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計量論壇

標題: 機器識別、無線通信等高新技術在傳統計量項目的應用 [打印本頁]

作者: caohf 時間: 2020-3-13 16:22
標題: 機器識別、無線通信等高新技術在傳統計量項目的應用
   在計量所從事工作多年，感覺很多傳統計量項目還在“刀耕火種”的年代，一線檢定員很幸苦，主要工作是簡單操作，用眼睛讀一個值，然后記錄數據。而時代已經進入了21世紀20年代了，我們正經歷著信息技術革命，能否搭上這班車，實現傳統行業和高新技術的融合，推動行業發展？
   很多傳統儀表沒有數據輸出接口，是否可以利用如今很成熟機器圖像識別技術，將儀表讀數轉化為機器能識別和處理的字符（代替人眼和數據手工記錄和處理），然后進行各種擴展應用，進而實現智能計量。
   本人有幸正在做這樣一個項目，希望能做到通用數字儀表的識別（區別于同類型單臺儀表的識別），期間肯定會碰到不少具體問題，歡迎感興趣同仁交流和探討。

作者: 八一八 時間: 2020-3-13 17:21
請問，儀器的流轉什么方式最快，最便捷，讓人無感就做完了

作者: vcxfei88 時間: 2020-3-13 18:24
目前的智能識別技術應該可以做了吧，壓力表這一塊就利用刻度范圍可以做到，要做到通用的話，樓主加油！

作者: caohf 時間: 2020-3-14 17:07

八一八發表于 2020-3-13 17:21
請問，儀器的流轉什么方式最快，最便捷，讓人無感就做完了

現在有在線計量、嵌入式計量等概念，如果儀器不用流轉，就是最快的流轉方式了。

作者: caohf 時間: 2020-3-16 08:47
機器學習：幾種分類識別問題

分類和識別是機器學習領域非常常見的一類問題，比如之前非常火熱的 ImageNet 挑戰賽，還有人臉識別，人臉表情識別等，接觸機器學習的一般來說，都是從識別開始，因為識別比較簡單直觀，而且大家都對目前識別領域比較常見的幾個數據集比如 MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100 還有 ImageNet 等都比較熟悉了，這些都是為了解決分類識別問題而設計的數據集。

隨著深度學習的蓬勃發展，在分類識別領域，又分化出來很多不同的方式，雖然這些概念在深度學習出來之前，就已經有了，但是有了深度神經網絡結合大數據，以前的這些概念又被重新翻出來，不管是新瓶裝舊酒，還是煥發了第二春，反正這些概念最近又開始被吵的火熱了，什么 few-shot learning, zero-shot learning, incremental-learning，meta-learning 之類的又開始受到了越來越多的關注。雖然這些概念不僅僅用于分類識別，不過用分類識別問題來解釋這些概念簡單直白。

一般來說，給定一個數據集 X={xi}Ni=1 \mathcal{X}=\{ \mathbf{x}_i \}_{i=1}^{N}X={x
i
?
}
i=1
N
?
，這個數據集屬于 K KK類，假設標簽空間為Y={yj}Nj=1 \mathcal{Y}=\{ \mathbf{y}_j \}_{j=1}^{N}Y={y
j
?
}
j=1
N
?
，x \mathbf{x}x 一般表示為圖像，比如手寫數字的MNIST數據集，一張圖就是一個數字比如 0, 1, 2, 3, 4 等等，或者ImageNet 的圖像，一張圖表示某一個物體，比如貓啊，狗啊什么的，y \mathbf{y}y 表示一個標簽，就是我們常說的 one-hot 向量，比如 MNIST 的標簽是 10 維的向量，ImageNet 的標簽是 1000 維的向量，只有一個位置是1，其他位置都是0，每個類的標簽按列拼在一起，就可以組成一個標準的單位矩陣。分類問題，簡單來說，就是把屬于同一類的圖像聚到一起，都是手寫數字 0 的圖像，應該都歸為一類，都是手寫數字 2 的圖像，應該歸為另外一類，不能把手寫數字 8 的圖像，歸到 0 這一類，所以分類問題，簡單來說，就是物以類聚。

