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AI視覺與語音實驗箱，人工智能視覺實訓平臺

時間：2025-05-06 23:45:18 點擊次數(shù)：中人教儀廠

--SD38 AI語音與機器視覺研發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺

AI語音與機器視覺研發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺是一款包括AI語音、機器視覺、深度學習掌控把握基礎(chǔ) 嵌入式Linux于一體的高端教學科研實驗平臺。

整個教學平臺由實驗箱高功能嵌入式主板夠成，高功能嵌入式核心板應(yīng)用高功能64位ARM處置整理器，標配4GB DDR3內(nèi)部存儲和16GB閃存，可運行ubuntu、android、linuxqt等多種實操系統(tǒng)，可滿嵌入式linux和AI應(yīng)用研發(fā)。
平臺應(yīng)用多核高功能 AI 處置整理器，預裝 Ubuntu Linux 實操系統(tǒng)與 OpenCV 計算機數(shù)值數(shù)值視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學習掌控把握端側(cè)推理框體結(jié)構(gòu)。
提供多種應(yīng)用外設(shè)與豐富的機器視覺、AI語音、深度學習掌控把握實戰(zhàn)應(yīng)用案例，如語音前處置整理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提取）、語音活體查驗、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處置整理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢驗測試、端側(cè)推理框體結(jié)構(gòu)、圖像識別、人體解析、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，經(jīng)過案例教學讓學生掌控把握計算機數(shù)值數(shù)值視覺與深度學習掌控把握的基礎(chǔ)原理和經(jīng)經(jīng)典型應(yīng)用研發(fā)。

2.2.1. 嵌入式網(wǎng)關(guān)核心板

RK3399核心板是一款266-pin金手指形式高功能ARM計算機數(shù)值數(shù)值模型塊，它應(yīng)用了瑞芯微64位六核（含有雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53）Soc RK3399作為主處置整理器，標配4GB DDR3內(nèi)部存儲和16GB閃存，板載2×2 MIMO雙天線Wi Fi模組，尺寸只有69.6×50mm，模型塊上帶有單單獨的Typec供電連接口，以及USB-C顯露連接口。

RK3399計算模型塊設(shè)定有豐富的外設(shè)和拓展連接口，可以拓展使用雙MIPI寬動態(tài)攝像頭，另外它還帶有eDP顯露連接口，MIPI顯露連接口，1路USB3.0,2路USB2.0，以及12C,12S,SPI,PWM,GF10和串行口等各種資源。RK3399可流暢運行Android 8.1,Ubuntu 18.04,Armbian,Buildroot等主流嵌入式實操系統(tǒng)，系統(tǒng)資源和生態(tài)非常豐富，尤其是Android 8.1設(shè)定有NN SDK神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)加快速度系統(tǒng)包，Qt-5.10包括了VPU硬件編解碼，GPU圖形加快速度，可使用QML快速研發(fā)流暢的動態(tài)式界面，因此RK3399核心板非常適合做高端人臉識別，機器視覺，VR虛擬現(xiàn)實，自動駕駛，深度計算解析等方面的人工智能設(shè)備快速原型及設(shè)備研發(fā)。
硬件功能數(shù)值：

CPU	SOC: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)
GPU	Mali-T864 GPU,支持OpenGL ES1.1/2.0/3.0/3.1、OpenVG1.1 OpenCL, DX11, AFBC
VPU	4K VP9 and 4K 10bits H265/H264 60fps decoding, Dual VOP, etc
Memory	RAM: Dual-Channel 4GB DDR3
Storage	eMMC: 16GB(regular), 32GB/64GB(optional), eMMC 5.1
Power Management	RK808-D PMIC,協(xié)作單單獨直線DC/直線DC,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:雙天線連接口
Video Input	1個或兩個4-Lane MIPI-CSI,雙重ISP, 13 mpix / s,同時支持雙相機數(shù)值的寫入
Video Output	HDMI: 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
USB	USB 2.0: 2單單獨的本地主機USB 2.0 USB 3.0: 1本地主機USB 3.0 USB c類型:支持USB3.0 c型和顯露端口1.2 Alt模式USB c型
PCIe	PCIe x4, compatible with PCIe 2.1, Dual operation mode
調(diào)節(jié)測試	1 x調(diào)節(jié)測試UART, 3 v級,1500000個基點
LED	1x Power LED(Red) 1x GPIO LED(Green)
Key	Power Key x1 Reset Key x1 Recovery Key x1
作業(yè)溫度（℃）	-20℃ to 70℃
電源	直線DC12 v / 1(邊緣連接器)或DV 5 v / 2.5 (c型)

