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AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺

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DB-SD38AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺是一款集成AI語音、機器視覺、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、嵌入式Linux于一體的教學(xué)科研實驗平臺

詳細介紹

DB-SD38 AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺


AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺是一款集成AI語音、機器視覺、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、嵌入式Linux于一體的教學(xué)科研實驗平臺。

 

AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺

整個教學(xué)平臺由實驗箱高性能嵌入式主板夠成,高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM處理器,標配4GB DDR3內(nèi)存和16GB閃存,可運行ubuntu、android、linuxqt等多種操作系統(tǒng),可滿嵌入式linux和AI應(yīng)用開發(fā)。
平臺采用多核高性能 AI 處理器,預(yù)裝 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與 OpenCV 計算機視覺庫,支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學(xué)習(xí)端側(cè)推理框架。
提供多種應(yīng)用外設(shè)與豐富的機器視覺、AI語音、深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)應(yīng)用案例,如語音前處理(聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提?。?、語音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢測、端側(cè)推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等,通過案例教學(xué)讓學(xué)生掌握計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的基本原理和典型應(yīng)用開發(fā)。

2.2.1.          嵌入式網(wǎng)關(guān)核心板

RK3399核心板是一款266-pin金手指形式高性能ARM計算機模塊,它采用了瑞芯微64位六核(包含雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53)Soc RK3399作為主處理器,標配4GB DDR3內(nèi)存和16GB閃存,板載2×2 MIMO雙天線Wi Fi模組,尺寸只有69.6×50mm,模塊上帶有獨立的Typec供電接口,以及USB-C顯示接口。
https://img.alicdn.com/imgextra/i4/73291228/O1CN01qanb671KwStxlQsHR_!!.jpg       AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖3)
RK3399計算模塊具有豐富的外設(shè)和擴展接口,可以擴展使用雙MIPI寬動態(tài)攝像頭,另外它還帶有eDP顯示接口,MIPI顯示接口,1路USB3.0,2路USB2.0,以及12C,12S,SPI,PWM,GF10和串口等各種資源。RK3399可流暢運行Android 8.1,Ubuntu 18.04,Armbian,Buildroot等主流嵌入式操作系統(tǒng),軟件資源和生態(tài)非常豐富,尤其是Android 8.1具有NN SDK神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速軟件包,Qt-5.10集成了VPU硬件編解碼,GPU圖形加速,可使用QML快速開發(fā)流暢的動態(tài)式界面,因此RK3399核心板非常適合做人臉識別,機器視覺,VR虛擬現(xiàn)實,自動駕駛,深度計算分析等方面的人工智能產(chǎn)品快速原型及產(chǎn)品開發(fā)。
硬件參數(shù):

CPUSOC:RK3399
核心:64位雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53
頻率:Cortex-A72 (2.0 ghz), Cortex-A53 (1.5 ghz)
GPUMali-T864 GPU,支持OpenGL ES1.1/2.0/3.0/3.1、OpenVG1.1 OpenCL, DX11, AFBC
VPU4K VP9 and 4K 10bits H265/H264 60fps decoding, Dual VOP, etc
MemoryRAM: Dual-Channel 4GB DDR3
StorageeMMC: 16GB(regular), 32GB/64GB(optional), eMMC 5.1
Power ManagementRK808-D PMIC,配合獨立直流/直流,啟用dvf solfware省電,RTC喚醒,系統(tǒng)睡眠模式
Connectivity以太網(wǎng):本機千兆以太網(wǎng)
wi - fi: 802.11 a / b / g / n / ac
藍牙:4.1雙模式
天線:雙天線接口
Video Input1個或兩個4-Lane MIPI-CSI,雙重ISP, 13 mpix / s,同時支持雙相機數(shù)據(jù)的輸入
Video OutputHDMI: HDMI 2.0a, supports 4K@60Hz,HDCP 1.4/2.2
DP on Type-C: DisplayPort 1.2 Alt Mode on USB Type-C
LCD Interface: one eDP 1.3(4-Lane,10.8Gbps), one or two 4-Lane MIPI-DSI
USBUSB 2.0: 2獨立的本地主機USB 2.0
USB 3.0: 1本地主機USB 3.0
USB c類型:支持USB3.0 c型和顯示端口1.2 Alt模式USB c型
PCIePCIe x4, compatible with PCIe 2.1, Dual operation mode
調(diào)試1 x調(diào)試UART, 3 v級,1500000個基點
LED1x Power LED(Red)     1x GPIO LED(Green)
KeyPower Key x1   Reset Key x1   Recovery Key x1
工作溫度-20℃ to 70℃
電源直流12 v / 1(邊緣連接器)或DV 5 v / 2.5 (c型)

