LGWL-FTAI03型人工智能技術(shù)開發(fā)平臺(tái)

一、產(chǎn)品概述
LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開發(fā)平臺(tái)是一款綜合人工智能技術(shù)、嵌入式接口技術(shù)、傳感器檢測(cè)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的AIoT通用教學(xué)產(chǎn)品，滿足人工智能相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)理論教學(xué)、端側(cè)人工智能實(shí)驗(yàn)、人工智能項(xiàng)目開發(fā)、智能產(chǎn)品應(yīng)用開發(fā)等。
LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開發(fā)平臺(tái)主要由邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、云臺(tái)攝像頭、液晶顯示屏、人工智能教學(xué)平臺(tái)及其他附件組成，內(nèi)置機(jī)器視覺庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)框架，支持接入華為modelarts第三方AI平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、物體檢測(cè)、語音識(shí)別、文本分類、預(yù)測(cè)分析等項(xiàng)目案例。可以搭配感知傳感器系列，無線通信系列，進(jìn)一步加深人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的融合創(chuàng)新。

二、硬件組成
1、AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)：核心板和接口底板插拔模式固定連接。核心板板載高性能四核ARM Cortex-A57 MP Core處理器，具有128個(gè)CUDA核心的GPU，4GB 64位LPDDR4 1600MHz的顯存，多種視頻編碼模式（2×1080p@60,4×1080p@30等），多種視頻解碼模式（1×4k@60,4×1080p@60等），板載TF卡槽，板載WiFi模塊。底板板載1路HDMI 2.0或DP1.2同步高清顯示接口，2路MIPI CSI攝像頭接口，1路USB3.0接口，3路USB2.0接口，1個(gè)RJ45千兆以太網(wǎng)口，1個(gè)麥克風(fēng)模塊，1路音頻輸出接口，1個(gè)無線傳感網(wǎng)接口。
2、云臺(tái)攝像頭：支持30萬（480P）分辨率，USB接口。輸出格式Y(jié)UYV，旋轉(zhuǎn)角度左右180°，上下180°。
3、顯示屏：1024*600分辨率，HDMI接口
4、傳感器系列模塊。板載Cortex-M3處理器最小系統(tǒng)單元，郵票封裝貼焊工藝，主頻72MHz。板載溫濕度傳感器、光敏傳感器、雨露傳感器、光強(qiáng)傳感器、廣譜氣體傳感器等，支持I2C接口、ADC接口、I/O接口等。傳感器接口均引到香蕉頭插孔上，既可以滿足自身處理器的傳感器采集應(yīng)用，也可以供其他處理器導(dǎo)線連接擴(kuò)展應(yīng)用。
5、執(zhí)行器系列模塊。板載Cortex-M3處理器最小系統(tǒng)單元，郵票封裝貼焊工藝，主頻72MHz。板載RGB三色燈、蜂鳴器、風(fēng)扇、減速電機(jī)、舵機(jī)、步進(jìn)電機(jī)、繼電器等執(zhí)行部件，支持I/O接口、PWM接口等。執(zhí)行器驅(qū)動(dòng)接口均引到香蕉頭插孔上，既可以滿足自身處理器的執(zhí)行器控制應(yīng)用，也可以供其他處理器模塊連線擴(kuò)展應(yīng)用。
6、其他附件：包含至少64GB的TF卡、揚(yáng)聲器、麥克風(fēng)、USB HUB、鍵盤鼠標(biāo)等。
三、軟件資源
1、人工智能教學(xué)平臺(tái)
（1）B/S架構(gòu)，Web瀏覽器訪問平臺(tái)開始人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)、驗(yàn)證、開發(fā)。
（2）覆蓋圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)，可進(jìn)行灰度化、二值化、邊緣提取、膨脹與腐蝕、高斯濾波、小波變換、形狀檢測(cè)、放大縮小等；
（3）傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模式識(shí)別的深入學(xué)習(xí)，如OpenCV庫(kù)的加載、鳶尾花均值聚類、Adaboost人臉檢測(cè)、SVM行人檢測(cè)、目標(biāo)物體跟蹤等；
