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- LG-DLK01型 電力系統綜合自動(dòng)化實(shí)驗平臺
LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)平臺
品牌：理工偉業(yè) 咨詢(xún)電話(huà)：010-82827827 82827835
一、產(chǎn)品概述
LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開(kāi)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(mǎn)足人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)基礎理論教學(xué)、端側人工智能實(shí)驗、人工智能項目開(kāi)發(fā)、智能產(chǎn)品應用開(kāi)發(fā)等。
LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開(kāi)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，內置機器視覺(jué)庫、機器學(xué)習算法、深度學(xué)習框架，支持接入華為modelarts第三方AI平臺，可以實(shí)現圖像識別、物體檢測、語(yǔ)音識別、文本分類(lèi)、預測分析等項目案例?？梢源钆涓兄獋鞲衅飨盗?，無(wú)線(xiàn)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(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(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)接口。
2、云臺攝像頭：支持30萬(wàn)（480P）分辨率，USB接口。輸出格式YUYV，旋轉角度左右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(mǎn)足自身處理器的傳感器采集應用，也可以供其他處理器導線(xiàn)連接擴展應用。
5、執行器系列模塊。板載Cortex-M3處理器最小系統單元，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、舵機、步進(jìn)電機、繼電器等執行部件，支持I/O接口、PWM接口等。執行器驅動(dòng)接口均引到香蕉頭插孔上，既可以滿(mǎn)足自身處理器的執行器控制應用，也可以供其他處理器模塊連線(xiàn)擴展應用。
6、其他附件：包含至少64GB的TF卡、揚聲器、麥克風(fēng)、USB HUB、鍵盤(pán)鼠標等。
三、軟件資源
1、人工智能教學(xué)平臺
（1）B/S架構，Web瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)平臺開(kāi)始人工智能技術(shù)的學(xué)習、驗證、開(kāi)發(fā)。
（2）覆蓋圖像處理基礎知識，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）傳統機器學(xué)習模式識別的深入學(xué)習，如OpenCV庫的加載、鳶尾花均值聚類(lèi)、Adaboost人臉檢測、SVM行人檢測、目標物體跟蹤等；
（4）集成TensorFlow、Caffe兩大人工智能深度學(xué)習框架，提供基于開(kāi)發(fā)框架的手寫(xiě)數字識別、車(chē)牌識別、垃圾分類(lèi)、物體識別等；
（5）具有jupyter在線(xiàn)開(kāi)發(fā)模式，用戶(hù)可直接在網(wǎng)頁(yè)中輸入python代碼，在線(xiàn)編輯，直接執行。
2、ModelArts應用軟件
提供手勢識別、人臉識別、聲音分類(lèi)、房?jì)r(jià)預測、短信詐騙等實(shí)訓案例，具有樣本收集、標注、訓練、生成模型，接口應用功能。
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、執行器系列模塊?；谶吘売嬎憔W(wǎng)關(guān)的GPIO、I2C、UART接口，實(shí)現溫濕度采集、光線(xiàn)強度采集、LED蜂鳴器控制、風(fēng)扇控制、舵機控制等python基礎應用實(shí)驗。
四、功能特點(diǎn)
1、采用Python編程語(yǔ)言，支持人工智能基礎課程。實(shí)驗項目均采用Python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，可以支撐數字圖像處理、計算機視覺(jué)、機器學(xué)習、深度學(xué)習等課程知識點(diǎn)的學(xué)習和實(shí)驗。
2、支持Web端AI教學(xué)平臺、客戶(hù)端應用軟件等多種用戶(hù)交互方式。
3、AI教學(xué)平臺支持離線(xiàn)圖片、在線(xiàn)視頻兩種數據來(lái)源。既支持離線(xiàn)圖片上傳識別，也可調用攝像頭，對視頻流抓拍識別。識別結果采用LOG信息實(shí)時(shí)顯示，和目標矩形框標注展示。