 

2.2.2.          網(wǎng)關(guān)底板其他外設(shè)

AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖4) 框圖
l  11.6寸高清觸顯一體屏:板載,eDP接口,電容式多點觸摸,分辨率1920*1080
l  按鍵:板載重啟、恢復(fù)、電源3個功能按鍵,4個用戶自定義按鍵
l  UART:1路RS232,1路RS485
l  以太網(wǎng):100/1000M
l  音頻:音頻輸出接口、MIC音頻輸入接口、板載4歐3W揚聲器
l  無線網(wǎng):WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1
l  4G模組:板載,板載EC20模組
l  LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模塊接口:板載mini-pcie接口,可接入SX1301八通道并行LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模塊。1個項目須至少配備1個LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模塊,以實現(xiàn)對實驗室所有l(wèi)ora節(jié)點的接入管理。
l  Zigbee網(wǎng)關(guān)模塊:板載,直列雙排20芯插針接口,非usb接口。
l  BLE網(wǎng)關(guān)模塊:板載,直列雙排20芯插針接口,非usb接口。
l  USB 3.0 HOST接口:板載2個
l  Debug接口:板載1個
l  Download接口:板載1個
l  鍵盤:板載7寸80鍵標準鍵盤
l  高清相機模組:CMOS傳感器OV13850,MIPI信號輸出,400萬像素,支持2688x1520像素。
l  麥克風(fēng)陣列:板載7顆數(shù)字高性能硅麥克風(fēng)。
l  紅外接收:板載紅外接收模塊1個
l  震動馬達傳感器:1個
l  LED:板載4顆藍色LED燈珠。
l  天線接口:板載wifi、BLE、lora、LET 共4個天線接口。
l  傳感器擴展接口:板載,與無線傳感器節(jié)點的傳感器模塊接口兼容,可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅(qū)動開發(fā)實驗。
l  OBD接口:板載,標準16針OBD-II插座,與配套軟件結(jié)合可完成基于CAN總線通信相關(guān)實驗。

AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖6)
電源:DC 9-12V輸入
l  其他接口:MIPI、GPIO、SPI、I2C、TF Card (sd/mmc 3.0)、SIM卡座、USB 2.0 HOST、USB Type-C (with DP out)、eDP 1.3、HDMI 2.0 for 4K 60Hz

2.3.       外設(shè)模塊

2.3.1.         

AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖7)
4G LTE模塊l  網(wǎng)絡(luò):FDD-LTE/TDD-LTE/WCDMA/TD-SCDMA/GSM/EDGE;
l  制式:CMCC/CUCC(B1/B3/B8/B34/B38/B39/B40);
l  工作頻帶:HSPA1900/2100,GSM 900/1800;
l  高速USB 2.0接口、PCI-E接口;
l  支持短信、數(shù)據(jù)、電話本、PCM語音功能;
l  支持IPv4,IPv6協(xié)議;
l  支持LTE多頻;
l  支持150M/50Mbps的理論上下行數(shù)據(jù)傳輸速率;

