伴随着新学期的开始，百度飞桨领航团暑期推出的“AI达人创造营”也圆满告一段落。在创造营开课期间，九位飞桨开发者技术专家（PPDE）手把手教大家完成项目从idea思考到部署落地的全流程实战，最终收到了参与者的200+基于飞桨实现的创意项目。其中也涌现出很多与开发者个人科研、工作深度融合的精彩项目。其中包含垃圾分类智能检测、AI赋能农业、空间科学领域目标检测等相关技术应用。那么接下来为大家展示精品项目详情！

项目简介：本项目主要用于研究冬季油菜的生长情况中，是否受到氮含量的影响。数据集包含无人机冬季油菜遥感影像数据。此次所使用的无人机影像有4个波段，这里将近红外NIR波段赋予红色，红波段赋予绿色，绿波段赋予蓝色，可以更好的区分土壤与植物。针对上述无人机冬季油菜遥感影像数据集，运用方法为数字图像处理知识与PaddleX实现的图像分类，从而得到最终的结果。

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2282193

直播时间：9月7日19：00

项目简介：冯慧宇与他的开发团队通过实地考察收集了上千张盐田图片，成功搭建了相关数据集，并利用百度开源的产业级深度学习平台飞桨创建起围圈晒盐图像识别的项目。该项目采用了不同的图像分类模型，将数据集放入模型中，通过飞桨平台算力模拟与实际结果进行比对，最后选取了准确度较高的模型在项目中进行了应用。经过优化算法处理等一系列动作，最终导出了围圈晒盐图像识别的模型，大大的提高了出盐效率。

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2196524

直播时间：9月7日19：00

项目简介：本项目基于垃圾分类任务针对各种经典算法进行了对比展示，将根据指定的数据集基于PaddlePaddle完成模型开发，使用高层API进行训练，实现垃圾四分类（有害垃圾、厨余垃圾、其它垃圾以及可回收垃圾）。

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2186688

直播时间：9月8日19：00

项目简介：本项目提出了一种以机械代替人工的垃圾分类智能化解决方案，采用PaddleDetection训练模型，使用Paddle-Lite实现Raspberry Pi等ARM端部署，ARM端调用Opencv库实现目标图像的获取，利用C++接口进行模型预测，得到物体的类别以及在图像中的坐标点，进而实现垃圾清扫车的寻找以及抓取。

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2057251

直播时间：9月8日19：00

项目简介：卫星是现代社会不可分割的一部分，许多行业每天都依赖它们来运作。为了使运行中的卫星免受可能的碰撞，对常驻空间物体进行探测、跟踪和编目至关重要。本项目对基于低成本CMOS传感器采集到的可见光图像进行微弱空间目标检测，目标类型包括：空间碎片、非合作飞行器等，使运行中的卫星免受可能的碰撞。

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2285947

直播时间：9月9日19：00

项目简介：本项目以奥特曼数据集的ShuffleNetV2_x0_25模型为例，手把手教你处理数据集，并对迪迦、杰克、赛文和泰罗四种奥特曼进行图像分类并实现落地安卓部署。项目采用PaddleClas2.2搭建图像分类任务，使用Paddle-Lite进行安卓部署，并在移动端(基于骁龙855的安卓开发平台)对进行模型速度评估。

项目链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2219455

直播时间：9月9日19：00

关注优秀的项目或许可以给你的深度学习之旅带来全新的思路，本周飞桨开发者说直播-创造营路演系列来了！欢迎大家在本周二、周三、周四19：00进入飞桨 PaddlePaddle 的 B 站直播间，与以上六位精品项目作者来一场关于深度学习优质项目经验的线上交流会！

直播安排

9月7日19：00 冬油菜影像、氮养分胁迫检测

基于飞桨实现的圈围晒盐的图像识别与智能辅助系统

9月8日19：00 基于飞桨的垃圾分类任务深度学习实践快速入门（高级API应用）

基于PaddleDetection的从0到树莓派端部署的垃圾检测

9月9日19：00 太空警察：近/地球同步静止轨道序列图像点目标检测

基于PaddleClas2.2的从零到落地安卓部署的奥特曼分类实战

直播链接：

http://live.bilibili.com/21689802

分享嘉宾：AI达人创造营精品项目作者

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