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1.人工智能開發(fā)邊緣計(jì)算平臺(tái)參數(shù)：

CPU：采用四核ARM Cortex-A57 MPcore處理器；

GPU：采用Maxwell設(shè)計(jì)架構(gòu)，提供128個(gè)CUDA核心。

內(nèi)存與存儲(chǔ)：4 GB LPDDR4@1600 MHz，16 GB eMMC；

以太網(wǎng)：支持10/100/1000 BASE-T自適應(yīng)；顯示接口：支持HDMI 2.0 或DSI (1x2) 2；硬件資源：3個(gè)UART、2個(gè)SPI、2個(gè)IIS、4 個(gè)IIC、

1個(gè)x1/2/4 PCIE、1個(gè)USB 3.0、3個(gè)USB 2.0；耳麥接口；I2S：

 

2、人機(jī)交互單元參數(shù)

17..3寸液晶顯示屏：實(shí)驗(yàn)箱內(nèi)部集成，HDMI接口，分辨率1920*1080，工作電壓12V；無線鍵鼠；獨(dú)立開模泡棉包裹，底部支持配線，配件收納。

 

3、AIOT智能傳感網(wǎng)關(guān)參數(shù)

核心處理器：CORTEX-M3內(nèi)核32位微處理器。

顯示單元：3.5寸480*320 TFT液晶顯示屏。

無線模塊：標(biāo)配ZIGBEE，可選WIFI/BLE/LORA等通訊協(xié)議。

 

4、AIOT智能傳感遠(yuǎn)端參數(shù)

觸摸按鍵：電容式

LED燈：8個(gè)全彩RGB燈

蜂鳴器：DC 5V有源蜂鳴器

直流電機(jī)：工作電壓：3.3V，可控制正轉(zhuǎn)反轉(zhuǎn)。

舵機(jī)：工作電壓：5V，9g舵機(jī) 轉(zhuǎn)動(dòng)角度：180度。

電磁鎖：工作電壓：5V，通電時(shí)間：＜3s。工作狀態(tài)：通電縮回，斷電彈出。

數(shù)碼管：4位串行，595驅(qū)動(dòng)，尺寸40*22mm；繼電器：額定負(fù)載10A250VAC/10A24VDC，最大開關(guān)電壓250VAC/30VDC，最大開關(guān)功率250VA/210W，最大切換電流1H15A/1Z10A，觸點(diǎn)動(dòng)作時(shí)間10ms以下，觸點(diǎn)未通電時(shí)常開；

壓力傳感器：薄膜壓力傳感器

紫外線傳感器：檢測(cè)波長(zhǎng)范圍：240nm-370nm

紅外人體感應(yīng)器：工作電壓3~5V，感應(yīng)角度110度，感應(yīng)距離7m，電平輸出4V，無信號(hào)輸出0.4V，尺寸28*36mm；

紅外對(duì)射單元：采用高發(fā)射功率紅外光電二極管和 高靈敏度光敏晶體管組成。光縫寬度：0.4；0.5；0.8mm；光軸中心：2.2mm。

超聲波測(cè)距模塊：工作電壓5V，工作電流<2mA，感應(yīng)角度<15度，探測(cè)精度3mm，探測(cè)盲區(qū)20mm，探測(cè)距離20mm~4500mm可調(diào)；

光照傳感器：接口類型IIC、工作電壓：DC 5V、通信接口：I2C、輸入光范圍：1-65535lx、光譜靈敏度特性：峰值靈敏度波長(zhǎng)典型值:560nm。

煙霧傳感器：采用MQ-2氣敏傳感器，適宜于液化氣、丁烷、丙烷、甲烷、酒精、氫氣、煙霧等氣體探測(cè)。

酒精傳感器：采用MQ-3酒精傳感器，檢測(cè)濃度25～500ppm酒精。

激光測(cè)距傳感器：1.工作電壓：3～5V，2.通信方式IIC，3.測(cè)量絕對(duì)距離：2m

溫濕度傳感器：1.工作電壓：3～5V，2.通信方式IIC，3.測(cè)量范圍：-40-125℃，相對(duì)濕度測(cè)量范圍：0-100%RH。

六軸傳感器：接口類型IIC、帶有三軸陀螺儀和三軸加速度計(jì)、工作電壓：3.3V、通信方式：標(biāo)準(zhǔn)IIC通信協(xié)議、芯片內(nèi)置16bit AD轉(zhuǎn)換器，16位數(shù)據(jù)輸出、陀螺儀范圍：±250 500 1000 2000°/s、加速度范圍：±2±4±8±16g、