從數學的角度上來說，分類識別就是圖像到標簽的一個映射過程 :

X?Y \mathcal{X} \Rightarrow \mathcal{Y}
X?Y

說了這么多，我們把什么是分類識別問題解釋了，現在來看看，經過這么多年的發展，學術界把分類識別問題又做了不同的劃分，根據不同的設定，著手解決不同的問題，歸納起來，主要有以下幾類：

有監督學習(supervised learning)
無監督學習(unsupervised learning)
半監督學習(semi-supervised learning)
小樣本學習(few-shot learning)
零樣本學習(zero-shot learning)
增量學習(incremental learning)
元學習(meta-learning)
open question (classification in the real-world, open environment)
有監督學習
有監督學習，應該是最常見，發展最成熟的一種分類識別問題了，所謂的有監督，那就是類別的標簽是已知的，目前學術界研究的大多數分類識別問題都屬于這一類，所以我們見到的數據集一般都是帶著標簽的，這類問題，都是希望找到一個映射，圖像空間到類別空間的一個映射，借著類別標簽的 “指引”，把同一類的圖像盡可能的映射到一塊，聚在一起，因為有標簽的“指引”，所以這類問題，相對來說比較容易解決，特別是隨著深度神經網絡與算力的發展，各大從前的榜單都在被不斷刷新，ImageNet 火了幾年之后，也不再舉辦了，估計這榜再刷下去也沒什么意思了，有監督學習，發展到現在，越來越像在燒錢，比拼的是數據和計算資源。

無監督學習
有監督學習，正如上面說的，需要有標簽做“指引”，所以需要很多有標簽的數據，而且深度學習需要消耗大量的數據，有標簽的數據越來越難獲取，需要消耗大量的人力與物力。所以，就有人想，能不能研究一種學習模式，可以不需要類別標簽，也能讓模型學會分類，所以就發展出了所謂的無監督學習，無監督學習，顧名思義，是不需要類別標簽做“指引”的，直接從數據圖像中尋找每一類內在的聯系，把同一類圖像的特征耦合在一起，不過，到目前為止，這類無監督學習的效果一直不太理想，沒有標簽的指引，模型好像很難學好。

半監督學習
介紹了有監督學習和無監督學習，接下來介紹半監督學習，半監督學習結合了有監督學習和無監督學習，半監督學習，既不需要有監督學習那么多的有標簽數據，不過與無監督學習相比，又多了一些標簽數據做 “指引”，所以基本上一種把有標簽數據和無標簽數據混合在一起學習的一種模式。

小樣本學習 (Few-shot learning)
小樣本學習，在深度學習火熱起來之前，也有一些人研究，最近兩年，這個課題又開始受到越來越多的關注，小樣本學習，應該還是屬于有監督學習的一種，只是與常規的有監督學習相比，每一類的有標注的數據非常少，學術界經常說的的 1-shot, 5-shot 等等，就是說每一類都只有一個或者五個有標簽的樣本，這個課題的起源，是為了更好的研究模擬人的認知能力，因為人去學習識別一個東西，是不需要去看那么多的有標簽的數據的，不過，從目前學術界發表的研究成果來看，基本還是基于 metric-learning 或者 meta-learning 的方式，利用遷移學習的概念，先在大量的有標簽的數據上訓練網絡，讓網絡學到一種有效的特征提取或者學到一套有效的模型參數，然后再在小樣本數據集上進行訓練。目前，這個方向發表出來的結果，在 Mini-Image Net 上的識別率還不是很高，還有進一步的提升空間。

零樣本學習 (Zero-shot learning)
零樣本學習，是比小樣本學習更進一步，最近兩年也變得火熱起來了，所謂零樣本，那就是完全不需要樣本的參考，而去推斷識別新的類別，這個研究目前還處于起步階段，用到的最多的方式，就是基于屬性的識別，可以把每個類別進一步拆分成很多個不同屬性的組合，某些屬性的組合，可能就大概率的對應某個類別，所以，雖然新的類別，沒有帶標簽的樣本，但是，從之前的數據集上，可以讓模型先學習識別不同的屬性，碰到新樣本的時候，先識別出該樣本的屬性，然后再結合不同的屬性，進而判斷出該樣本屬于什么類。

