25、人工智能在灾害管理与茶叶病害分类中的应用

人工智能在灾害管理与茶叶病害分类中的应用

1. 灾害管理中的人工智能应用

在灾害管理领域，人工智能发挥着重要作用。通过构建机器学习模型，能够为灾害救援提供有力支持。

1.1 机器学习模型构建

创建了一个使用Adam优化器的简单分类模型，该优化器结合了AdaGrad和RMSProp的优点。基于各种分类器模型的训练和预测，最终获得了使用Twitter API提取数据的预测结果。

1.2 网络应用

网络应用作为用户与机器学习和深度学习模型的接口，采用Python的微Web框架Flask实现。Flask无需额外工具或库，具有使用简单、内置服务器和调试器、集成单元测试支持、RESTful请求调度以及文档丰富等优点。训练好的模型通过Flask API进行部署。
其工作流程如下：
- 用户在主页有人员检测和社交媒体分析两种选择，根据选择会被重定向到相关页面。
- 若选择人员检测，用户需上传视频作为输入，通过Flask REST API在深度学习模型中进行评估，模型将检测并标记人员并显示输出。
- 若选择社交媒体分析，用户需输入标签，系统将使用用户认证信息从Twitter抓取带有这些标签的推文。记录用于分类的数据会被清理并传递给机器学习模型，分类后，与灾害相关的推文将与位置信息一同显示为输出。

graph LR
    A[主页] -->|人员检测| B[上传视频]
    B --> C[深度学习模型评估]
    C --> D[显示人员检测结果]
    A -->|社交媒体分析| E[输入标签]