（4）集成TensorFlow、Caffe兩大人工智能深度學(xué)習(xí)框架，提供基于開發(fā)框架的手寫數(shù)字識(shí)別、車牌識(shí)別、垃圾分類、物體識(shí)別等；
（5）具有jupyter在線開發(fā)模式，用戶可直接在網(wǎng)頁中輸入python代碼，在線編輯，直接執(zhí)行。
2、ModelArts應(yīng)用軟件
提供手勢(shì)識(shí)別、人臉識(shí)別、聲音分類、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、短信詐騙等實(shí)訓(xùn)案例，具有樣本收集、標(biāo)注、訓(xùn)練、生成模型，接口應(yīng)用功能。
3、邊緣硬件采集控制程序
該軟件需要搭配傳感器系列模塊、執(zhí)行器系列模塊。基于邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的GPIO、I2C、UART接口，實(shí)現(xiàn)溫濕度采集、光線強(qiáng)度采集、LED蜂鳴器控制、風(fēng)扇控制、舵機(jī)控制等python基礎(chǔ)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)。
四、功能特點(diǎn)
1、采用Python編程語言，支持人工智能基礎(chǔ)課程。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目均采用Python語言開發(fā)，可以支撐數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等課程知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)。
2、支持Web端AI教學(xué)平臺(tái)、客戶端應(yīng)用軟件等多種用戶交互方式。
3、AI教學(xué)平臺(tái)支持離線圖片、在線視頻兩種數(shù)據(jù)來源。既支持離線圖片上傳識(shí)別，也可調(diào)用攝像頭，對(duì)視頻流抓拍識(shí)別。識(shí)別結(jié)果采用LOG信息實(shí)時(shí)顯示，和目標(biāo)矩形框標(biāo)注展示。
4、AI教學(xué)平臺(tái)具有數(shù)字圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三個(gè)體驗(yàn)功能版塊。基于OpenCV機(jī)器視覺庫(kù)能夠?qū)崿F(xiàn)圖像預(yù)處理、顏色識(shí)別，形狀識(shí)別等；基于傳統(tǒng)的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)現(xiàn)Adaboost人臉檢測(cè)、SVM人臉檢測(cè)、K均值鳶尾花聚類、目標(biāo)跟蹤等；基于主流開源的Tensorflow、Caffe深度學(xué)習(xí)算法框架，通過數(shù)據(jù)獲取、算法訓(xùn)練、模型應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)涂鴉猜游戲、文字識(shí)別、物體識(shí)別、垃圾分類、車牌識(shí)別等。
5、ModelArts云端結(jié)合功能。ModelArts云端完成數(shù)據(jù)集上傳、標(biāo)注、模型訓(xùn)練、接口生成；終端完成接口調(diào)用，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用。
6、靈活擴(kuò)展，組合應(yīng)用功能。可以和傳感器模塊、執(zhí)行器模塊、通信系列模塊結(jié)合，將AI和物聯(lián)網(wǎng)終端靈活組合出更多智能產(chǎn)品。
7、具有雷達(dá)數(shù)據(jù)分析的功能。
五、配置清單

序號(hào)	類別	設(shè)備名稱	單位	備注
1	平臺(tái)	F-Table基礎(chǔ)平臺(tái)	1
2	必配硬件	AI邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)	1
3		顯示屏	1
4		云臺(tái)攝像頭	1	二自由度
5		雷達(dá)傳感器模塊	1
6		全向型拾音器	1
7		揚(yáng)聲器	1
8		USB HUB	1
9		鍵盤鼠標(biāo)	1
10	物聯(lián)網(wǎng)模塊	環(huán)境傳感器模塊	1
11	物聯(lián)網(wǎng)模塊	執(zhí)行傳感器模塊	1
12	軟件	人工智能教學(xué)平臺(tái)	1	含在硬件里
13	軟件	教學(xué)資源	1
14	附件	含64Gtf卡（50）、TF卡讀卡器、DC12V3A電源適配器（50）、Type-C USB線纜	1