2.2.2. 網(wǎng)關(guān)底層基板其他外設(shè)

l 11.6寸高清觸顯一體屏：板載，eDP連接口,電容式多點觸摸，分辨率1920*1080
l 按鍵：板載重啟、恢復、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：音頻輸出連接口、MIC音頻寫入連接口、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)模型塊連接口：板載mini-pcie連接口，可接入SX1301八通道并行LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模型塊。1個項目須至少配備裝備1個LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模型塊，以完成對實驗室全部lora節(jié)點的接入管理。
l Zigbee網(wǎng)關(guān)模型塊：板載，直列雙排20芯插針連接口，非usb連接口。
l BLE網(wǎng)關(guān)模型塊：板載，直列雙排20芯插針連接口，非usb連接口。
l USB 3.0 HOST連接口：板載2個
l Debug連接口：板載1個
l Download連接口：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，最高支持2688x1520像素。
l 麥克風陣列：板載7顆數(shù)字高功能硅麥克風。
l 紅外接收：板載紅外接收模型塊1個
l 震動馬達傳感器：1個
l LED：板載4顆藍色LED燈珠。
l 天線連接口：板載wifi、BLE、lora、LET 共4個天線連接口。
l 傳感器拓展連接口：板載，與無線傳感器節(jié)點的傳感器模型塊連接口兼容，可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅(qū)動研發(fā)實驗。
l OBD連接口：板載，標準16針OBD-II插頭座，與配套系統(tǒng)集合可完成基于CAN總線通信相關(guān)實驗。
l

電源：DC 9-12V寫入
l 其他連接口：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)模型塊

2.3.1.

4G LTE模型塊l 互聯(lián)網(wǎng)：FDD-LTE/TDD-LTE/WCDMA/TD-SCDMA/GSM/EDGE；
l 制式：CMCC/CUCC（B1/B3/B8/B34/B38/B39/B40）；
l 作業(yè)頻帶：HSPA1900/2100，GSM 900/1800；
l 高速USB 2.0連接口、PCI-E連接口；
l 支持短信、數(shù)值、電話本、PCM語音功能；
l 支持IPv4,IPv6協(xié)議；
l 支持LTE多頻；
l 支持最大150M/50Mbps的課程課程理論上下行數(shù)值傳輸速率；

2.3.2. AI麥克風陣列

l 7路麥克風陣列，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位處置整理器，主頻最高800MHz。
l 具備機器聽覺能力和語音識別能力，內(nèi)置語音處置整理單元（APU）。
l 具備卷積人工神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)硬件加快速度器KPU,可高功能實行卷積人工神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)運算。
l 麥克風陣列模型塊包括TFT彩屏屏，能夠直觀顯露音頻頻譜圖。
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 連接口：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，可與硬件實行語音交互。
l 5米監(jiān)測界限、基于linux系統(tǒng)。

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鏡頭連接口，最低照度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、手機監(jiān)控、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教學平臺的人臉識別系統(tǒng)案例。

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

1、功能簡介
1）學生能夠?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)行器的就地實時數(shù)值，模型塊在線狀態(tài)，并就地實時顯露。
2）提供后臺管理系統(tǒng)，能夠設(shè)定賬號類型和使用權(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，并而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雜的自動化控制策略，完成位移互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。
4）提供豐富的可視化控件庫，經(jīng)過拖拽、簡便配備即可完成美觀的UI設(shè)計。支持GIS地圖、彎彎曲線圖、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)能夠完成模型塊的在線監(jiān)測。
6）云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入，經(jīng)過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術(shù)取得傳感器收集的數(shù)值，形成一個完整的無線傳感器互聯(lián)網(wǎng)。
7）數(shù)值經(jīng)過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺系統(tǒng)，實行數(shù)值圖形化展示。
8）完成基于云平臺的智能家居實驗，并含有配套完整的教學資源。
9）支持本地化部署和云端部署兩種方法。
10）提供"物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺"系統(tǒng)著作權(quán)登記證書及系統(tǒng)設(shè)備登記測量試驗報告復印件并加蓋公章，原件備查。

3. 部分實驗案例

3.1.1. 嵌入式linuxQT綜合實驗

3.1.2. 手寫字識別

學習掌控把握設(shè)計一個神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)模型，然后用已經(jīng)標注過的MNIST數(shù)值來實訓這個模型，然后實行測量試驗檢驗。

