本实用新型涉及教育技术领域，尤其涉及一种基于TensorFlow的人工智能的教学系统。
背景技术：
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着科学技术的发展，人工智能的应用领域已经深入到人们生活的方方面面。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
在传统式教育过程中，学习生活比较繁琐而且枯燥，在长时间的学习后，常常会对其厌倦，严重影响学习的质量。而且传统的书本教育，学生的学习积极性也较差。
技术实现要素：
本实用新型的目的是提供一种基于TensorFlow的人工智能的教学系统，可以直接根据图像采集装置采集的图像信息选择对应的教学模块进行相关教学，降低学习门槛；而且内部能够储存大量的学习资源，能够减轻书本的负担，提高了学习积极性，使学生找回对学习的兴趣。
本实用新型提供了一种基于TensorFlow的人工智能的教学系统，包括电源模块、图像采集装置、处理器、若干教学模块以及显示模块；
所述电源模块，分别与所述图像采集装置、处理器、教学模块以及显示模块连接，用于提供所述图像采集装置、处理器、教学模块以及显示模块的工作电压；
所述图像采集装置，与所述处理器连接，用于采集待识别物体的图像信息，并将所述图像信息传输至所述处理器；
所述处理器，连接每个所述教学模块，用于接收所述图像信息，对所述图像信息进行检测识别处理，得到检测识别图像信息；根据所述检测识别图像信息选择对应的所述教学模块，并将所述检测识别图像信息传输至对应的所述教学模块；
所述教学模块，用于根据检测识别图像信息和预置教学资源生成教学内容；
所述显示模块，连接所述处理器，用于显示检测识别结果和播放教学内容完成教学。
作为一种可实施方式，本实用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统还包括通讯模块；
所述通讯模块，连接所述处理器，用于通过通讯模块使外部服务器与处理器进行数据交互，并将教学资源下载至对应的教学模块中。
作为一种可实施方式，所述教学模块为基础教学模块和高阶教学模块；
所述基础教学模块，连接所述处理器，用于根据检测识别图像信息和预置基础教学资源生成基础教学内容；
所述高阶教学模块，连接所述处理器，用于根据检测识别图像信息和预置高阶教学资源生成高阶教学内容。
作为一种可实施方式，所述基础教学模块包括支持向量机教学单元和贝叶斯分类器教学单元；
所述支持向量机教学单元，用于生成支持向量机的原理和应用的教学内容；
所述贝叶斯分类器教学单元，用于生成贝叶斯分类器原理和应用的教学内容。
作为一种可实施方式，所述高阶教学模块包括图片分类教学单元、汉字识别教学单元、以假乱真教学单元、目标检测教学单元、艺术风格迁移教学单元、语音识别教学单元、看图说话教学单元、人脸识别教学单元、机器仿人玩游戏教学单元以及聊天机器人教学单元；
所述图片分类教学单元，用于生成图片分类的原理和应用的教学内容；
所述汉字识别教学单元，用于生成汉字识别的原理和应用的教学内容；
所述以假乱真教学单元，用于生成以假乱真的原理和应用的教学内容；
所述目标检测教学单元，用于生成目标检测的原理和应用的教学内容；
所述艺术风格迁移教学单元，用于生成艺术风格迁移原理和应用的教学内容；
所述语音识别教学单元，用于生成语音识别的原理和应用的教学内容；
所述看图说话教学单元，用于生成看图说话的原理和应用的教学内容；
所述人脸识别教学单元，用于生成人脸识别的原理和应用的教学内容；
所述机器仿人玩游戏教学单元，用于生成机器仿人玩游戏的原理和应用的教学内容；
所述聊天机器人教学单元，用于生成聊天机器人的原理和应用的教学内容。
作为一种可实施方式，本实用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统还包括输入模块；
所述输入模块，连接所述处理器，用于提供指令数据输入。
作为一种可实施方式，所述输入模块为键盘输入模块和/或人机交互界面。
作为一种可实施方式，所述图像采集装置包括光源和若干摄像头；
所述光源，连接所述处理器，在摄像头采集图像信息时，根据处理器的补光信号进行补光；
各个所述摄像头根据预设角度设置，用于采集待识别物体的不同角度的图像信息。
作为一种可实施方式，本实用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统还包括语音模块；
所述语音模块，连接所述处理器，用于语音播放教学内容。
作为一种可实施方式，本实用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统还包括存储模块；
所述存储模块，连接所述处理器，用于存储历史数据。
与现有技术相比，本实用新型具有以下优点：
