 36 месяцам.

А пока он попрактикуется, пополняя свой репертуар новыми красками. Детям нравится разглядывать иллюстрированные книги с объектами, упорядоченными по форме и цвету.Начните с того, что попросите его определить вещи невербально. Например, попросите его показать вам красный квадрат, а затем позвольте ему указать на него.

Вы можете играть в подобные игры, когда находитесь вне дома. Скажите: «Я вижу красный цветок», а затем подождите минуту, чтобы увидеть, указывает ли он сначала на него. Если он носит синюю рубашку, спросите его, видит ли он вокруг себя что-нибудь такого же цвета. Он может удивить вас, зная и определив цвета, на которые вы указываете, даже если он не может назвать их устно.

Когда он начинает изучать названия цветов, вы можете перевернуть игру, указывая на объекты самостоятельно и спрашивая: «Какого цвета этот треугольник?» В любом случае он с удовольствием продемонстрирует свои знания.Когда он пропустит один, не говорите ему, что он неправ (или притворяйтесь правым). Просто произнесите правильное имя ободряющим тоном.

Дети учатся со своей скоростью, поэтому не беспокойтесь, если ваш ребенок не знает столько цветов, сколько кто-то его возраста. Но если вы подозреваете проблему, поговорите с врачом вашего ребенка о том, следует ли вам проверять ребенка на дальтонизм, то есть неспособность различать определенные цвета. При необходимости Американская оптометрическая ассоциация рекомендует сдать вашему ребенку анализы до того, как он пойдет в школу.

.

Поезд ИИ распознавания изображений с 5 строками кода | автор: Мозес Олафенва

В этой статье мы кратко познакомим с областью искусственного интеллекта, особенно в компьютерном зрении, связанными с этим проблемами, существующими современными решениями этих проблем и тем, как вы можете легко и удобно применять эти решения, не занимая много времени и усилия.

Искусственный интеллект на протяжении десятилетий был областью исследований, в которой как ученые, так и инженеры прилагали активные усилия, чтобы разгадать тайну того, как заставить машины и компьютеры воспринимать и понимать наш мир достаточно хорошо, чтобы действовать должным образом и служить человечеству.Один из наиболее важных аспектов этой исследовательской работы - научить компьютеры понимать визуальную информацию (изображения и видео) , генерируемую ежедневно вокруг нас. Эта область, позволяющая компьютерам воспринимать и понимать визуальную информацию, известна как компьютерное зрение.

Во время подъема исследований искусственного интеллекта в период с 1950 до 1980 с компьютерами вручную давали инструкции о том, как распознавать изображения, объекты на изображениях и на какие особенности обращать внимание.Этот метод является традиционным алгоритмом и получил название Expert Systems , поскольку он требует, чтобы люди взяли на себя труд идентифицировать особенности для каждой уникальной сцены объекта, который должен быть распознан, и отображать эти особенности в математических моделях, понятных компьютеру. Это включает в себя массу утомительной работы, потому что существуют сотни и тысячи различных способов представления объекта, и существуют тысячи (или даже миллионы) различных сцен и объектов, которые уникально существуют, и, следовательно, поиск оптимизированных и точных математических моделей для представляют все возможные особенности каждого объекта или сцены, и для всех возможных объектов или сцены больше работы, которая будет длиться вечно.

Затем, в 1990 s, была представлена ​​концепция Machine Learning , и она открыла эру, в которой вместо того, чтобы указывать компьютерам, на что обращать внимание при распознавании сцен и объектов в изображениях и видео, мы можем вместо этого разработать алгоритмы, которые заставят компьютеры научиться распознавать сцены и объекты на изображениях самостоятельно, точно так же, как ребенок учится понимать свое окружение, исследуя. Машинное обучение открыло для компьютеров возможность научиться распознавать практически любую сцену или объект, который нам тоже нужен.

С появлением мощных компьютеров, таких как NVIDIA GPU s, и новейших алгоритмов Deep Learning для распознавания изображений, таких как AlexNet в 2012 году Алексом Крижевским и др., ResNet в 2015 году Кэминг Хе и др., SqueezeNet в 2016 г. Форрест Ландола и др., DenseNet в 2016 г. Гао Хуанг и др., если упомянуть несколько, можно объединить несколько изображений (больше похоже на книги с изображениями для компьютеров ) и определить модель искусственного интеллекта, чтобы самостоятельно изучить особенности сцен и объектов на этих изображениях и использовать знания, полученные в процессе обучения, для распознавания всех других экземпляров типа сцены или объектов, с которыми он столкнется после.

