超級對對碰

“超級對對碰”游戲是一款融合趣味與挑戰(zhàn)的益智游戲。其核心玩法在于迅速而準(zhǔn)確地從兩張卡片中識別出相同的動物圖案（圖1），這一過程不僅鍛煉了學(xué)生的觀察力和反應(yīng)速度，更在無形中提升了專注力與記憶力。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們有機(jī)會將這種日常游戲轉(zhuǎn)化為一種全新的互動體驗(yàn)。借助人工智能的目標(biāo)檢測技術(shù)，讓機(jī)器參與到游戲過程中，為學(xué)生帶來更加豐富和智能化的游戲體驗(yàn)，啟發(fā)他們運(yùn)用人工智能技術(shù)解決身邊的問題。

課程目標(biāo)

本課程設(shè)計(jì)旨在通過游戲化教學(xué)方式，深入探索目標(biāo)檢測技術(shù)的奧秘，引導(dǎo)學(xué)生親歷從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練、優(yōu)化，并最終實(shí)現(xiàn)模型部署的全過程，培養(yǎng)其工程實(shí)踐能力。在探尋游戲設(shè)計(jì)背后機(jī)理的過程中，學(xué)生能體會到數(shù)學(xué)組合邏輯在解決復(fù)雜問題時(shí)的精妙，數(shù)形結(jié)合在數(shù)據(jù)分析中的力量。在對動物進(jìn)行英文標(biāo)注時(shí)，還擴(kuò)充了學(xué)生的英語詞匯量，提升了他們對英語學(xué)習(xí)的興趣。此外，課程中的游戲元素，也激發(fā)了學(xué)生的參與熱情和探索欲，讓學(xué)習(xí)變得既有趣又高效。

課程內(nèi)容

通過體驗(yàn)對對碰卡片游戲，引導(dǎo)學(xué)生思考游戲規(guī)則及游戲設(shè)計(jì)背后的機(jī)理，設(shè)計(jì)機(jī)器參與對對碰游戲的解決方案；通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，快速實(shí)現(xiàn)動物檢測；最后從檢測實(shí)時(shí)性和互動體驗(yàn)等方面進(jìn)行優(yōu)化迭代。單元課時(shí)劃分見表1。

實(shí)施過程

探索對對碰游戲背后機(jī)理（對應(yīng)任務(wù)2）

對對碰游戲中，每張卡片上有8種不同的動物圖案，總共有57種不同的動物，這些動物圖案通過特定的排列組合方式分布在57張卡片上。任意取出2張卡片，這2張卡片上一定有且只有1個(gè)相同的動物圖案。組織學(xué)生2人1組體驗(yàn)游戲，探究卡片的設(shè)計(jì)原理。為了更好地理解原理，將每種動物轉(zhuǎn)換為一個(gè)特定的數(shù)字代碼，形成一套“動物-數(shù)字”映射系統(tǒng)。學(xué)生需要利用這些數(shù)字代碼進(jìn)行比對、分析和推理，找出卡片之間的內(nèi)在聯(lián)系。

起初，當(dāng)每張卡片僅包含2個(gè)數(shù)字（代表2種動物）時(shí)，學(xué)生迅速通過簡單推理得出了{(lán)（1，2），（2，3），（1，3）}3種組合，用3張卡片實(shí)現(xiàn)了游戲的設(shè)計(jì)。然而，隨著難度升級至每張卡片包含3個(gè)數(shù)字，學(xué)生遇到了難題。此時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生采用數(shù)形結(jié)合的策略（圖2），將抽象的邏輯問題具象化，通過圖形逐步構(gòu)建出滿足條件的卡片組合。經(jīng)過一番努力，學(xué)生不僅解決了問題，還成功實(shí)現(xiàn)了7張卡片的游戲設(shè)計(jì)，{（1，2，3），（1，4，7），（1，5，6），（3，4，5），（3，6，7），（2，5，7），（2，4，6）}。當(dāng)然，卡片的組合不是唯一的，學(xué)生還探究了圖形中數(shù)字位置發(fā)生變化時(shí)，可以得出不同的卡片組合。在組合內(nèi)，每2張卡片都有唯一的共同數(shù)字（動物）關(guān)聯(lián)，這一發(fā)現(xiàn)極大地增強(qiáng)了學(xué)生的自信心和成就感。

面對更進(jìn)一步的挑戰(zhàn)：設(shè)計(jì)包含2個(gè)甚至更多數(shù)字（動物）卡片組合時(shí)，學(xué)生的邏輯推理能力和創(chuàng)新思維遇到了前所未有的考驗(yàn)。教師鼓勵學(xué)生充分利用豐富的網(wǎng)絡(luò)資源，找尋解題思路，激發(fā)了他們探索未知、解決問題的熱情。