本实用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统，包括电源模块、图像采集装置、处理器、若干教学模块以及显示模块；电源模块用于为各部件提供工作电压；处理器连接每个教学模块，用于接收图像采集装置采集的待识别物体的图像信息，对图像信息进行检测识别处理，得到检测识别图像信息；根据检测识别图像信息选择对应的教学模块，并将检测识别图像信息传输至对应的教学模块；教学模块用于根据检测识别图像信息和预置教学资源生成教学内容；显示模块连接处理器，用于显示检测识别结果和播放教学内容完成教学。本实用新型可以直接根据图像采集装置采集的图像信息选择对应的教学模块进行相关教学，降低学习门槛；而且内部能够储存大量的学习资源，能够减轻书本的负担，提高了学习积极性，使学生找回对学习的兴趣。
附图说明
图1为本实用新型实施例一提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统的结构示意图。
图中：1、电源模块；2、图像采集装置；3、处理器；4、教学模块；5、显示模块；6、通讯模块；7、输入模块；8、语音模块；9、存储模块。
具体实施方式
以下结合附图，对本实用新型上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型的部分实施例，而不是全部实施例。
请参阅图1，本实用新型实施例一提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统，包括电源模块1、图像采集装置2、处理器3、若干教学模块4以及显示模块5；
电源模块1分别与图像采集装置2、处理器3、教学模块4以及显示模块5连接，用于提供图像采集装置2、处理器3、教学模块4以及显示模块5的工作电压；图像采集装置2与处理器3连接，用于采集待识别物体的图像信息，并将图像信息传输至处理器3；处理器3连接每个教学模块4，用于接收图像信息，对图像信息进行检测识别处理，得到检测识别图像信息；根据检测识别图像信息选择对应的教学模块4，并将检测识别图像信息传输至对应的教学模块4；教学模块4用于根据检测识别图像信息和预置教学资源生成教学内容；显示模块5连接处理器3，用于显示检测识别结果和播放教学内容完成教学。
需要说明的是，电源模块1与需要供电的各部件均连接，为各部件提供工作电压保障各部件正常工作。而电源模块1可以是内置电源，也可以是连接外部电源的外部电源接口。图像采集装置2采集待识别物体的图像信息包括不限于图片信息、文字信息以及视频信息等。对于每个待识别物体都可以从不同的角度和时间节点获取其图像信息，能够全方位的对图像信息进行采集，提高采集的完整度，从而提高后续检测识别的准确性。
检测识别图像信息包括不限于位置信息、类别信息、环境信息、动作信息、名称信息以及物品特征信息；比如，在得到的检测识别图像信息中包括了男性、室内、坐在座位上、向量机以及风格等数据，则根据上述检测识别图像信息选择相应的教学模块4。再在教学模块4中，根据上述检测识别图像信息和预置的教学资源生成对应的教学内容。教学模块4是基于TensorFlow框架的人工智能构建通过机器学习构建的。根据不同的预置教学资源，构建成不同的教学模块4，而每个教学模块4均可以根据检测识别图像信息和预置教学资源生成教学内容。比如，基础教学模块中预置基础教学资源，基础教学资源包括不限于语文、数学、音乐以及科学等学科的教学资源；在使用基础教学模块生成教学内容时，可以生成语文、数学、音乐以及科学等学科的教学内容。艺术风格迁移教学单元中预置艺术风格迁移原理和应用的教学资源。能够减轻书本的负担，只需要图像采集装置2采集到图像信息，就能进行相适应的教学，提高了学习积极性，学习不再枯燥。于其他实施例中，在进行教学过程中，可以根据检测识别图像信息中的动作信息对教学过程进行控制。比如，暂停、快进以及跳过等手势，通过处理器3可以对教学内容进行相应的控制。于其他实施例中，教学模块4可以基于其他框架的人工智能构建，于此不进行限制。
显示模块5可以显示检测识别结果和播放教学内容完成教学；显示模块5还可以显示教学内容的播放进程，方便用户通过动作信息对播放进行控制。进一步的，显示屏的优选型号为VX2039-SAW。
本实用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统，包括电源模块1、图像采集装置2、处理器3、若干教学模块4以及显示模块5；电源模块1用于为各部件提供工作电压；处理器3连接每个教学模块4，用于接收图像采集装置2采集的待识别物体的图像信息，对图像信息进行检测识别处理，得到检测识别图像信息；根据检测识别图像信息选择对应的教学模块4，并将检测识别图像信息传输至对应的教学模块4；教学模块4用于根据检测识别图像信息和预置教学资源生成教学内容；显示模块5连接处理器3，用于显示检测识别结果和播放教学内容完成教学。本实用新型可以直接根据图像采集装置2采集的图像信息选择对应的教学模块4进行相关教学，降低学习门槛；而且内部能够储存大量的学习资源，能够减轻书本的负担，提高了学习积极性，使学生找回对学习的兴趣。