Чтобы обучить модель искусственного интеллекта, которая может распознавать все, что вы хотите, чтобы она распознавала на изображениях, традиционно требует большого опыта в прикладной математике и использования библиотек глубокого обучения, не говоря уже о затрачиваемом времени и стрессе, который вам придется пройти. чтобы написать код алгоритма и подогнать его под ваши изображения. Здесь мы предоставили свои решения.

Наша команда в AI Commons разработала библиотеку Python, которая может позволить вам обучать модель искусственного интеллекта, которая может распознавать любой объект, который вы хотите, чтобы он распознавал на изображениях, используя всего за 5 простых строк кода Python. Библиотека python - это ImageAI , библиотека, созданная, чтобы позволить студентам, разработчикам и исследователям с любым уровнем знаний создавать системы и приложения с самыми современными возможностями компьютерного зрения , используя от 5 до 15 простые строчки кода. Теперь давайте проведем вас через создание вашей первой модели искусственного интеллекта, которая может распознавать все, что вы хотите.

Для обучения модели искусственного интеллекта вам понадобится набор изображений, который называется набором данных . Набор данных содержит от сотен до тысяч образцов изображений объектов, которые должна распознавать модель искусственного интеллекта. Но не беспокойтесь! Мы не просим вас прямо сейчас пойти и загрузить тысячи изображений только для тренировки вашей модели искусственного интеллекта. Для этого руководства мы предоставили набор данных под названием IdenProf . IdenProf («Идентифицируемые профессионалы») - это набор данных, содержащий 11000 фотографий 10 разных специалистов, которые люди могут видеть и узнавать их работу по их стилю одежды.Классы профессионалов, фотографии которых представлены в этом наборе данных, следующие:

· Повар

· Доктор

· Инженер

· Фермер

· Пожарный Судья 00050002

· Механик

· Пилот

· Полиция

· Официант

Этот набор данных разделен на 9000 (900 изображений для каждой профессии) изображений моделей искусственного интеллекта для обучения моделей искусственного интеллекта и 2000 (200 изображений для каждой профессии) изображений для проверки производительности модели искусственного интеллекта в процессе обучения.IdenProf был должным образом организован и подготовлен для обучения вашей модели искусственного интеллекта распознаванию профессионалов по их стилю одежды. В справочных целях, если вы используете собственный набор данных изображений, вы должны собрать не менее 500 изображений для каждого объекта или сцены, которые вы хотите, чтобы ваша модель искусственного интеллекта распознавала. Чтобы обучить любой набор данных изображений, который вы собираете сами с помощью ImageAI, , вы должны расположить изображения в папках, как показано в примере ниже:

  identifyprof // train // chef // 900 изображений поваров   identifprof // train / / доктор // 900 изображений врачей   IDPROF // поезд // инженер // 900 изображений инженера   IDFO // поезд // фермер // 900 изображений фермеров   IDOFOF // поезд // пожарный // 900 изображения пожарных   идопроф // поезд // судья // 900 изображений судей   идопроф // поезд // механик // 900 изображений механика   идопроф // поезд // пилот // 900 изображений пилотов   Idenprof // поезд // шеф-повар // 900 изображений шеф-повара   identifyprof // поезд // полиция // 900 изображений полиции   Idenprof // поезд // официант // 900 изображений официантов   identifyprof // test / / шеф-повар // 200 изображений поваров   Idenprof // тест // врач // 200 изображений врачей   Idenprof // тест // инженер // 200 изображений engi neer   Idenprof // тест // фермер // 200 изображений фермеров   identifyprof // тест // пожарный // 200 изображений пожарных   identifyprof // тест // судья // 200 изображений судей   identifyprof / / тест // механик // 200 изображений механиков   identifyprof // тест // пилот // 200 изображений пилотов   identifyprof // тест // шеф-повар // 200 изображений шеф-повара   identifyprof // тест // полиция // 200 изображений полиции   identifyprof // тест // официант // 200 изображений официантов  

Теперь, когда вы понимаете, как подготовить собственный набор данных изображений для обучения моделей искусственного интеллекта, мы перейдем к инструкциям по обучению модель искусственного интеллекта для распознавания профессионалов с помощью ImageAI.

· Сначала вы должны загрузить zip-архив с набором данных IdenProf по этой ссылке. Также вы можете просмотреть все детали и образцы результатов моделей искусственного интеллекта, обученных распознавать профессии, в репозитории IdenProf GitHub, ссылка на который находится ниже.

https://github.com/OlafenwaMoses/IdenProf

· Поскольку для обучения моделей искусственного интеллекта требуются высокопроизводительные компьютерные системы, я настоятельно рекомендую вам убедиться, что ваш компьютер / ноутбук, который вы хотите использовать для этого обучения, оснащен графическим процессором NVIDIA . В качестве альтернативы вы можете использовать Google Colab для этого эксперимента, так как он предлагает бесплатный NVIDIA K80 GPU для экспериментов.