心率計(jì)血氧傳感器：接口類型IIC、集成脈搏血氧儀和心率監(jiān)視儀的傳感器、集成紅外LED和紅外光LED、光電檢測(cè)器、光器件，帶環(huán)境光抑制的低噪聲電子電路、工作電壓:3.3V、工作電流：50mA、最大功率：0.25W、工作溫度范圍：-10℃到+50℃、通信接口：I2C通信、尺寸：30mmx40mm。

 

5、機(jī)器視覺感知單元參數(shù)

▲搭配金屬結(jié)構(gòu)攝像頭支架，包含固定倉、立桿等結(jié)構(gòu)固件，可快速方便的進(jìn)行收納

▲攝像頭接口提供標(biāo)準(zhǔn)USB引出插座，可方便快速接入。

（1）感光器尺寸：1/2.7 inch；

（2）分辨率：最高支持1920 x 1080；

（3）USB協(xié)議：USB2.0 HS/FS；

（4）支持免驅(qū)協(xié)議：UVC（USB Video Class）；

（5）支持自動(dòng)曝光控制、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)增益控制；

（6）工作電壓：DC 5V。

 

6、語音識(shí)別單元參數(shù)

▲（提供麥克風(fēng)陣列集成在實(shí)驗(yàn)箱底板一體化，結(jié)構(gòu)固定詳細(xì)結(jié)構(gòu)圖/尺寸圖）

核心處理器：采用Andes D1088 內(nèi)核，其AI/DSP 加速模塊 MVA 支持多種 Neural Network 算子和向量運(yùn)算，深度適配科大訊飛AI算法，算力可達(dá) 128GTOPS，多種環(huán)境下測(cè)試后的綜合喚醒率95%，綜合識(shí)別率93%。。

麥克風(fēng):6個(gè)以上，采用平面式分布結(jié)構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)360度等效拾音，喚醒分辨率為1度。用戶可以使用麥克風(fēng)陣列獲取原始和降噪音頻，獲取喚醒角度，主麥編號(hào)，也可以設(shè)置主麥編號(hào)。

選場(chǎng)拾音：

前端采用科大訊飛雙麥克風(fēng)陣列算法，能夠?qū)崿F(xiàn) 360 度遠(yuǎn)場(chǎng) 5m 用戶拾音，搭載人聲自動(dòng)增益，根據(jù)用戶音量自適應(yīng)調(diào)節(jié)節(jié)，保證降噪后音頻整體聽感一致。

回聲消除：

支轉(zhuǎn)在用戶交互過程中，設(shè)備在播強(qiáng)內(nèi)容或音樂時(shí)，用戶可項(xiàng)醒中斷播報(bào)進(jìn)程進(jìn)行下一輪交可，讓交互體驗(yàn)更加自然。

語音播報(bào)：

語音播報(bào)指用戶喚醒設(shè)備以及說出命令詞，設(shè)備進(jìn)行對(duì)應(yīng)的回復(fù)播報(bào)響應(yīng)，或是主動(dòng)的提示語，語音播報(bào)目的是在用戶發(fā)出語音指令或者合適的場(chǎng)景通過播報(bào)回復(fù)來反饋用戶。

離線命令：

用戶在設(shè)備喚醒狀態(tài)下，說出指定范圍內(nèi)的命令詞(指令)，語音模塊接收到信息后，根據(jù)命令詞內(nèi)容進(jìn)行相關(guān)處理。或者將內(nèi)存信息傳輸上位機(jī)進(jìn)行相關(guān)處理。

外設(shè)通訊：

模塊接收麥克風(fēng)的輸入進(jìn)行處理，然后通過USB或 UART與其他設(shè)備通信。

環(huán)境降噪：

廣泛適用于家居，車載、辦會(huì)室等場(chǎng)景的環(huán)境降噪，降噪的同時(shí)最大程度保留人聲信息。

 

