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              AIOT人工智能及物聯網融合應用開發實驗箱

              整個教學平臺包括物聯網(IOT)部分和人工智能(AI)部分,兩部分互相支撐、互為補充。人工智能部分的硬件平臺基于嵌入式的Arm開發板,具備語音、視覺等傳感器數據采集能力,及適用于多種場景的控制接口;物聯網部分的硬件平臺基于物聯網教學平臺,該套件基于zigbee無線傳輸技術實現,具有低功耗、低速率、自組網等特點,可適用于人工智能+物聯網的多種學習和應用場景。

              AIOT人工智能及物聯網融合應用開發平臺(實驗箱)是基于微縮智能家居模型,為學員提供一個動手實施的環境。學員可將在實驗室調試好的傳感器,安裝到對應的實訓工位上,實現預先設置好的實驗。這樣能夠更好地將實驗與實踐結合。實訓工位中的受控設備通過節點有線和無線的方式連接到實驗室對應的PC 和實訓平臺中。這樣學員可以遠程監控和管理實訓工位中傳感器和節點的工作狀態和數據。

              學蠡科技

              整個教學平臺包括物聯網(IOT)部分和人工智能(AI)部分,兩部分互相支撐、互為補充。人工智能部分的硬件平臺基于嵌入式的Arm開發板,具備語音、視覺等傳感器數據采集能力,及適用于多種場景的控制接口;物聯網部分的硬件平臺基于物聯網教學平臺,該套件基于zigbee無線傳輸技術實現,具有低功耗、低速率、自組網等特點,可適用于人工智能+物聯網的多種學習和應用場景。軟件平臺支持人臉識別、語音識別、無線通信、傳感器原理等應用的基礎平臺和主流開源算法。提供完整的配套教學教材,實訓案例的源碼、開發手冊等,滿足AI&IOT教學實訓、應用開發等需求。

              物聯網部分的硬件平臺將智能家居中的主要傳感器進行提煉實現,包括:門禁系統、綜合照明系統、電動機控制、溫濕度傳感器、通信模塊實驗、圖像采集實驗、紅外對射、遠程抄表等,各種器件(包括傳感器)能掛墻安裝,可以方便地進行拆卸。其突出特點是可根據教學需求,進行定制化的智能家居安裝、調測等方面的實訓,進而為各類技能學習打下基礎。

              學蠡科技 

                EAIDK-610邊緣計算網關使用高性能Arm SoC(瑞芯微rk3399),搭載OPEN AI LAB嵌入式AI開發平臺AID(包含支持異構計算庫HCL、嵌入式深度學習框架Tengine、以及輕量級嵌入式計算機視覺加速庫BladeCV)。為AI應用提供簡潔、高效、統一的API接口,加速終端AI產品的場景化應用落地實現。

                Tengine是由OPEN AI LAB開發的針對于Arm嵌入式的輕量級的AI 推理計算框架,配合異構計算庫HCL,支持CPU,GPU, 以及DLA的異構計算。提供兼容Caffe/MXNet/TensorFlow訓練模型和API,可在嵌入式Arm平臺上更高效的實現人工智能(可以參考https://github.com/OAID/Tengine)。

                BladeCV是由OPEN AI LAB開發的針對于Arm嵌入式的計算機視覺優化庫,支持常用的圖像處理、計算機視覺、模式識別的算子/算法,能對常見格式的圖像和視頻文件讀寫、解碼視頻碼流,同時支持圖形化界面的圖像/視頻顯示和信息疊加,可在嵌入式Arm平臺上更高效的開發和調試視覺類算法。

                教學平臺所提供的源代碼級別的算法(包括人臉檢測、人臉識別)可以讓學生對計算機視覺的流程、處理方式等有更好的了解,熟悉人臉檢測和人臉識別等相關算法,更好的了解實際應用場景,貼近工程化應用。