· Затем вы должны установить ImageAI и его зависимости.

1) Загрузите и установите Python 3.6 с официального веб-сайта Python Language

https://www.python.org/downloads/release/python-360/

2) Установите следующие зависимости через pip:

и. TensorFlow

  pip3 установить tenorflow == 1.13,1  

ii. OpenCV

  pip3 установить opencv-python  

iii. Keras

  pip3 install keras == 2.2.4  

iv. Numpy

  pip3 install numpy == 1.16.1  

v. ImageAI

pip3 install imageai --upgrade

· Создайте файл python с любым именем, которое вы хотите, например «FirstTraining.py» .

· Скопируйте zip-архив набора данных IdenProf в папку, где находится ваш файл Python.Затем разархивируйте его в ту же папку.

· Затем скопируйте приведенный ниже код в файл python (например, FirstTraining.py ).

Вот и все! Это весь код, необходимый для обучения модели искусственного интеллекта. Прежде чем запускать код, чтобы начать обучение, давайте объясним код.

В первой строке мы импортировали учебный класс модели ImageAI. Во второй строке мы создали экземпляр класса обучения модели. В третьей строке мы устанавливаем тип модели ResNet (доступно четыре типа моделей: SqueezeNet , ResNet , InceptionV3 и DenseNet ).В четвертой строке мы устанавливаем каталог данных (каталог набора данных) в папку zip-файла набора данных , который вы распаковали. Затем в пятой строке мы вызываем функцию trainModel и указываем следующие значения:
number_objects : Это относится к числу различных типов профессионалов в наборе данных IdenProf.
num_experiments : Это количество раз, когда обучающий модели будет изучать все изображения в наборе данных identifyprof для достижения максимальной точности.
Enhance_data (необязательно) : указывает обучающему модулю создавать модифицированные копии изображений в наборе данных IdenProf для обеспечения максимальной точности.
batch_size: Это относится к количеству изображений в наборе, которые обучающий модели будет изучать одновременно, пока он не изучит все изображения в наборе данных IdenProf.
Show_network_summary (необязательно) : показывает структуру типа модели, которую вы используете для обучения модели искусственного интеллекта.

Теперь вы можете запустить файл Python и начать обучение. Когда начнется обучение, вы увидите результаты, подобные приведенному ниже:

 ================================== === 

Всего параметров: 23,608,202

Обучаемые параметры: 23,555,082

Необучаемые параметры: 53,120

______________________________________

Использование расширенной генерации данных

Найдено 4000 изображений, принадлежащих 4 классам.

Найдено 800 изображений, относящихся к 4 классам.

Сопоставление JSON для классов моделей, сохраненных в C: \ Users \ User \ PycharmProjects \ FirstTraining \ identifyprof \ json \ model_class.json

Количество экспериментов (эпох): 200

Эпоха 1/100

1/280 [>. ............................] - ETA: 52 с - потеря: 2.3026 - в соответствии: 0.2500

2/280 [> ... ..........................] - Расчетное время прибытия: 52 с - потеря: 2.3026 - согласно: 0.25003 / 280 [> ....... ......................] - ETA: 52с - потеря: 2.3026 - в соответствии: 0.2500 ............... ...............,
..............................,
...................... ........, 279/280 [===========================> ..] - ETA: 1s - потеря : 2.3097 - acc: 0.0625Epoch 00000: сохранение модели в C: \ Users \ User \ PycharmProjects \ FirstTraining \ Idenprof \ models \ model_ex-000_acc-0.100000.h5

280/280 [=========== ===================] - 51 с - потеря: 2.3095 - acc: 0.0600 - val_loss: 2.3026 - val_acc: 0.1000

Давайте объясним детали, показанные выше:

1. Утверждение « Сопоставление JSON для классов моделей, сохраненных в C: \ Users \ User \ PycharmProjects \ FirstTraining \ identifyprof \ json \ model_class.json ”означает, что тренер моделей сохранил файл JSON для набора данных identifyprof, который вы можете использовать для распознавания других изображений с помощью настраиваемого класса прогнозирования изображений (объяснение доступно по мере чтения).

