平台采用模块化、层次化的设计,软硬件配置先进,能够完整地支持《人工智能基础》《人工智能专业实训》《Python数据分析与应用》《Python数据分析实训》《机器学习》《机器学习综合课程设计》《神经网络与深度学习》《计算机视觉与模式识别》《智能感知系统综合实践》《自然语言处理》《人工智能综合课程设计》《智能系统设计》等课程的认知学习、原理学习以及AI技术应用综合实训,提供机器视觉与自然语言处理与应用的基础层、算法层、框架层、应用层的结构化实验体系。主要软硬件功能单元包括:1)AI边缘计算平台;2)AI中间件网络化服务系统;3)工业级摄像头;4)麦克风阵列; 5)AI智能+产业应用套件;6)课程资源、配套工具。实验平台同时支持二次开发,支持本地以及远程调试,构建成一个完整的机器视觉与自然语言原理学习、AI开发应用设计的多功能实验平台。 1. AI边缘计算平台 ★1)主CPU:实验平台需搭载先进的ARM 64位多核心架构处理器,先进的GPU处理能力。处理器的内核同时集成双核Cortex-A72+四核Cotex-A53;不低于4核心Mali-T860 GPU能力。 2)存储:平台搭载内存不低于4GB LPDDR4,储存不低于16GB EMMC。 3)显示交互单元:平台搭载不低于10.1寸1280*800 LVDS高清屏,10点触控电容屏, 4)保护型结构:整体需采用工业级一体化防护外壳进行保护。 ★5) 网络模组:平台集成Zigbee通信模块、千兆网络、同时搭载2.4G&5G双频Wi-Fi模组,BLE4.1模组,能够接入Wi-Fi、BLE等传感网设备。 6)通信单元:平台需集成LoraWan、LTE 接口,集成Zigbee; 7)集成HDMI音视频输出接口单元;板载集成外置MIC录音、喇叭放音功能; 8)集成Type-C OTG,不少于2路USB 3.0 Host,不少于3路USB 2.0 Host,可以便于外接各种外设; 9)集成USB型调式串口;集成RS232,RS485,TF Card接口;集成14PIN嵌入式拓展接口; ★10)平台需提供嵌入式操作系统:u-boot、linux-4.0、基本根文件系统、NFS网络文件系统、ubuntu嵌入式文件系统、android移动互联文件系统。 11)提供应用层、算法层以及硬件层的交互接口软件系统,集成图像视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源驱动库; 12)平台需内置DuerOS语音操作系统,支持语音识别、语义理解、语音合成、人机对话,集成技能开发平台,与智能硬件进行语音交互。 2. AI中间件网络化服务系统 1)AI中间件网络化服务系统部署在AI边缘计算平台内,支持提供AI图像/视频、自然语言算法库、神经网络算法库、硬件对外通信资源库与开发框架;还须支持网络化远程控制与调试,支持实验教学过程中学生实验与二次开发设计的远程在线协助。 2)AI中间件网络化服务系统,软件支持ZigBee、LoRa、LoRaWAN、BLE、Wi-Fi、NB-IoT、LTE等多种网络数据的接入与传感网的控制、地址解析、数据推送和网络配置服务,提供跟硬件绑定的唯一账号密钥认证,并可生成二维码方便扫描使用。 3)内置Web网络化服务引擎,无需做内网映射,当实验平台接入实验室网络,即可通过硬件生成唯一的二级域名远程访问地址(支持WEB网站页面直接访问方式)。 4)内置远程调试接口,提供二级域名访问,实现异地远程终端访问调试,支持教学实践过程中原厂工程师的远端跟踪和协助调试。 5)AI中间件系统,需要同时支持多名学生访问使用,可通过网络域名多用户远程创建和部署AI应用,能够远程添加自定义算法、模型及优化AI应用程序,从而能够验证AI算法、AI模型及应用的准确性及稳定性。 3. 工业级摄像头 1)搭载1080P工业级AI宽动态摄像头。 2)125度广角镜头焦距,支持自动聚焦。 3)提供网络视频传输功能,AI视觉图像视频捕捉处理功能。 4)能够接入到AI边缘计算GPU网关。 5)配套需提供基于AI机器视觉/语音教学平台的人脸识别系统案例(基于AI神经网络的人脸检测、人脸注册、人脸识别、脸部特征点、表情识别等算法)。 4. 麦克风阵列 1)麦克风阵列,提供远场语音捕获、语音算法、语音活动检测、波束成形、噪声抑制等功能。 2)内置AC108四通道ADC高清晰度语音捕获芯片,I2S/TDM输出,4路数字麦克风,50dB信噪比,-22dB Fs灵敏度,20dB增益。 3)ARM USB音频驱动芯片,提供USB声卡驱动,开放源代码。 4)采用USB接口输出。 5)提供搭配DuerOS语音操作系统的语音识别、语义理解、语音合成、人机对话等功能,集成技能开发平台,与智能硬件进行语音交互。 5.AI智能+产业应用套件 ★1)有应用套件基板、智能无线控制器、产业应用模块构成,能够实现智慧停车管理、智能家居应用、智能人证闸机、智能安防应用等AI产业应用案例; 2)应用套件基板:支持12V电源供电,基板通过磁柱进行分区布局,设备可通过磁力进行自动吸附安装,应用模块全部通过磁吸附磁柱供电,无需螺丝固定,方便拆卸组合使用。 3)智能无线控制器(3个):采用ZigBee/LoRa/BLE/Wi-Fi/NB-IoT/LTE传感网技术,提供3个ZigBee无线控制器,选用TI CC2530 Zigbee器件,模块磁吸合供电,集成USB串口,两组RJ45传感器接口。 4)产业应用模块: 停车信息展示模块(集成0.96寸oLED,4位数码管,五位开关等传感器); 停车ETC管理模块(900M UHF RFID,ETC电机栏杆,集成USB串口等传感器); 环境感知模块(集成温湿度、光照度、大气压力、三轴姿态、红外测距、空气质量等传感器); 设备控制模块(集成风扇、步进电机、蜂鸣器、RGB&LED、继电器等传感器); RFID识别模块(125K&13.56M RFID,0.91寸oLED屏,继电器,集成USB串口); 安防预警模块(集成火焰、燃气、光栅、人体红外、振动、磁场); 应用模块采用磁吸附设计,可通过磁力接入到无线节点进行数据通信。 6、课程资源 1)平台需提供配套的课程教学资源,满足人工智能技术教学,提供完整的教学大纲。 2)需提供配套的线上课程资源,包括课程微课、PPT、电子实验教材、实验视频等。 3)至少完成以下实验内容:图像轮廓特征提取、图像边缘检测、手写字识别、银行卡识别、人脸识别、图像分类、百度图像识别、智慧停车综合实验、智能家居手势控制实验;文本主题分析、中文情感分析、机器智能问答、机器智能聊天、AI声纹认证系统、AI语音交互系统、AI智能写作平台、语音控制智能家居应用 。 |