4、AI教學(xué)平臺具有數字圖像處理、機器學(xué)習、深度學(xué)習三個(gè)體驗功能版塊?；贠penCV機器視覺(jué)庫能夠實(shí)現圖像預處理、顏色識別，形狀識別等；基于傳統的十大機器學(xué)習算法，可以實(shí)現Adaboost人臉檢測、SVM人臉檢測、K均值鳶尾花聚類(lèi)、目標跟蹤等；基于主流開(kāi)源的Tensorflow、Caffe深度學(xué)習算法框架，通過(guò)數據獲取、算法訓練、模型應用，可以實(shí)現涂鴉猜游戲、文字識別、物體識別、垃圾分類(lèi)、車(chē)牌識別等。
5、ModelArts云端結合功能。ModelArts云端完成數據集上傳、標注、模型訓練、接口生成；終端完成接口調用，實(shí)現AI應用。
6、靈活擴展，組合應用功能?？梢院蛡鞲衅髂K、執行器模塊、通信系列模塊結合，將AI和物聯(lián)網(wǎng)終端靈活組合出更多智能產(chǎn)品。
7、具有雷達數據分析的功能。
五、配置清單
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序號 |
類(lèi)別 |
設備名稱(chēng) |
單位 |
備注 |
|
1 |
平臺 |
F-Table基礎平臺 |
1 |
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|
2 |
必配硬件 |
AI邊緣計算網(wǎng)關(guān) |
1 |
|
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3 |
顯示屏 |
1 |
|
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|
4 |
云臺攝像頭 |
1 |
二自由度 |
|
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5 |
雷達傳感器模塊 |
1 |
|
|
|
6 |
全向型拾音器 |
1 |
|
|
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7 |
揚聲器 |
1 |
|
|
|
8 |
USB HUB |
1 |
|
|
|
9 |
鍵盤(pán)鼠標 |
1 |
|
|
|
10 |
物聯(lián)網(wǎng)模塊 |
環(huán)境傳感器模塊 |
1 |
|
|
11 |
執行傳感器模塊 |
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(xiàn)纜 |
1 |
|
六、實(shí)驗項目
教學(xué)資源主要內容：
?第一部分：基于人工智能教學(xué)平臺，可開(kāi)展圖像處理、機器學(xué)習、深度學(xué)習方面的驗證性實(shí)驗，提供python語(yǔ)言的在線(xiàn)實(shí)驗代碼編輯、測試，提供實(shí)驗手冊；
?第二部分：AI+IoT結合，實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)終端設備感知層傳感器的采集、執行器的控制、多傳感器融合。
?第三部分：ModelArts人工智能應用教學(xué)。云端結合，可以完成圖像分類(lèi)、物體檢測、文本分類(lèi)、預測分析等應用。
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課程類(lèi)別 |
課程要求 |
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1.人工智能概論 |
課程內容 |
了解人工智能概念、發(fā)展歷史、 |
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|
2.Python基礎編程 |
課程目標 |
掌握Python基本編程方法 |
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|
課程內容 |
基于人工智能開(kāi)發(fā)套件完成Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建，基本語(yǔ)法的入門(mén)，通信編程開(kāi)發(fā)等。 |
|||
|
課程實(shí)驗 |
實(shí)驗1：開(kāi)發(fā)環(huán)境安裝 實(shí)驗2：數據類(lèi)型 實(shí)驗3：程序控制 實(shí)驗4：函數類(lèi) |
實(shí)驗5：模塊和標準庫 實(shí)驗6：文件和流 實(shí)驗7：數據庫和網(wǎng)絡(luò )編程 實(shí)驗8：圖形用戶(hù)界面 |
||
|
3.Python傳感器技術(shù)應用 |
課程實(shí)驗 |
實(shí)驗1：溫濕度采集 實(shí)驗2：光強采集 |
實(shí)驗3：開(kāi)關(guān)類(lèi)執行器控制 實(shí)驗4：步進(jìn)電機控制 |
|
|
3.數字圖像處理 實(shí)驗課程 |
課程目標 |
理解圖像處理算法的原理 掌握數字圖像處理的常用方法 |
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|
課程內容 |
基于人工智能開(kāi)發(fā)套件完成圖像處理視覺(jué)庫的安裝、圖像處理方法調用。 |
|||
|
實(shí)驗硬件 |
人工智能應用開(kāi)發(fā)套件 |
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課程實(shí)驗 |