增量學習 (Incremental learning)
這個也是目前比較火熱的一個研究方向，所謂增量學習，與之前見識的學習問題不太一樣，早期的分類識別，都假設類別是已知的，并且是固定的，也就是說，我們會先分好訓練集，測試集，并且知道訓練集與測試集的類別都是已知的，但是增量學習，提出了另外一種學習問題，在真實的環境中，數據肯定不是一次性就全部給定的，而是在逐漸增加的，逐漸增加的數據，有可能是新的類別，也有可能是原來的類別，這樣的話，就需要找到一種學習策略，讓模型能夠不斷的去適應環境，增量學習最想解決的一個問題就是“參數遺忘”，我們知道，神經網絡在訓練的時候，都是盡可能地去擬合它所見到的數據，如果神經在學習的過程中，只能見到當前的數據，而以前的數據無法再見到的話，那么之前學到的關于之前數據的性質，都將被遺忘，這就有點像狗熊掰棒子一樣，只能顧到當下，以前的全給忘了，增量學習就是想解決這個問題，讓模型隨著見到的數據越來越多，模型的識別能力可以逐步提升。

元學習(meta-learning)
meta-learning, 號稱，learning to learn，是目前比較火的一種學習策略，說通俗一點，就是希望讓模型自己學會怎么訓練，類似 auto-ML 的一些東西，這個在 few-shot learning 領域，有些研究已經結合了 meta-learning 的思想，去訓練網絡。

Open question
最后，說一些題外話，現在學術界，考慮分類識別的時候，更多的時候還是在一種可控的環境下來做，比如 ImageNet 1000 類，聽起來似乎很多，但是與真實的環境相比，這 1000 類一點也不多，目前所有主流的測評，都是基于這 1000 類來進行比較，而忽略了其他類，這就是我們所說的開放環境，學術界是不考慮開放環境的，因為開放環境太復雜，沒有辦法做，如果模型在一個封閉的環境下學習，只能認識有限的類別，那這種模型永遠沒有辦法在實際環境中工作。

所以，雖然現在 AI 引爆了一股股的熱潮，但是離通用的 AI 還很遙遠，即使是在簡單的分類識別問題上，學術界的AI 研究，很多時候，都是基于 100% 的已知可控，數據集被研究了無數遍，但是真實環境中，可能 90% 都是未知的，如何用 10% 的已知去應對 90% 的未知，這可能是機器學習最大的難點。
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版權聲明：本文為CSDN博主「Matrix_11」的原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/83713632

作者: 八一八 時間: 2020-3-16 14:50

caohf 發表于 2020-3-14 17:07
現在有在線計量、嵌入式計量等概念，如果儀器不用流轉，就是最快的流轉方式了。 ...

你說的事情太概念，就物聯網來說，大儀器可以，小儀器怎么實現？
比如一些機械類的，除非所有的計量所有統一的執行標準
一個量具的意義，不是他當時的合格與否，而是他歷年的數據，才是最大的價值
這樣也很方便的查到失信的機構，客戶對儀器的失效周期也有了重新的定義

作者: caohf 時間: 2020-3-16 16:45

八一八發表于 2020-3-16 14:50
你說的事情太概念，就物聯網來說，大儀器可以，小儀器怎么實現？
比如一些機械類的，除非所有的計量所有 ...

1、計量儀器種類繁多，特點各不相同，應該很難找到通用的做法，但針對某一類型特點類似的計量器具，可以根據其共性來找解決方案；
2、關于計量歷年數據的問題，可以搭建一個云平臺，給每個計量器具一個ID，其生命周期內全部狀態信息上傳平臺，做到實時監控和追溯，這個完全能做到的。

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