圖：手寫字識別案例

3.1.3. 人臉識別

經(jīng)過OpenCV自帶的分類器、OpenCV的深度學習掌控把握分類器是基于SSD(Single Shot Detector)框體結(jié)構(gòu)的ResNet互聯(lián)網(wǎng)，完成在圖片、視頻中對人臉的檢驗測試，并用矩形框框出來。
學?？捎脕砩矸葑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。

圖： 人臉識別案例

3.1.4. 目標檢驗測試

運用深度學習掌控把握框體結(jié)構(gòu)caffe，完成對常見物體的檢驗測試。

圖：目標檢驗測試案例

3.1.5. 人體姿態(tài)識別

使用邊緣側(cè)推理框體結(jié)構(gòu)Tengine檢驗測試圖像中的全部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，含有五官、四肢、脖頸等部位，更多關(guān)鍵點持續(xù)拓展中；支持多人檢驗測試、人體位置重疊、遮擋、背面、側(cè)面、中低空俯拍、大動作等復雜場景。

圖：人體姿態(tài)識別案例

3.1.6. 手勢識別

運用深度學習掌控把握框體結(jié)構(gòu)caffe，完成對簡便手勢的識別。

圖：手勢檢驗測試和識別系統(tǒng)案例

3.1.7. 車牌識別

使用opencv 的 HAAR Cascade 檢驗測試車牌大致位置，使用卷積神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)回歸車牌左右，然后使用卷積神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)滑動窗切割字符、及識別字符。

圖：交通門禁車牌檢驗測試和識別系統(tǒng)案例

3.1.8. 人臉門禁

應(yīng)用 mtcnn 實行人臉檢驗測試，應(yīng)用MobileFaceNet 實行人臉識別，然后用活體檢驗測試算法實行檢驗測試。

圖：人臉門禁檢驗測試和識別系統(tǒng)案例

3.1.9. 聲紋鎖實驗

經(jīng)過語音增強、語音重量檢驗測試、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檢驗。

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)完成語音數(shù)值高速傳輸，基于百度語音識別 API 完成語音識別，并用無線方法控制電燈，電風扇，以及獲取溫度（℃）和濕度。

圖：語音控制智能家居系統(tǒng)案例

3.1.11. 知識圖譜和聊天機器人

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，機器人應(yīng)用了基于知識圖譜的語義感知與理解，致力于最強認識大腦。自然語言處置整理工量具包的功能有：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)、情感解析等。