實(shí)驗1 Opencv視覺(jué)庫的安裝配置 實(shí)驗2 圖像灰度化 實(shí)驗3 歸一化 實(shí)驗4 二值化 實(shí)驗5 圖像濾波：高斯、中值 |
實(shí)驗6 邊緣檢測：Sobel/Canny/hog 實(shí)驗7 形態(tài)學(xué) 實(shí)驗8 灰度直方圖 實(shí)驗9 銳化 實(shí)驗10 鈍化 實(shí)驗11 圖像增強 |
||
|
課程實(shí)訓 |
實(shí)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(shí)驗2 簡(jiǎn)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。 |
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|
4.機器學(xué)習 應用實(shí)驗課 |
課程目標 |
1.了解機器學(xué)習的分類(lèi)：無(wú)監督、有監督 2.了解數據集的原理、作用、存儲格式 3.了解至少一種聚類(lèi)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.了解至少一種機器學(xué)習算法如Adaboost、SVM、決策樹(shù)等的原理：分類(lèi)器的流程； 5.掌握聚類(lèi)算法、分類(lèi)器算法的調用方法 6.掌握分類(lèi)器的檢測分類(lèi)效果 7.掌握根據分類(lèi)效果，進(jìn)行智能控制 8.通過(guò)增減數據集，掌握算法訓練的全過(guò)程 |
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|
課程內容 |
能夠使用機器學(xué)習的算法，實(shí)現聚類(lèi)、分類(lèi)、以及能夠結合聲、光、電設備實(shí)現關(guān)聯(lián)控制 |
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|
課程實(shí)驗 |
實(shí)驗1 鳶尾花聚類(lèi)播報 實(shí)驗2 臉部數據集分析顯示 |
實(shí)驗3 人臉檢測控制實(shí)驗 實(shí)驗4 行人檢測控制實(shí)驗 實(shí)驗5 目標跟蹤實(shí)驗 |
||
|
5.深度學(xué)習 應用實(shí)驗課 |
課程目標 |
1.了解深度學(xué)習的定義，與機器學(xué)習的區別 2.了解數據集的原理、作用，以及格式 2.了解至少一種深度學(xué)習算法的理論：如CNN、RNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 3.掌握至少一種深度學(xué)習框架的使用方法：如Caffe、TensorFlow 4.掌握使用深度學(xué)習方法實(shí)現識別的方法 5.掌握根據識別結果，進(jìn)行智能控制，如語(yǔ)音播報識別到的數字，語(yǔ)音播報識別到的物體名稱(chēng)，控制聲、光、電執行部件。 6.通過(guò)增加數據集，掌握算法訓練的全過(guò)程。 |
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課程內容 |
能夠使用深度學(xué)習的方法，實(shí)現數字、物體識別，使人工智能與物聯(lián)網(wǎng)感控設備聯(lián)動(dòng) |
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課程實(shí)驗 |
實(shí)驗1 手寫(xiě)數字識別 實(shí)驗2 涂鴉猜游戲 實(shí)驗3 物體識別 |
實(shí)驗4 垃圾分類(lèi) 實(shí)驗5 車(chē)牌識別 |
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6.ModelArt平臺應用 |
課程目標 |
掌握使用人工智能平臺SDK完成AI技能 |
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課程內容 |
1）圖像分類(lèi) 2）物體檢測 3）聲音分類(lèi) 4）文本分類(lèi) 5）預測分析 |
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課程實(shí)驗 |
實(shí)驗1 手勢識別 實(shí)驗2 人臉識別 實(shí)驗3 殘次品檢測 |
實(shí)驗4 聲音檢測 實(shí)驗5 房?jì)r(jià)預測 實(shí)驗6 短信詐騙預警 |
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8.物聯(lián)網(wǎng)應用開(kāi)發(fā) |
課程目標 |
掌握物聯(lián)網(wǎng)應用開(kāi)發(fā)方法 |
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課程內容 |
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數據包重組 |
4.MQTT協(xié)議分析與測試 5.HTTP協(xié)議分析與測試 |
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