7、配套軟件：

Linux OS：Ubuntu18.04，Kernel 4.4；嵌入式深度學(xué)習(xí)框架：支Caffe/TensorFlow/Pytorch等訓(xùn)練框架模型直接部署，支持層融合、量化等網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化策略，高性能異構(gòu)計(jì)算庫HCL：HCL.NN加速嵌入式平臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理運(yùn)算，HCL.Vision具備常用的圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別的算子與算法，提供異構(gòu)調(diào)度硬件加速芯片圖像處理，HCL.Audio具備常用的音頻信號(hào)前后處理算子，支持FFT/IFFT、MFCC等信號(hào)處理方式。視頻編解碼API：硬解碼H264/H265 4K@30fps/60fps，硬編碼H264 1080p@30fps；計(jì)算機(jī)視覺演示Demo：人臉表情年齡檢測(cè)、人臉識(shí)別、雙目視覺、嵌入式傳感器與人臉識(shí)別聯(lián)動(dòng)等。

 

8、配套資源：

64G U盤：配套教材電子版與源代碼，包含視覺相關(guān)的從樣本獲取，圖像處理，視頻編解碼，背景提取，人臉檢測(cè)，表情識(shí)別，雙目立體視覺等內(nèi)容；計(jì)算機(jī)視覺演示Demo與源代碼；使用說明書，包含套件組成、安裝說明、演示Demo操作說明。

一、Python基礎(chǔ)部分實(shí)驗(yàn)

1.Python

2.開發(fā)環(huán)境搭建和使用方法

3.Python基礎(chǔ)

3.1 Python語法

3.2 Python縮進(jìn)

3.3 Python注釋

3.4 Python變量

3.5 Python引入外援

3.6 Python基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型

3.7 Python常用操作符

4.Python分支與循環(huán)

4.1 Python分支與循環(huán)

4.2 Python條件表達(dá)式與斷言

4.3 Python循環(huán)語句

5.Python高級(jí)

5.1 Python列表

5.2 Python元組

5.3 Python字符串

5.4 Python序列

5.5 Python字典

5.6 Python集合

6.Python函數(shù)

6.1 Python函數(shù)的創(chuàng)建與調(diào)用

6.2 Python函數(shù)的參數(shù)及返回值

6.3 Python函數(shù)的變量

6.4 Python函數(shù)式編程

6.5 Python遞歸

7.Python存儲(chǔ)

7.1 Python文件

7.2 Python文件系統(tǒng)（OS）

8.Python異常處理

8.1 Python try-except語句

8.2 Python try-finally語句

8.3 Python raise語句

9.Python類和對(duì)象

9.1 Python對(duì)象

9.2 Python繼承

9.3 Python多重繼承

9.4 Python組合

9.5 Python魔法方法-構(gòu)造與析構(gòu)

10.Python模塊

10.1 Python模塊

10.2 Python包

二、PyQT部分實(shí)驗(yàn)

     1.PyQt5

     2.PyQt5開發(fā)環(huán)境搭建與使用方法

     3.第一個(gè)PyQt5窗口程序

3.1 PC端PyQt5應(yīng)用程序開發(fā)流程

3.2 PyQt5應(yīng)用程序運(yùn)行在邊緣端

      4.PyQt5窗口設(shè)計(jì)基礎(chǔ)

4.1 單窗口屬性與設(shè)置

4.2 信號(hào)與槽

4.3 多窗口設(shè)計(jì)

      5.PyQt5常用控件設(shè)計(jì)

5.1 文本類開發(fā)（Label、TextEdit、SpinBox）

5.2 按鈕類開發(fā)（PushButton、CheckBox）

5.3 日期時(shí)間類（Data/TimeEdit）

5.4 進(jìn)度條類（ProgressBar）

5.5 對(duì)話框類（QMessageBox）

     6.PyQt5布局管理

6.1 線性布局

6.2 GridLayout網(wǎng)格布局

     7.PyQt5數(shù)據(jù)庫

7.1 SQLite數(shù)據(jù)庫

7.2 MySQL數(shù)據(jù)庫

     8.PyQt5文件操作

     9.PyQt5多線程編程

9.1 QTimer定時(shí)器類

9.2 QThread線程類

     10.PyQt5程序打包

     11.PyQt5網(wǎng)絡(luò)編程

     12.PyQt5物聯(lián)網(wǎng)編程

12.1 物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)獲取并顯示

12.1 物聯(lián)網(wǎng)執(zhí)行器控制

三、機(jī)器視覺部分實(shí)驗(yàn)