圖：知識圖譜和文本聊天機器人系統(tǒng)案例

4. 招標功能數(shù)值

序號	項目名稱	項目技術(shù)功能數(shù)值參考規(guī)格	備注
1	名稱：AI人工智能語音機器視覺研發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺型號：--SD38	本項目實驗系統(tǒng)應(yīng)用CPU+GPU雙處置整理器架構(gòu)，是一款包括AI語音、機器視覺、深度學習掌控把握基礎(chǔ)、嵌入式Linux于一體的高端教學科研實驗平臺。整個教學平臺含有概括人工智能（AI）和嵌入式Linux部分，兩部分互相支撐、互為補充，一起合作完成嵌入式人工智能。人工智能部分的硬件基于嵌入式ARM控制器、高清相機模型塊、7麥麥克風陣列，具備語音、圖像數(shù)值的收集和處置整理能力及適用來多種場景的控制連接口；嵌入式Linux部分的硬件應(yīng)用CPU+GPU雙處置整理器架構(gòu)，配備裝備高清大屏以及豐富的外設(shè)連接口。平臺應(yīng)用多核高功能 AI 處置整理器，預裝 Ubuntu Linux 實操系統(tǒng)與 OpenCV 計算機數(shù)值數(shù)值視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學習掌控把握端側(cè)推理框體結(jié)構(gòu)。提供多種應(yīng)用外設(shè)與豐富的機器視覺、AI語音、深度學習掌控把握實戰(zhàn)應(yīng)用案例，如語音前處置整理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提?。⒄Z音活體查驗、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處置整理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標檢驗測試、端側(cè)推理框體結(jié)構(gòu)、圖像識別、人體解析、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，經(jīng)過案例教學讓學生掌控把握計算機數(shù)值數(shù)值視覺與深度學習掌控把握的基礎(chǔ)原理和經(jīng)經(jīng)典型應(yīng)用研發(fā)。一、硬件技術(shù)功能數(shù)值 ★1、處置整理器： 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 拓展存儲，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，最高支持4224x3136像素。 4、AI高清攝像機：有效像素500萬像素，對焦方法自動對焦，USB2.0連接口，提供基于eAIOT教學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連接口,分辨率不低于1920*1080 ★6、1）Zigbee網(wǎng)關(guān)模型塊連接口：板載，應(yīng)用直列雙排20芯插針牢靠固定，非usb連接口。 2）BLE網(wǎng)關(guān)模型塊連接口：板載，應(yīng)用直列雙排20芯插針牢靠固定，非usb連接口。 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路麥克風陣列： 1）7路麥克風陣列，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)設(shè)備） 2）主控芯片K210，RISC-V 雙核64位處置整理器，主頻最高800MHz。包括卷積神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)加快速度器KPU，峰值算力1TOPS。 3）一體化單板設(shè)計，包括TFT彩色液晶屏，能夠直觀顯露彩色音頻頻譜圖。 4）包括 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）應(yīng)用雙列直插封裝和USB連接口輸出，需能夠接入到系統(tǒng)主板中使用。 6）5米監(jiān)測界限，基于linux系統(tǒng)。 ★9、OBD連接口：板載，標準16針OBD-II插頭座，與配套系統(tǒng)集合可完成基于CAN總線通信相關(guān)實驗。 10、天線連接口：板載wifi、BLE、lora、LTE共4個天線連接口。 11、其他硬件連接口： 1）UART：1路RS232，1路RS485 2）以太網(wǎng)：100/1000M 3）音頻：音頻輸出連接口、MIC音頻寫入連接口、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連接口：板載2個 6）Debug連接口：板載1個、Download連接口：板載1個 7）鍵盤：板載7寸80鍵標準鍵盤 8）紅外接收：板載紅外接收模型塊1個 9）傳感器拓展連接口：板載，與無線傳感器節(jié)點的傳感器模型塊連接口兼容，可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅(qū)動研發(fā)實驗。 10）按鍵：板載重啟、恢復、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）其他連接口：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，左邊固定裝配實驗所需硬件，右邊收納放置配套電源適配器、線材、備品備件等設(shè)備。二、系統(tǒng)規(guī)格功能數(shù)值要求 ★1、實操系統(tǒng)：Linux+QT、Ubuntu18.04、Android8.1，支持Linux+QT、Ubuntu雙實操系統(tǒng)SD卡快速離線變換，便利教學管理； ★2、須配備裝備LoRaWAN NS(network server)實驗系統(tǒng)，協(xié)作硬件可完成LoRaWAN雙向通信實驗，實驗可以顯露無線通信頻率值、擴頻因子、RSSI（接收信號強度）、信噪比、fcnt等信息。經(jīng)過實驗可以快速評估和測量試驗LoraWan協(xié)議下的數(shù)值通信格式、通信距離、信號重量等，同樣也可以基于現(xiàn)有的樣例實行二次研發(fā)快速完成課程設(shè)計、項目研發(fā)、科研等。 ★3、提供嵌入式深度學習掌控把握框體結(jié)構(gòu)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，以插件方法支持底層算子拓展，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)行器的就地實時數(shù)值，模型塊在線狀態(tài)，并就地實時顯露。 2）提供后臺管理系統(tǒng)，能夠設(shè)定賬號類型和使用權(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，并而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雜的自動化控制策略，完成位移互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。 4）提供豐富的可視化控件庫，經(jīng)過拖拽、簡便配備即可完成美觀的UI設(shè)計。支持GIS地圖、彎彎曲線圖、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)能夠完成模型塊的在線監(jiān)測。 6）云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入，經(jīng)過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術(shù)取得傳感器收集的數(shù)值，形成一個完整的無線傳感器互聯(lián)網(wǎng)。 7）數(shù)值經(jīng)過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺系統(tǒng)，實行數(shù)值圖形化展示。 8）支持本地化部署和云端部署兩種方法。 ★5、人工智能麥克風陣列語音前處置整理系統(tǒng)： 1）需支持以下實驗并提供全部源代碼：聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取實驗。