六、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目

教學(xué)資源主要內(nèi)容：
?第一部分：基于人工智能教學(xué)平臺(tái)，可開展圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方面的驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，提供python語言的在線實(shí)驗(yàn)代碼編輯、測(cè)試，提供實(shí)驗(yàn)手冊(cè)；
?第二部分：AI+IoT結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備感知層傳感器的采集、執(zhí)行器的控制、多傳感器融合。
?第三部分：ModelArts人工智能應(yīng)用教學(xué)。云端結(jié)合，可以完成圖像分類、物體檢測(cè)、文本分類、預(yù)測(cè)分析等應(yīng)用。

課程類別	課程要求
1.人工智能概論	課程內(nèi)容	了解人工智能概念、發(fā)展歷史、
2.Python基礎(chǔ)編程	課程目標(biāo)	掌握Python基本編程方法
	課程內(nèi)容	基于人工智能開發(fā)套件完成Python開發(fā)環(huán)境搭建，基本語法的入門，通信編程開發(fā)等。
	課程實(shí)驗(yàn)	實(shí)驗(yàn)1：開發(fā)環(huán)境安裝實(shí)驗(yàn)2：數(shù)據(jù)類型實(shí)驗(yàn)3：程序控制實(shí)驗(yàn)4：函數(shù)類	實(shí)驗(yàn)5：模塊和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù) 實(shí)驗(yàn)6：文件和流實(shí)驗(yàn)7：數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)編程實(shí)驗(yàn)8：圖形用戶界面
3.Python傳感器技術(shù)應(yīng)用	課程實(shí)驗(yàn)	實(shí)驗(yàn)1：溫濕度采集實(shí)驗(yàn)2：光強(qiáng)采集	實(shí)驗(yàn)3：開關(guān)類執(zhí)行器控制實(shí)驗(yàn)4：步進(jìn)電機(jī)控制
3.數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)課程	課程目標(biāo)	理解圖像處理算法的原理掌握數(shù)字圖像處理的常用方法
	課程內(nèi)容	基于人工智能開發(fā)套件完成圖像處理視覺庫(kù)的安裝、圖像處理方法調(diào)用。
	實(shí)驗(yàn)硬件	人工智能應(yīng)用開發(fā)套件
	課程實(shí)驗(yàn)	實(shí)驗(yàn)1 Opencv視覺庫(kù)的安裝配置實(shí)驗(yàn)2 圖像灰度化實(shí)驗(yàn)3 歸一化實(shí)驗(yàn)4 二值化實(shí)驗(yàn)5 圖像濾波：高斯、中值	實(shí)驗(yàn)6 邊緣檢測(cè)：Sobel/Canny/hog 實(shí)驗(yàn)7 形態(tài)學(xué) 實(shí)驗(yàn)8 灰度直方圖實(shí)驗(yàn)9 銳化實(shí)驗(yàn)10 鈍化實(shí)驗(yàn)11 圖像增強(qiáng)
	課程實(shí)訓(xùn)	實(shí)驗(yàn)1 顏色識(shí)別	了解顏色組成和表示方法；使用Opencv庫(kù)識(shí)別顏色，并播報(bào)。
		實(shí)驗(yàn)2 簡(jiǎn)單圖形形狀識(shí)別	了解霍夫變換的原理；涉及圖像灰度化、歸一化、濾波、邊緣檢測(cè)等知識(shí)點(diǎn)；使用Opencv庫(kù)識(shí)別圓形、矩形，并播報(bào)。
4.機(jī)器學(xué)習(xí) 應(yīng)用實(shí)驗(yàn)課	課程目標(biāo)	1.了解機(jī)器學(xué)習(xí)的分類：無監(jiān)督、有監(jiān)督 2.了解數(shù)據(jù)集的原理、作用、存儲(chǔ)格式 3.了解至少一種聚類算法如K-Means的原理：歐式距離、余弦距離曼哈頓距離計(jì)算方法； 4.了解至少一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法如Adaboost、SVM、決策樹等的原理：分類器的流程； 5.掌握聚類算法、分類器算法的調(diào)用方法 6.掌握分類器的檢測(cè)分類效果 7.掌握根據(jù)分類效果，進(jìn)行智能控制 8.通過增減數(shù)據(jù)集，掌握算法訓(xùn)練的全過程
