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產(chǎn)品分類
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LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開發(fā)平臺

品牌：理工偉業(yè) 咨詢電話：010-82827827 82827835

一、產(chǎn)品概述
    LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開發(fā)平臺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)人工智能實驗、人工智能項目開發(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)平臺主要由邊緣計算網(wǎng)關(guān)、云臺攝像頭、液晶顯示屏、人工智能教學(xué)平臺及其他附件組成，內(nèi)置機(jī)器視覺庫、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，可以實現(xiàn)圖像識別、物體檢測、語音識別、文本分類、預(yù)測分析等項目案例?？梢源钆涓兄獋鞲衅飨盗?，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RJ45千兆以太網(wǎng)口，1個麥克風(fēng)模塊，1路音頻輸出接口，1個無線傳感網(wǎng)接口。
2、云臺攝像頭：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
（1）B/S架構(gòu)，Web瀏覽器訪問平臺開始人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)、驗證、開發(fā)。
（2）覆蓋圖像處理基礎(chǔ)知識，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、放大縮小等；
（3）傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模式識別的深入學(xué)習(xí)，如OpenCV庫的加載、鳶尾花均值聚類、Adaboost人臉檢測、SVM行人檢測、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)字識別、車牌識別、垃圾分類、物體識別等；
（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
提供手勢識別、人臉識別、聲音分類、房價預(yù)測、短信詐騙等實訓(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。基于邊緣計算網(wǎng)關(guān)的GPIO、I2C、UART接口，實現(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)用實驗。
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。實驗項目均采用Python語言開發(fā)，可以支撐數(shù)字圖像處理、計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等課程知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)和實驗。
2、支持Web端AI教學(xué)平臺、客戶端應(yīng)用軟件等多種用戶交互方式。
3、AI教學(xué)平臺支持離線圖片、在線視頻兩種數(shù)據(jù)來源。既支持離線圖片上傳識別，也可調(diào)用攝像頭，對視頻流抓拍識別。識別結(jié)果采用LOG信息實時顯示，和目標(biāo)矩形框標(biāo)注展示。
4、AI教學(xué)平臺具有數(shù)字圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三個體驗功能版塊?；贠penCV機(jī)器視覺庫能夠?qū)崿F(xiàn)圖像預(yù)處理、顏色識別，形狀識別等；基于傳統(tǒng)的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以實現(xiàn)Adaboost人臉檢測、SVM人臉檢測、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，可以實現(xiàn)涂鴉猜游戲、文字識別、物體識別、垃圾分類、車牌識別等。
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，實現(xiàn)AI應(yīng)用。
6、靈活擴(kuò)展，組合應(yīng)用功能?？梢院蛡鞲衅髂K、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

類別

設(shè)備名稱

單位

備注

1

平臺

F-Table基礎(chǔ)平臺

1

 

2

必配硬件

AI邊緣計算網(wǎng)關(guān)

1

 

3

顯示屏

1

 

4

云臺攝像頭

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

執(zhí)行傳感器模塊

1

 

12

軟件

人工智能教學(xué)平臺

1

含在硬件里

13

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、實驗項目

 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，可開展圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)方面的驗證性實驗，提供python語言的在線實驗代碼編輯、測試，提供實驗手冊；
?第二部分：AI+IoT結(jié)合，實現(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、文本分類、預(yù)測分析等應(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。

課程實驗

實驗1：開發(fā)環(huán)境安裝

實驗2：數(shù)據(jù)類型

實驗3：程序控制

實驗4：函數(shù)類

實驗5：模塊和標(biāo)準(zhǔn)庫

實驗6：文件和流

實驗7：數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)編程

實驗8：圖形用戶界面

3.Python傳感器技術(shù)應(yīng)用

課程實驗

實驗1：溫濕度采集

實驗2：光強(qiáng)采集

實驗3：開關(guān)類執(zhí)行器控制

實驗4：步進(jìn)電機(jī)控制

3.數(shù)字圖像處理

實驗課程

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的安裝、圖像處理方法調(diào)用。

實驗硬件

人工智能應(yīng)用開發(fā)套件

課程實驗

實驗1 Opencv視覺庫的安裝配置

實驗2 圖像灰度化

實驗3 歸一化

實驗4 二值化

實驗5 圖像濾波：高斯、中值

實驗6 邊緣檢測：Sobel/Canny/hog

實驗7 形態(tài)學(xué)

實驗8 灰度直方圖

實驗9 銳化

實驗10 鈍化

實驗11 圖像增強(qiáng)

課程實訓(xùn)

實驗1 顏色識別

了解顏色組成和表示方法；

使用Opencv庫識別顏色，并播報。

實驗2 簡單圖形形狀識別

了解霍夫變換的原理；

涉及圖像灰度化、歸一化、濾波、邊緣檢測等知識點(diǎn)；

使用Opencv庫識別圓形、矩形，并播報。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)

應(yīng)用實驗課

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，實現(xiàn)聚類、分類、以及能夠結(jié)合聲、光、電設(shè)備實現(xiàn)關(guān)聯(lián)控制

課程實驗

實驗1 鳶尾花聚類播報

實驗2 臉部數(shù)據(jù)集分析顯示

實驗3 人臉檢測控制實驗

實驗4 行人檢測控制實驗

實驗5 目標(biāo)跟蹤實驗

5.深度學(xué)習(xí)

應(yīng)用實驗課

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)方法實現(xiàn)識別的方法

5.掌握根據(jù)識別結(jié)果，進(jìn)行智能控制，如語音播報識別到的數(shù)字，語音播報識別到的物體名稱，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，實現(xiàn)數(shù)字、物體識別，使人工智能與物聯(lián)網(wǎng)感控設(shè)備聯(lián)動

課程實驗

實驗1 手寫數(shù)字識別

實驗2 涂鴉猜游戲

實驗3 物體識別

實驗4 垃圾分類

實驗5 車牌識別

6.ModelArt平臺應(yīng)用

課程目標(biāo)

掌握使用人工智能平臺SDK完成AI技能

課程內(nèi)容

1）圖像分類

2）物體檢測

3）聲音分類

4）文本分類

5）預(yù)測分析

課程實驗

實驗1 手勢識別

實驗2 人臉識別

實驗3 殘次品檢測

實驗4 聲音檢測

實驗5 房價預(yù)測

實驗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.云平臺接入方法

2.傳感網(wǎng)通信協(xié)議的解析

3.平臺JSON數(shù)據(jù)包重組

4.MQTT協(xié)議分析與測試

5.HTTP協(xié)議分析與測試
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