技术参数 |
技术参数 |
CPU |
ARM® Cortex-A72*2 + Cortex-A53*4; |
GPU |
四核ARM新一代高端图像处理器Mali-T860 |
主频 |
最高1.8GHz; |
内存 |
K4E8E304EE-EGCF,LPDDR3,2GB; |
EMMC |
16GB; |
SPDIF |
光纤输出接口; |
显示屏 |
7寸电容触摸屏分辨率1024x600; |
接口资源 |
HDMI、红外接收头、TF卡座、MIPI Camera、MIPI屏、UART、Type C、USB Host2.0、USB Host 3.0、micro SIM卡座,eDP-DSI、MIC、24Pin摄像头、SPKER、GPIO等接口、独立按键、UART、RTC、PCIE、LED等; |
板载资源 |
板载陀螺仪传感器、WIFI、蓝牙; |
语音视觉设备 |
USB摄像头、耳机麦克; |
操作系统 |
Android 7.1; Linux 4.4+Qt 5.6; Ubuntu 16.04; Debian 9; |
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人工智能实验 |
OpenCV的基本操作 |
图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与图像表示、图像的平滑处理、图像的特征、图像的基本处理等实验; |
常用算法 |
K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、梯度下降法、神经网络等实验; |
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综合案例 |
基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技术、基于sklearn的手写数字识别、基于CNN的手写数字识别、文字识别、人脸检测、人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、智能音箱等实验; |
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百度 |
获取access_token、基于百度AI开放平台的语音合成、基于百度AI开放平台的语音识别、基于百度AI开放平台的文字识别、基于百度AI开放平台的人脸识别、基于百度AI开放平台的人脸实时识别、基于EasyDL实现螺丝螺母的检测、基于EasyDL实现口罩配戴检测、疫情防护系统; |
1.采用RK3399处理器,具有图像硬件加速器等;
2.GPU采用四核ARM新一代高端图像处理器Mali-T860;
3.基于Ubuntu 18.04系统,支持OpenCV 3.2.0,Python 2.7/3.6.7,Qt 5.9.5,包含OpenCV、Python实验体系,拥有图像识别、语音识别案例,可与百度AI开放平台、百度智能云天工物联网平台对接,打造嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系;