2.3.2.          AI麥克風(fēng)陣列

l  7路麥克風(fēng)陣列,提供聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取等功能。
l  帶硬件浮點運算的RISC-V 雙核64位處理器,主頻800MHz。
l  具備機器聽覺能力和語音識別能力,內(nèi)置語音處理單元(APU)。
l  具備卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器KPU,可高性能進行卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算。
l  麥克風(fēng)陣列模塊集成TFT彩屏屏,能夠直觀顯示音頻頻譜圖。
l  內(nèi)置ARM STM32 USB音頻驅(qū)動芯片,提供USB聲卡驅(qū)動,開放源代碼。
l  接口:雙列直插封裝/USB,需能夠接入到eAIOT平臺使用。
l  支持語音識別、語義理解、語音合成、人機對話等功能,可與硬件進行語音交互。
l  5米監(jiān)測范圍、基于linux系統(tǒng)。
圖片5

2.3.3.          AI攝像頭

l  1/1.8" SONY Exmor CMOS
l  有效像素200萬像素,30幀@1920*1080
l  C/CS鏡頭接口,照度0.001 Lux,120dB TWDR
l  支持協(xié)議:PROFILE S,GB/T28181,F(xiàn)TP/RTSP.UPNP等
l  支持雙碼流、、心跳機制,具3D降噪、去霧、數(shù)字寬動態(tài)、鏡頭校正、走廊監(jiān)控等智能模式
l  提供基于eAIOT教學(xué)平臺的人臉識別系統(tǒng)案例。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖9)

2.4.       物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺

1、功能簡介
1)學(xué)生能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)感知層設(shè)備(傳感器、執(zhí)行器等)接入物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺,平臺能夠接收并存儲傳感器和執(zhí)行器的實時數(shù)據(jù),模塊在線狀態(tài),并實時顯示。
2)提供后臺管理系統(tǒng),能夠設(shè)置賬號類型和使用權(quán)限。支持多用戶管理及權(quán)限控制,分為父用戶和子用戶,父用戶可以創(chuàng)建多個子用戶,并且可以為每個子用戶分配增、刪、改幾種權(quán)限,子用戶創(chuàng)建的資源相互隔離。
3)提供物聯(lián)網(wǎng)規(guī)則編輯器,無需編寫代碼即可編輯復(fù)雜的自動化控制策略,實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。
4)提供豐富的可視化控件庫,通過拖拽、簡便配置即可完成美觀的UI設(shè)計。支持GIS地圖、曲線圖、柱狀、餅圖、圖表、按鈕、儀表圖等控件。
5)物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備也能夠向執(zhí)行器發(fā)送控制命令,系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)模塊的在線監(jiān)測。
6)云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入,通過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術(shù)取得傳感器采集的數(shù)據(jù),形成一個完整的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。
7)數(shù)據(jù)通過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺軟件,進行數(shù)據(jù)圖形化展示。
8)實現(xiàn)基于云平臺的智能家居實驗,并包含配套完整的教學(xué)資源。
9)支持本地化部署和云端部署兩種方式。
10)提供“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺"軟件著作權(quán)登記證書及軟件產(chǎn)品登記測試報告復(fù)印件并加蓋公章,原件備查。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖10)AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖11)
 
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖12)AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖13)
 

3.     部分實驗案例

3.1.1.          嵌入式linuxQT綜合實驗





RTC時鐘



3.1.2.          手寫字識別

學(xué)習(xí)設(shè)計一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后用已經(jīng)標注過的MNIST數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這個模型,然后進行測試驗證。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖15)

圖:手寫字識別案例

3.1.3.          人臉識別

通過OpenCV自帶的分類器、OpenCV的深度學(xué)習(xí)分類器是基于SSD(Single Shot  Detector)框架的ResNet網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)在圖片、視頻中對人臉的檢測,并用矩形框框出來。
學(xué)??捎糜谏矸葑R別、課堂/上下班考勤、會議簽到、刷臉支付、門禁通行、安防監(jiān)控相關(guān)場景。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖16)

圖: 人臉識別案例

3.1.4.          目標檢測

  利用深度學(xué)習(xí)框架caffe,實現(xiàn)對常見物體的檢測。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖17)AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖18)