目標(biāo)檢測中的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)定（對應(yīng)任務(wù)4、5）

在進(jìn)行目標(biāo)檢測前，需要對卡片中的動物圖像進(jìn)行采集和標(biāo)定。首先，學(xué)生使用手機(jī)等便攜設(shè)備進(jìn)行拍攝，獲取目標(biāo)圖像，并通過編寫Python腳本自動化圖片的命名過程，實(shí)現(xiàn)圖片庫的有序管理和快速訪問。隨后，學(xué)生利用“浦育”平臺人工智能工坊提供的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，對圖像中的每個(gè)動物進(jìn)行精確標(biāo)注。為每個(gè)動物添加不同顏色的檢測框，并標(biāo)注相應(yīng)的英文名字，以便于識別和分類。在標(biāo)注過程中，應(yīng)特別關(guān)注圖像中可能出現(xiàn)的大動物之間的遮擋現(xiàn)象（圖3），并審慎地處理這些遮擋區(qū)域，以減少因遮擋或視覺混淆而導(dǎo)致的標(biāo)注錯誤，確保數(shù)據(jù)集的高質(zhì)量和可靠性。

訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型識別不同動物（對應(yīng)任務(wù)7）

學(xué)生將采用SSD_Lite這一輕量級模型進(jìn)行訓(xùn)練。在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，首先指導(dǎo)學(xué)生加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重文件，這將顯著縮短模型在新任務(wù)或新數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練時(shí)間，并提高訓(xùn)練的準(zhǔn)確率。圖4為動物卡片的檢測結(jié)果，右上角的數(shù)字均接近1，表示每個(gè)動物的檢測結(jié)果置信度都非常高。

為了更全面地評估模型的性能和訓(xùn)練策略的有效性，學(xué)生將進(jìn)行一系列實(shí)驗(yàn)。首先，調(diào)整模型的訓(xùn)練輪次（epoch數(shù)），分別設(shè)置100、400和1000個(gè)epoch，以觀察不同訓(xùn)練輪次下模型的表現(xiàn)。然后，比較在不同學(xué)習(xí)率設(shè)置下，模型的收斂速度和最終效果。此外，優(yōu)化器的選擇也是影響模型訓(xùn)練效果的關(guān)鍵因素之一，學(xué)生嘗試了SGD（隨機(jī)梯度下降）和Adam（自適應(yīng)矩估計(jì)）等不同的優(yōu)化器，并評估了它們在訓(xùn)練過程中的性能表現(xiàn)。

模型高效部署與圖形界面設(shè)計(jì)（對應(yīng)任務(wù)8—11）

考慮到原始模型加載速度可能存在的瓶頸問題，學(xué)生應(yīng)先探索將模型轉(zhuǎn)換為ONNX格式，利用ONNX的跨平臺兼容性和優(yōu)化特性，顯著提升模型的加載與推理速度。然后，結(jié)合OpenCV庫，實(shí)時(shí)捕捉攝像頭圖像，并利用模型進(jìn)行目標(biāo)檢測預(yù)測，最終將檢測結(jié)果直觀地展示出來。接下來，利用PySimpleGUI這一PythonGUI框架，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡潔易用的圖形用戶界面。該界面不僅能夠?qū)崟r(shí)顯示攝像頭捕捉的視頻流及模型的檢測結(jié)果，還將提供交互功能，使得整個(gè)應(yīng)用更加貼近實(shí)際應(yīng)用場景，進(jìn)一步增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，其結(jié)果如圖5所示。

學(xué)習(xí)成果

高中學(xué)生通過運(yùn)用人工智能目標(biāo)檢測知識，完成了“超級對對碰”游戲中的動物檢測任務(wù)，將復(fù)雜的理論知識轉(zhuǎn)化為具體的實(shí)踐過程，對深度學(xué)習(xí)有了更深刻的理解。

反思與提高

在課程后續(xù)實(shí)施過程中，將繼續(xù)通過實(shí)踐活動，鼓勵學(xué)生進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能，同時(shí)提升GUI設(shè)計(jì)的用戶體驗(yàn)。此外，我們希望激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力，讓他們在現(xiàn)有交互的基礎(chǔ)上，探索加入人機(jī)博弈機(jī)制，將這款游戲設(shè)計(jì)得更加貼近實(shí)際需求，以滿足更廣泛的應(yīng)用場景，幫助學(xué)生更好地理解人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，并為未來的技術(shù)創(chuàng)新打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。