2. Линия Эпоха 1/200 означает, что сеть выполняет первое обучение целевого 200
3. Линия 1/280 [> ……………………… ..] - ETA: 52s - потеря: 2.3026 - acc: 0.2500 представляет количество партий, которые были обучены в текущем эксперименте
4.Строка Epoch 00000: сохранение модели в C: \ Users \ User \ PycharmProjects \ FirstTraining \ identifyprof \ models \ model_ex-000_acc-0.100000.h5 относится к модели, сохраненной после текущего обучения. ex_000 представляет эксперимент на этом этапе, тогда как acc 0,100000 и val acc: 0,1000 представляет точность модели на тестовых изображениях после настоящего эксперимента (максимальное значение точности 1.0). Этот результат помогает определить наиболее эффективную модель, которую вы можете использовать для пользовательского прогнозирования изображения.

После того, как вы закончите обучение своей модели искусственного интеллекта, вы можете использовать класс « CustomImagePrediction », чтобы выполнить прогнозирование изображения с вашей моделью, которая достигла высочайшей точности.

На случай, если вы не смогли самостоятельно обучить модель искусственного интеллекта из-за отсутствия доступа к графическому процессору NVIDIA , для целей этого руководства мы предоставили модель искусственного интеллекта, которую мы обучили на IdenProf набор данных, который вы можете использовать прямо сейчас, чтобы прогнозировать новые изображения любого из 10 профессионалов, включенных в набор данных.Эта модель достигла точности более 79% после 61 обучающих экспериментов. Щелкните эту ссылку, чтобы загрузить модель. Кроме того, если вы не выполняли обучение самостоятельно, также загрузите файл JSON модели идентификатора по этой ссылке. Затем вы готовы приступить к распознаванию профессионалов с помощью обученной модели искусственного интеллекта. Просто следуйте инструкциям ниже.

Затем создайте еще один файл Python и дайте ему имя, например FirstCustomImageRecognition.py . Скопируйте модель искусственного интеллекта, которую вы скачали выше, или ту, которую вы обучили, которая достигла максимальной точности, и вставьте ее в папку, где находится ваш новый файл python (например, FirstCustomImageRecognition.py ). Также скопируйте файл JSON , который вы скачали или сгенерировали во время обучения, и вставьте его в ту же папку, что и ваш новый файл python. Скопируйте образцы изображений любого профессионала, попадающего в категории набора данных IdenProf, в ту же папку, что и ваш новый файл python.

Затем скопируйте приведенный ниже код и поместите его в свой новый файл Python.

Просмотрите образец изображения и результат ниже.

 официант: 99.99997615814209chef: 1.568847380895022e-05judge: 1.0255866556008186e-05 

Это было просто! Теперь давайте объясним приведенный выше код, который дал этот результат прогноза.

Первая и вторая строки кода выше импортируют класс ImageAI CustomImagePrediction для прогнозирования и распознавания изображений с помощью обученных моделей и класса python os .Третья строка кода создает переменную, которая содержит ссылку на путь, содержащий ваш файл python (в этом примере, ваш FirstCustomImageRecognition.py ) и файл модели ResNet , который вы загрузили или обучили самостоятельно. В приведенном выше коде мы создали экземпляр класса ImagePrediction () в четвертой строке, а затем установили тип модели объекта прогнозирования ResNet , вызвав метод. setModelTypeAsResNet () в пятой строке, а затем мы устанавливаем путь модели объекта прогноза к пути файла модели искусственного интеллекта ( identifyprof_061–0.7933.h5 ) копируем в папку с проектом в шестой строке. В седьмой строке мы задаем путь к файлу JSON , который мы скопировали в папку в седьмой строке, и загрузили модель в восьмидесятую строку. Наконец, мы выполнили прогноз на изображении, которое скопировали в папку, и распечатали результат в Command Line Interface .

Итак, вы узнали, как использовать ImageAI для легкого обучения вашей собственной модели искусственного интеллекта, которая может предсказывать любой тип объекта или набор объектов на изображении.

Если вы хотите узнать все о том, как работает распознавание изображений, со ссылками на более полезные и практичные ресурсы, посетите Image Recognition Guide , ссылка на которые приведена ниже.

Вы можете найти все детали и документацию по использованию ImageAI для обучения пользовательских моделей искусственного интеллекта, а также других функций компьютерного зрения, содержащихся в ImageAI , в официальном репозитории GitHub.

Если вы нашли эту статью полезной и вам она понравилась, пожалуйста, дайте ей аплодисментов . Также не стесняйтесь поделиться им с друзьями и коллегами.

У вас есть вопросы, предложения или вы хотите связаться со мной? Отправьте мне письмо на адрес [email protected] Я также доступен в Twitter по адресу @OlafenwaMoses и в Facebook по адресу https://www.facebook.com/moses.olafenwa.

. ,

Смотрите также