              硬件參數

              基本規格參數

              主控SoC

              Rockchip RK3399

              CPU

              2 x Cortex-A72 + 4 x Cortex-A53

              GPU

              ARM Mali-T860 4核GPU

              內存

              4GB LPDDR3,Flash 16GB

              USB接口

              2.0*2、3.0*2、TypeC(OTG)*1

              有線網絡

              RJ45,10/100/1000M自適應

              WIFI

              802.11 ac/a/b/g/n,2.4G/5GHz

              藍牙

              Bluetooth 4.1

              板載接口

              MIPI DSI:4L,最高1080p@60Hz

              eDP:1.3,4 lanes,10.8Gbps

              相機接口

              MIPI CSI 2×4 lanes

              HDMI

              2.0,1*Type-A,最高4Kx2K@60Hz

              電源

              12V,2A

              高清顯示屏基本硬件參數

              物理分辨率

              1920*1080

              面板類型

              LED-IPS

              信號接口

              雙HDMI  mini

              屏幕比例

              16:10

              刷新頻率

              60-75HZ

              電源

              DC12V-2A

              響應時間

              小于12ms

              外觀尺寸

              375*234mm

               

               

               

               

               

               


              1、實驗項目列表:

              1.1、視覺實驗案例

              圖像采集實驗:學習從硬件設備采集圖像數據并熟悉圖像格式(YUV,RGB)轉換,理解V4L2的概念;

              圖像處理實驗:學習圖像處理的基本方法,了解各種圖像處理方法的功能

              視頻編碼實驗:學習視頻編碼的概念和方法,掌握使用硬件編碼器的方法,了解H264編碼標準

              視頻解碼實驗:學習視頻解碼的概念和方法,掌握使用硬件解碼器的方法,了解H264和H265編碼標準,了解RTSP協議

              視頻分析之背景提取實驗:學習視頻分析的概念,了解視頻中背景提取的方法

              人臉檢測(傳統機器學習方法)實驗:學習人臉檢測的概念,了解adaboost人臉檢測方法

              目標檢測(深度學習方法)實驗:學習目標檢測的概念,了解Mobilenet-SSD目標檢測方法

              人臉特征提?。ㄉ疃葘W習方法)實驗:學習人臉特征提取的概念,了解LightCNN人臉提取方法

              人臉識別系統實驗:學習人臉識別系統的搭建方法,理解1:1,1:N等概念

              雙目立體視覺實驗:學習立體視覺的概念,掌握用雙目相機計算深度信息的方法

              目標檢測(深度學習方法)實驗:學習目標檢測的概念,了解Mobilenet-SSD目標檢測方法

              1.2、無線傳感器網絡實驗案例

              ZigBee基礎實驗:GPIO、定時器、中斷等實驗

              傳感器驅動實驗:溫度/光敏/蜂鳴器一體傳感器模塊、高精度溫濕度傳感器模塊、兩路繼電器模塊、直流/步進電機一體模塊等實驗

              Zstack基礎實驗:SampleApp GenericApp SimpleApp SensorDemo SerialApp等實驗

              Zstack進階實驗:ZigBee 組網實驗、ZigBee 傳感器采集及數據傳輸實驗、ZigBee網絡綜合實驗

              Zstack綜合實驗:智能家居演示

              1.3、語音實驗案例

              語音前處理實踐

              錄音實驗

              播放實驗

              陣列麥克風實驗

              降噪實驗

              回聲消除實驗

              語音活性檢測實驗

              語音編碼

              語音變速變調

              語音識別以及語音喚醒

              自然語言處理

              基于云端平臺實現自然語言處理

              自然語言處理實踐

              語音合成語音案例:NLP智能對話實驗

              1.4、綜合實驗案例

              語音智能家居實驗:語音命令控制zigbee繼電器實現燈光風扇控制、語音命令獲取zigbee溫濕度傳感器數據、語音命令獲取zigbee光照度感器數據等

              人臉門禁系統實驗:通過與門鎖等設備的聯動,學習和實踐人臉識別在實際場景中的使用


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