圖:目標檢測案例

3.1.5.          人體姿態(tài)識別

使用邊緣側(cè)推理框架Tengine檢測圖像中的所有人體并返回每個人體的矩形框位置,精準定位 21 個核心關(guān)鍵點,包含五官、四肢、脖頸等部位,更多關(guān)鍵點持續(xù)擴展中;支持多人檢測、人體位置重疊、遮擋、背面、側(cè)面、中低空俯拍、大動作等復(fù)雜場景。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖19)

圖:人體姿態(tài)識別案例

3.1.6.          手勢識別

利用深度學(xué)習(xí)框架caffe,實現(xiàn)對簡單手勢的識別。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖20)

圖:手勢檢測和識別系統(tǒng)案例

3.1.7.          車牌識別

使用opencv 的 HAAR Cascade 檢測車牌大致位置,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸車牌左右,然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑動窗切割字符、及識別字符。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖21)

圖:交通門禁車牌檢測和識別系統(tǒng)案例

3.1.8.          人臉門禁

采用 mtcnn 進行人臉檢測,采用FaceNet 進行人臉識別,然后用活體檢測算法進行檢測。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖22)

圖:人臉門禁檢測和識別系統(tǒng)案例

3.1.9.          聲紋鎖實驗

通過語音增強、語音質(zhì)量檢測、語音增強、有效語音提取、聲紋特征提取等步驟,完成聲紋注冊及聲紋驗證。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖23)

圖:聲紋電子鎖系統(tǒng)案例

3.1.10.      AI語音控制智能家居

本系統(tǒng)實現(xiàn)語音數(shù)據(jù)高速傳輸,基于語音識別 API 完成語音識別,并用無線方式控制電燈,電風(fēng)扇,以及獲取溫度和濕度。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖24)

圖:語音控制智能家居系統(tǒng)案例

3.1.11.      知識圖譜和機器人

知識圖譜融合了兩千五百多萬的實體,擁有億級別的實體屬性關(guān)系,機器人采用了基于知識圖譜的語義感知與理解,致力于認知大腦。自然語言處理工具包的功能有:中文分詞、詞性標注、命名實體識別、關(guān)鍵詞提取、文本摘要、新詞發(fā)現(xiàn)、情感分析等。
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(圖25)

圖:知識圖譜和文本機器人系統(tǒng)案例

4.     招標參數(shù)