进一步的，本实用新型实施例二提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统，与实施例一相比还包括通讯模块6；通讯模块6连接处理器3，用于通过通讯模块6使外部服务器与处理器3进行数据交互，并将教学资源下载至对应的教学模块4中。
通讯模块6可以是有线通讯模块或无线通讯模块；根据不同的应用场景选择不同的通讯模块6完成外部服务器与处理器3进行数据交互，方便用户使用。避免了在一些没有无线通讯的地方的使用限制。
下面对本实用新型的各部件进行详细说明：
教学模块4为基础教学模块和高阶教学模块；基础教学模块连接处理器3，用于根据检测识别图像信息和预置基础教学资源生成基础教学内容；高阶教学模块连接处理器3，用于根据检测识别图像信息和预置高阶教学资源生成高阶教学内容。本实用新型具有丰富的教学模块4，不仅减少书本负担，减少资源的浪费；而且可以满足用户各方面学习的需求。
其中，基础教学模块包括支持向量机教学单元和贝叶斯分类器教学单元；支持向量机教学单元，用于生成支持向量机的原理和应用的教学内容；贝叶斯分类器教学单元，用于生成贝叶斯分类器原理和应用的教学内容。
其中，高阶教学模块包括图片分类教学单元、汉字识别教学单元、以假乱真教学单元、目标检测教学单元、艺术风格迁移教学单元、语音识别教学单元、看图说话教学单元、人脸识别教学单元、机器仿人玩游戏教学单元以及聊天机器人教学单元；图片分类教学单元用于生成图片分类的原理和应用的教学内容；汉字识别教学单元用于生成汉字识别的原理和应用的教学内容；以假乱真教学单元用于生成以假乱真的原理和应用的教学内容；目标检测教学单元用于生成目标检测的原理和应用的教学内容；艺术风格迁移教学单元用于生成艺术风格迁移原理和应用的教学内容；语音识别教学单元用于生成语音识别的原理和应用的教学内容；看图说话教学单元用于生成看图说话的原理和应用的教学内容；人脸识别教学单元用于生成人脸识别的原理和应用的教学内容；机器仿人玩游戏教学单元用于生成机器仿人玩游戏的原理和应用的教学内容；聊天机器人教学单元用于生成聊天机器人的原理和应用的教学内容。
进一步的，图像采集装置2包括光源和若干摄像头；光源连接处理器3，在摄像头采集图像信息时，根据处理器3的补光信号进行补光；各个摄像头根据预设角度设置，用于采集待识别物体的不同角度的图像信息。
光源可以为LED灯、白炽灯以及荧光灯的一种或几种。其可以单独设置，也可以设置于摄像头中。在在摄像头采集图像信息时，根据处理器3的补光信号进行补光，避免了由于灯光不足引起的图像信息不清晰。摄像头优选的型号为IMX214，可以配合处理器3中的amcap对摄像头进行设置调整，提高采集的图像信息的质量。
本实用新型实施例三提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统，与实施例一相比还包括输入模块7和语音模块8；输入模块7连接处理器3，用于提供指令数据输入。输入模块7为键盘输入模块和/或人机交互界面。语音模块8连接处理器3，用于语音播放教学内容。
除了根据动作信息实现对教学内容的控制之外，还可以根据输入模块7的指令数据输入实现。在输入模块7为键盘输入模块时，直接通过键盘输入模块产生对应的指令数据，将指令数据传输至处理器3进行相应控制。在输入模块7为人机交互界面时，直接通过人机交互界面产生对应的指令数据，将指令数据传输至处理器3进行相应控制。在根据教学内容进行教学时，也可以通过语音模块8进行播放教学，实现教学的多样性，提升教学效果。
本实用新型实施例四提供的基于TensorFlow的人工智能的教学系统，与实施例一相比还包括存储模块9；存储模块9连接处理器3，用于存储历史数据。可以将存储的历史数据作为参考数据，根据历史数据建立数据库，方便数据追溯，也方便后续对历史数据进行分析研究。
本实用新型虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本实用新型，任何本领域技术人员在不脱离本实用新型的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本实用新型技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本实用新型技术方案的内容，依据本实用新型的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本实用新型技术方案的保护范围。