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人工智能综合教学平台
  • 产品介绍
  • 产品参数
  • 产品特点
【产品名称】 人工智能综合教学平台
【产品型号】

【硬件配置】

类别

技术参数

AI主控单元

CPU:4*Cortex-A73+2*Cortex-A53架构,主频2.2G;

GPU:Mali-G52 MP4;支持OpenGL ES 3.2,Vulkan 1.1,OpenCL 2.0;

NPU:推理性能可达5Tops;512KB缓存和1MB片上缓冲区;

存储:4GB LPDDR4;EMMC 5.1,32GB;

接口资源:HDMI、CVBS、MIPI DSI、OTG2.0、USB3.0、I2S、PCIE、Ethernet、RTC、Speaker、GPIO、RST、Boot、ADC、KEY、UART3、UART4、UART DEBUG、SIM卡座、TF卡座;

通讯单元:集成5G、Wi-Fi(2.4G、5G)、BT5.0;

AI外设单元

无人驾驶智能车、6自由度机械臂、科大讯飞MIC阵列、音箱、云台摄像头、AIoT模组、10.1寸液晶触摸屏、人机交互键盘;

无人驾驶智能车

主控:ESP32-S,双核,主频可达240MHz,支持Wi-Fi、Bluetooth,支持Micro Python、Lua等;1路UART;4路车灯;外扩多路IO;板载4MB Flash;

传感器:GY-521、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、GPS;

AIoT模组(4个)

 

底板

MCU采用ARM CortexM3内核的STM32F103同类芯片,主频72MHz;配备1.3寸IPS液晶屏,光电耦合接口,继电器公共端接口,继电器常开/常闭接口,TTL串口、ADC接口,RS232串口,RS485接口,PWM接口,GPIO,JTAG下载调试口,12V输入/输出接口,5V输出接口,3.3V输出接口等硬件资源;

通讯模块

Wi-Fi(ESP8266);可选配NB-IoT、LoRaWan;

传感器

LED蜂鸣器模块、热释红外传感器、继电器模块、温湿度传感器;

机械臂

 

自由度

5自由度+夹拾器;

主控

ESP32-S,双核,4MB Flash,主频可达240MHz,支持Wi-Fi、Bluetooth;

舵机

串行总线舵机;

视觉

机器视觉摄像头;

【软件配置】

操作系统

Android 9.0.0(Kernel 4.9);Ubuntu 20.04 (Kernel 4.9);

人工智能

环境参数

Python:3.8.10;TensorFlow:2.7.0;Paddlelite:2.9.1;Pytorch:1.10;

OpenCV:4.2;TensorFlow-Lite:2.1.0;Dlib:dlib-19.21.99;

NPU:6.4.6.2.3.2.1;Tenginelite:1.5;NCNN:20211208;OpenCL:2.1;

特色案例

 

1.无人驾驶智能车:结合真实无人驾驶场景,模拟实现车辆语音控制、红绿灯识别、行人识别、防碰撞识别、灯光智能控制、行驶环境智能感应等实验案例;

2.百度AI开放平台调用:配套百度AI开放平台的图像处理、语音处理实验案例;

3.机械臂:基于6自由度机械臂,人工智能赋能机器视觉,实现视觉分拣、智能码垛等实验案例;

4.AIoT:将物联网技术与人工智能技术相结合,基于配套传感器和通讯模块,呈现了智慧家居、智能门铃等AIoT应用场景实验案例;

教学资源

1.AI实验体系:人工智能基础与环境、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、无人驾驶智能车、云台相机、AIoT、机械臂、MIC阵列、TensorFlow、Paddlelite、Pytorch、Tenginelite、语音处理、图像处理实验;

2.AI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;

3.SklearnCNN实验:基于sklearn的手写数字识别、基于CNN的手写数字识别

4.OpenCV应用: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;

5.AI综合案例:无人驾驶、智能门铃、智能考勤系统、智能停车系统、智能安检系统、智慧家居等;

人工智能综合教学平台是一款集成了人工智能、无人驾驶、嵌入式、机器人、AIoT等技术于一体的教学实验平台,配套硬件设施完善,教学资源由浅入深,从基础理论实践到整体项目综合技术应用,源码开放并配有详细的实验上机指导,满足了高校在上述技术领域的教学需求,为学生搭建了从入门学习到实践开发的顺畅上升通道。

AI主控单元采用4*Cortex-A73+2*Cortex-A53架构CPU,运算能力高达5Tops的NPU和Mali-G52 MP4的GPU;板载5G、Wi-Fi、蓝牙等通讯单元;主控可根据需求选配百度EdgeBoard(FZ3A/B)、晶晨A311D、英伟达Jetson Nano B01,可插拔更换。

配套Python、TensorFlow、PaddleLite、Pytorch、TengineLite、NCNN、OpenCV、语音识别、图像识别、AI常用算法、百度AI开放平台调用、百度智能云天工物联网平台对接、人工智能机器学习等相关理论及应用实验教学资源;

结合真实无人驾驶场景,模拟实现车辆语音控制、红绿灯识别、行人识别、防碰撞识别、灯光智能控制、行驶环境智能感应等实验案例;

基于6自由度机械臂,人工智能赋能机器视觉,实现视觉分拣、智能码垛等实验案例;

将物联网技术与人工智能技术相结合,基于配套传感器和通讯模块,呈现智慧家居、智能门铃等AIoT应用场景实验案例;

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