序號項目名稱項目技術(shù)指標備注
1名稱:AI人工智能語音機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺
型號:DB-SD38
本項目實驗系統(tǒng)采用CPU+GPU雙處理器架構(gòu),是一款集成AI語音、機器視覺、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、嵌入式Linux于一體的教學(xué)科研實驗平臺。
整個教學(xué)平臺包括人工智能(AI)和嵌入式Linux部分,兩部分互相支撐、互為補充,共同實現(xiàn)嵌入式人工智能。人工智能部分的硬件基于嵌入式ARM控制器、高清相機模塊、7麥麥克風(fēng)陣列,具備語音、圖像數(shù)據(jù)的采集和處理能力及適用于多種場景的控制接口;嵌入式Linux部分的硬件采用CPU+GPU雙處理器架構(gòu),配備高清大屏以及豐富的外設(shè)接口。
平臺采用多核高性能 AI 處理器,預(yù)裝 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與 OpenCV 計算機視覺庫,支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學(xué)習(xí)端側(cè)推理框架。
提供多種應(yīng)用外設(shè)與豐富的機器視覺、AI語音、深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)應(yīng)用案例,如語音前處理(聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提?。?、語音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢測、端側(cè)推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等,通過案例教學(xué)讓學(xué)生掌握計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的基本原理和典型應(yīng)用開發(fā)。
一、硬件技術(shù)參數(shù)
★1、處理器:
CPU: RK3399:六核 Dual Cortex-A72 + Quad Cortex-A53, 64-bit CPU at 1.8GHz
GPU: Mali-T864 GPU,支持 OpenGL ES 1.1/2.0/3.0/3.1, OpenVG 1.1, OpenCL, DX11
2、存儲器:雙通道LPDDR3(64-bit)不低于4GB,16GB 高速emmc 擴展存儲,MicroSD不低于64G
3、高清相機模組:CMOS傳感器OV13850,MIPI信號輸出,1300萬像素,支持4224x3136像素。
4、AI高清攝像機:有效像素500萬像素,對焦方式自動對焦,USB2.0接口,提供基于eAIOT教學(xué)平臺的人臉識別系統(tǒng)案例。
★5、11.6寸板載高清觸顯一體屏:11.6寸eDP接口,分辨率不低于1920*1080
★6、1)Zigbee網(wǎng)關(guān)模塊接口:板載,采用直列雙排20芯插針牢靠固定,非usb接口。
2)BLE網(wǎng)關(guān)模塊接口:板載,采用直列雙排20芯插針牢靠固定,非usb接口。
7、4G模組:板載EC20模組,支持LTE TDD/LTE FDD/TD-SCDMA/WCDMA  /TD-SCDMA/CDMA2000/CDMA/GSM等頻段
★8、7路麥克風(fēng)陣列:
1)7路麥克風(fēng)陣列,提供聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取等功能。(需提供完整硬件原理圖及PCB文件截圖證明為自主研發(fā)產(chǎn)品)
2)主控芯片K210,RISC-V 雙核64位處理器,主頻800MHz。集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器KPU,峰值算力1TOPS。
3)一體化單板設(shè)計,集成TFT彩色液晶屏,能夠直觀顯示彩色音頻頻譜圖。
4)集成 STM32音頻驅(qū)動芯片,提供USB聲卡驅(qū)動,開放源代碼。(提供源碼工程截圖,源碼備查)
5)采用雙列直插封裝和USB接口輸出,需能夠接入到系統(tǒng)主板中使用。
6)5米監(jiān)測范圍,基于linux系統(tǒng)。
★9、OBD接口:板載,標準16針OBD-II插座,與配套軟件結(jié)合可完成基于CAN總線通信相關(guān)實驗。
10、天線接口:板載wifi、BLE、lora、LTE共4個天線接口。
11、其他硬件接口:
1)UART:1路RS232,1路RS485
2)以太網(wǎng):100/1000M
3)音頻:音頻輸出接口、MIC音頻輸入接口、板載4歐3W揚聲器
4)無線網(wǎng):WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1
5)USB 3.0 HOST接口:板載2個
6)Debug接口:板載1個、Download接口:板載1個
7)鍵盤:板載7寸80鍵標準鍵盤
8)紅外接收:板載紅外接收模塊1個
9)傳感器擴展接口:板載,與無線傳感器節(jié)點的傳感器模塊接口兼容,可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅(qū)動開發(fā)實驗。
10)按鍵:板載重啟、恢復(fù)、電源3個功能按鍵,4個用戶自定義按鍵  LED:板載4顆藍色LED燈珠
11)震動馬達傳感器:板載1個
12)其他接口:MIPI、GPIO、SPI、I2C、TF Card (sd/mmc 3.0)、SIM卡座、USB 2.0 HOST、USB Type-C (with DP out)、eDP 1.3、HDMI 2.0 for 4K 60Hz