三、實驗教學課程資源 ★平臺提供成套教學資源，用戶可以按照學期長度和實際教學現(xiàn)象安排教學，須配備裝備實驗指導書，實驗指導書可以提供10～18周、每周2～6節(jié)課的教學實驗需要。含有但不限于以下知識實驗課程： Linux 實驗清單初識linux 系統(tǒng)：Ubuntu 系統(tǒng)裝配、Ubuntu 系統(tǒng)入門、Ubuntu 終端實操、Shell 實操、APT 下載工量具、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)用研發(fā)基礎(chǔ)：編寫 HelloWorld 代碼、編譯 HelloWorld、GCC 編譯器、Makefile文件 ARM Linux 研發(fā)基礎(chǔ)：RK3399研發(fā)平臺簡介、研發(fā)環(huán)境搭建、關(guān)于ARM架構(gòu)、AArch64匯編基礎(chǔ)、RK3399啟動方法詳解、匯編LED燈試驗、C語言版LED燈實驗基于SDK研發(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 圖形化配備及其原理、Linux 內(nèi)核頂層 Makefile詳解、buildroot根文件系統(tǒng)組建 linux 設(shè)備驅(qū)動程序研發(fā)基礎(chǔ)：字符設(shè)備驅(qū)動研發(fā)、嵌入式 Linux LED 驅(qū)動研發(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 按鍵寫入實驗、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)動程序研發(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互聯(lián)網(wǎng)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研發(fā) Qt簡介：Qt環(huán)境搭建 Qt編程基礎(chǔ)：Qt用到的研發(fā)工量具、Qt編程涉及的術(shù)語和名詞、Qt Creator的初步使用、第一個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界面布置管理、Qt信號與槽機制、Qt Creator使用技巧 Qt應(yīng)用研發(fā)實例：QCalculator計算器應(yīng)用實驗、QClock就地實時時鐘應(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綜合測量試驗應(yīng)用實驗、添加應(yīng)用到系統(tǒng)桌面人工智能實驗清單-基礎(chǔ) 神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)作業(yè)原理：神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)作業(yè)原理神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)中的基礎(chǔ)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)互聯(lián)網(wǎng)之回歸問題：單變量線性回歸、多變量線性回歸神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)之分類問題：線性二分類、線性多分類、神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)非線性二分類、神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)非線性多分類神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)模型的推理與部署：測量試驗實訓成果實驗、查看模型文件實驗、ONNX模型文件制作實驗、模型部署和測量試驗實驗深度神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)：深度神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)框體結(jié)構(gòu)設(shè)計、深度神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化、神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)過結(jié)合問題卷積神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)：卷積神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)簡介、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)互聯(lián)網(wǎng)模型、MNIST分類實驗、Fashion-MNIST分類實驗循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)：普通循環(huán)神經(jīng)、通用的循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)模型實驗互聯(lián)網(wǎng)、兩個時間步的循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)實驗、四個時間步的循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)、不定長時序的循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)實驗、深度循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)、雙向循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)、高級循環(huán)神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng) 人工智能實驗清單-圖像圖像收集：USB攝像頭圖像收集圖像處置整理：圖片顯露、色彩空間、像素運算、ROI與泛洪填充、濾波與模糊實操、圖像直方圖、模板匹配、圖像二值化、圖像金字塔、圖像梯度、Canny邊緣檢驗測試、直線檢驗測試、圓檢驗測試、輪廓發(fā)現(xiàn) 傳統(tǒng)機器視覺：手寫字識別、人臉檢驗測試、目標檢驗測試深度學習掌控把握機器視覺：手寫字識別、人臉檢驗測試、目標檢驗測試、端側(cè)推理框體結(jié)構(gòu) 云端機器視覺應(yīng)用：圖像識別實驗、文字識別、人體解析圖像視覺綜合應(yīng)用：人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢識別人工智能實驗清單-語音語音處置整理：語音收集和播放實驗、語音編碼和解碼實驗、語音變速變調(diào)實驗、語音活性檢驗測試實驗、語音喚醒實驗、語音識別實驗、語音合成實驗自然語言處置整理：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、文本情感解析實驗、句法依存解析實驗、組建聊天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)獙嶒灐⒃贫硕涛谋鞠嗨贫葘嶒?、云端情感傾向解析實驗、云端地址識別解析實驗語音語言綜合應(yīng)用：組建知識圖譜和聊天機器人實驗、聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗

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1、如果我要購買AI視覺與語音實驗箱，人工智能視覺實訓平臺，是否有安裝、培訓服務(wù)呢？

答：我們的設(shè)備如果沒有特別注明“不含安裝”“裸機價”“出廠”等字樣的，都是提供安裝、培訓服務(wù)的。

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