	課程內(nèi)容	能夠使用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，實(shí)現(xiàn)聚類、分類、以及能夠結(jié)合聲、光、電設(shè)備實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)控制
	課程實(shí)驗(yàn)	實(shí)驗(yàn)1 鳶尾花聚類播報(bào) 實(shí)驗(yàn)2 臉部數(shù)據(jù)集分析顯示	實(shí)驗(yàn)3 人臉檢測(cè)控制實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)4 行人檢測(cè)控制實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)5 目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn)
5.深度學(xué)習(xí) 應(yīng)用實(shí)驗(yàn)課	課程目標(biāo)	1.了解深度學(xué)習(xí)的定義，與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 2.了解數(shù)據(jù)集的原理、作用，以及格式 2.了解至少一種深度學(xué)習(xí)算法的理論：如CNN、RNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架的使用方法：如Caffe、TensorFlow 4.掌握使用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)識(shí)別的方法 5.掌握根據(jù)識(shí)別結(jié)果，進(jìn)行智能控制，如語音播報(bào)識(shí)別到的數(shù)字，語音播報(bào)識(shí)別到的物體名稱，控制聲、光、電執(zhí)行部件。 6.通過增加數(shù)據(jù)集，掌握算法訓(xùn)練的全過程。
	課程內(nèi)容	能夠使用深度學(xué)習(xí)的方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)字、物體識(shí)別，使人工智能與物聯(lián)網(wǎng)感控設(shè)備聯(lián)動(dòng)
	課程實(shí)驗(yàn)	實(shí)驗(yàn)1 手寫數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)2 涂鴉猜游戲實(shí)驗(yàn)3 物體識(shí)別	實(shí)驗(yàn)4 垃圾分類實(shí)驗(yàn)5 車牌識(shí)別
6.ModelArt平臺(tái)應(yīng)用	課程目標(biāo)	掌握使用人工智能平臺(tái)SDK完成AI技能
	課程內(nèi)容	1）圖像分類 2）物體檢測(cè) 3）聲音分類 4）文本分類 5）預(yù)測(cè)分析
	課程實(shí)驗(yàn)	實(shí)驗(yàn)1 手勢(shì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)2 人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)3 殘次品檢測(cè)	實(shí)驗(yàn)4 聲音檢測(cè) 實(shí)驗(yàn)5 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè) 實(shí)驗(yàn)6 短信詐騙預(yù)警
8.物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)	課程目標(biāo)	掌握物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)方法
	課程內(nèi)容	1.云平臺(tái)接入方法 2.傳感網(wǎng)通信協(xié)議的解析 3.平臺(tái)JSON數(shù)據(jù)包重組		4.MQTT協(xié)議分析與測(cè)試 5.HTTP協(xié)議分析與測(cè)試

上一篇：LGWL-BIS01型感知層信息安全實(shí)驗(yàn)箱
下一篇：LGWL-NI02型NewIOT物聯(lián)網(wǎng)綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

久久亚洲国产成人精品无码区_偷偷色噜狠狠狠狠的777米奇_久久久99久久_国产永久免费高清在线观看视频_成人免费性视频_亚洲日本在线天堂_91网页在线观看_亚洲精品永久www嫩草_国产精品网友自拍_另类av导航

LGWL-FTAI03型人工智能技術(shù)開發(fā)平臺(tái)