12、實驗箱箱體:單層一體式設(shè)計,左邊固定安裝實驗所需硬件,右邊收納放置配套電源適配器、線材、配件等設(shè)備。
二、軟件規(guī)格參數(shù)要求
★1、操作系統(tǒng):Linux+QT、Ubuntu18.04、Android8.1,支持Linux+QT、Ubuntu雙操作系統(tǒng)SD卡快速離線切換,方便教學(xué)管理;
★2、須配備LoRaWAN NS(network server)實驗軟件,配合硬件可實現(xiàn)LoRaWAN雙向通信實驗,實驗可以顯示無線通信頻率值、擴頻因子、RSSI(接收信號強度)、信噪比、fcnt等信息。通過實驗可以快速評估和測試LoraWan協(xié)議下的數(shù)據(jù)通信格式、通信距離、信號質(zhì)量等,同樣也可以基于現(xiàn)有的樣例進行二次開發(fā)快速完成課程設(shè)計、項目開發(fā)、科研等。
★3、提供嵌入式深度學(xué)習(xí)框架Tengine:針對 ARM CPU 及 ARM Mali GPU 優(yōu)化,支持 Caffe/TensorFlow/MXnet/ONNX 模型文件,兼容 Caffe/TensorFlow API,以插件方式支持底層算子擴展,支持 INT8 量化。
★4、提供物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺:
1)學(xué)生能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)感知層設(shè)備(傳感器、執(zhí)行器等)接入物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺,平臺能夠接收并存儲傳感器和執(zhí)行器的實時數(shù)據(jù),模塊在線狀態(tài),并實時顯示。
2)提供后臺管理系統(tǒng),能夠設(shè)置賬號類型和使用權(quán)限。支持多用戶管理及權(quán)限控制,分為父用戶和子用戶,父用戶可以創(chuàng)建多個子用戶,并且可以為每個子用戶分配增、刪、改幾種權(quán)限,子用戶創(chuàng)建的資源相互隔離。
3)提供物聯(lián)網(wǎng)規(guī)則編輯器,無需編寫代碼即可編輯復(fù)雜的自動化控制策略,實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。
4)提供豐富的可視化控件庫,通過拖拽、簡便配置即可完成美觀的UI設(shè)計。支持GIS地圖、曲線圖、柱狀、餅圖、圖表、按鈕、儀表圖等控件。
5)物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備也能夠向執(zhí)行器發(fā)送控制命令,系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)模塊的在線監(jiān)測。
6)云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入,通過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術(shù)取得傳感器采集的數(shù)據(jù),形成一個完整的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。
7)數(shù)據(jù)通過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺軟件,進行數(shù)據(jù)圖形化展示。
8)支持本地化部署和云端部署兩種方式。
★5、人工智能麥克風(fēng)陣列語音前處理軟件:
1)需支持以下實驗并提供所有源代碼:聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取實驗。
三、實驗教學(xué)課程資源
★平臺提供成套教學(xué)資源,用戶可以按照學(xué)期長度和實際教學(xué)情況安排教學(xué),須配備實驗指導(dǎo)書,實驗指導(dǎo)書可以提供10~18周、每周2~6節(jié)課的教學(xué)實驗需要。包含但不限于以下知識實驗課程:
Linux 實驗列表
初識linux 系統(tǒng):Ubuntu 系統(tǒng)安裝、Ubuntu 系統(tǒng)入門、Ubuntu 終端操作、Shell 操作、APT 下載工具、Ubuntu 下文本編輯、Linux 文件系統(tǒng)、Linux 用戶權(quán)限管理、Linux 磁盤管理
Linux應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ):編寫 HelloWorld 代碼、編譯 HelloWorld、GCC 編譯器、Makefile文件
ARM Linux 開發(fā)基礎(chǔ):RK3399開發(fā)平臺介紹、開發(fā)環(huán)境搭建、關(guān)于ARM架構(gòu)、AArch64匯編基礎(chǔ)、RK3399啟動方式詳解、匯編LED燈試驗、C語言版LED燈實驗
基于SDK開發(fā)Uboot,kernel,rootfs:SDK     基礎(chǔ)、U-Boot 頂層 Makefile 詳解、U-Boot 啟動流程詳解、U-Boot 圖形化配置及其原理、Linux 內(nèi)核頂層 Makefile詳解、buildroot根文件系統(tǒng)構(gòu)建
linux 設(shè)備驅(qū)動程序開發(fā)基礎(chǔ):字符設(shè)備驅(qū)動開發(fā)、嵌入式 Linux LED 驅(qū)動開發(fā)實驗、新字符設(shè)備驅(qū)動實驗、Linux 設(shè)備樹、設(shè)備樹下的 LED 驅(qū)動實驗、pinctrl 和 gpio 子系統(tǒng)實驗、Linux 并發(fā)與競爭、Linux 并發(fā)與競爭實驗、Linux 按鍵輸入實驗、Linux 內(nèi)核定時器實驗、Linux 中斷實驗、Linux 阻塞和非阻塞 IO 實驗、異步通知實驗 
linux 設(shè)備驅(qū)動程序開發(fā)進階:platform 設(shè)備驅(qū)動實驗、設(shè)備樹下的 platform 驅(qū)動編寫、Linux 自帶的 LED 燈驅(qū)動實驗、Linux MISC 驅(qū)動實驗、Linux INPUT 子系統(tǒng)實驗、Linux RTC 驅(qū)動實驗、Linux I2C 驅(qū)動實驗、Linux SPI驅(qū)動實驗、Linux misc雜項設(shè)備驅(qū)動實驗  
Linux 無線通信編程實驗:lorawan NS實驗、Linux網(wǎng)絡(luò)編程試驗、嵌入式 Web 服務(wù)器試驗、IOT云服務(wù)實驗
嵌入式 Linux QT開發(fā)
Qt簡介:Qt環(huán)境搭建
Qt編程基礎(chǔ):Qt用到的開發(fā)工具、Qt編程涉及的術(shù)語和名詞、Qt Creator的初步使用、個Qt程序、Qt項目管理文件、Qt項目界面文件、Qt項目中的main主函數(shù)、Qt界面布局管理、Qt信號與槽機制、Qt Creator使用技巧
Qt應(yīng)用開發(fā)實例:QCalculator計算器應(yīng)用實驗、QClock實時時鐘應(yīng)用實驗、QLed LED控制應(yīng)用實驗、QSht20溫濕度計應(yīng)用實驗、QFileview文件瀏覽應(yīng)用實驗、QReader文本閱讀器應(yīng)用實驗、QTest綜合測試應(yīng)用實驗、添加應(yīng)用到系統(tǒng)桌面
人工智能實驗列表-基礎(chǔ)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念:線性反向傳播實驗、非線性反向傳播實驗、梯度下降實驗、損失函數(shù)實驗
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之回歸問題:單變量線性回歸、多變量線性回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之分類問題:線性二分類、線性多分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性二分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性多分類
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推理與部署:測試訓(xùn)練結(jié)果實驗、查看模型文件實驗、ONNX模型文件制作實驗、模型部署和測試實驗
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架設(shè)計、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合問題
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、卷積的前向計算、卷積的反向傳播、池化的前向計算與反向傳播、經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、MNIST分類實驗、Fashion-MNIST分類實驗
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):普通循環(huán)神經(jīng)、通用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實驗網(wǎng)絡(luò)、兩個時間步的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗、四個時間步的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、不定長時序的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗、深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工智能實驗列表-圖像
圖像采集:USB攝像頭圖像采集
圖像處理:圖片顯示、色彩空間、像素運算、ROI與泛洪填充、濾波與模糊操作、圖像直方圖、模板匹配、圖像二值化、圖像金字塔、圖像梯度、Canny邊緣檢測、直線檢測、圓檢測、輪廓發(fā)現(xiàn)
傳統(tǒng)機器視覺:手寫字識別、人臉檢測、目標檢測
深度學(xué)習(xí)機器視覺:手寫字識別、人臉檢測、目標檢測、 端側(cè)推理框架
云端機器視覺應(yīng)用:圖像識別實驗、文字識別、人體分析
圖像視覺綜合應(yīng)用:人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢識別
人工智能實驗列表-語音
語音處理 :語音采集和播放實驗、語音編碼和解碼實驗、語音變速變調(diào)實驗、語音活性檢測實驗、語音喚醒實驗、語音識別實驗、語音合成實驗
自然語言處理:中文分詞實驗、關(guān)鍵詞提取實驗、文本可視化實驗、文本向量化實驗、文本分類實驗、文本聚類實驗、文本情感分析實驗、句法依存分析實驗、構(gòu)建機器人實驗
云端語音語言應(yīng)用:云端語音合成實驗、云端語音識別實驗、云端對話情緒識別實驗、云端新聞?wù)獙嶒?、云端短文本相似度實驗、云端情感傾向分析實驗、云端地址識別分析實驗
語音語言綜合應(yīng)用:構(gòu)建知識圖譜和機器人實驗、聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗


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