1.機(jī)器視覺說明

1.1 機(jī)器視覺介紹

1.1.1 機(jī)器視覺簡(jiǎn)介

1.1.2 機(jī)器視覺發(fā)展

1.2 OpenCV介紹

1.2.1 OpenCV簡(jiǎn)介

1.2.2 OpenCV結(jié)構(gòu)圖

2.開發(fā)環(huán)境的搭建和使用方法

3. OpenCV圖像基礎(chǔ)

    3.1 OpenCV讀取圖像

    3.2 OpenCV顯示圖像

    3.3 OpenCV保存圖像

4. OpenCV視頻基礎(chǔ)

    4.1 OpenCV捕獲攝像頭

    4.2 OpenCV讀取視頻

    4.3 OpenCV顯示視頻

    4.4 OpenCV保存視頻

第五章 OpenCV繪圖功能

    5.1 畫線

    5.2 畫矩形

    5.3 畫圓

    5.4 畫橢圓

    5.5 畫多邊形

    5.6 圖像上添加文字

第六章 OpenCV圖像操作基礎(chǔ)

     6.1 訪問和修改像素值

     6.2 訪問圖像屬性

    6.3 圖像興趣區(qū)域ROI

    6.4 拆分和合并圖像通道

第七章 OpenCV圖像算術(shù)運(yùn)算

    7.1 圖像加法

    7.2 圖像融合

    7.3 圖像按位運(yùn)算

第八章 OpenCV顏色空間

    8.1 顏色空間介紹

    8.2 BGR顏色空間

    8.3 GRAY顏色空間

   8.4 HSV顏色空間

9. OpenCV圖像變換

    9.1 圖像縮放

    9.2 圖像翻轉(zhuǎn)

    9.3 圖像平移

    9.4 圖像旋轉(zhuǎn)

    9.5 圖像仿射變換

    9.6 圖像透視變換

第十章 OpenCV閾值處理

    10.1 閾值處理說明

    10.2 二階閾值處理

   10.3 反二階閾值處理

   10.4 截?cái)嚅撝堤幚?/span>

   10.5 低閾值零處理

   10.6 超閾值零處理

   10.7 自適應(yīng)閾值處理

   10.8 Otsu處理

11. OpenCV圖像金字塔

11.1 pyrDown金字塔向下采樣

11.2 pyrUp金字塔向上采樣

12. OpenCV圖像平滑處理

12.1 均值濾波

12.2 方框?yàn)V波

12.3 高斯濾波

12.4 中值濾波

12.5 雙邊濾波

13. OpenCV形態(tài)學(xué)操作

13.1 腐蝕

13.2 膨脹

13.3 開運(yùn)算

13.4 閉運(yùn)算

13.5 形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算

14. OpenCV邊緣檢測(cè)

14.1 Canny邊緣檢測(cè)基礎(chǔ)

14.2 Canny函數(shù)及使用

15. OpenCV圖像輪廓

15.1 查找和繪制輪廓

15.1.1 查找輪廓

15.1.2 繪制輪廓

15.2 矩特征

15.2.1 計(jì)算輪廓面積

15.2.2 計(jì)算輪廓長(zhǎng)度

15.3 輪廓擬合

15.3.1 矩形包圍框

15.3.2 最小矩形包圍框

15.3.3 最小圓形包圍框

15.3.4 擬合橢圓包圍框

15.4 凸包

16.OpenCV直方圖處理

16.1 繪制直方圖

16.1.1 hist函數(shù)繪制直方圖

16.1.2 calcHist函數(shù)繪制直方圖

16.2 直方圖均衡化

17. OpenCV傅里葉變換

17.1 Numpy實(shí)現(xiàn)傅里葉變換

17.2 Numpy實(shí)現(xiàn)逆傅里葉變換

17.3 OpenCV實(shí)現(xiàn)傅里葉變換

17.4 OpenCV實(shí)現(xiàn)逆傅里葉變換

17.5 高通濾波

17.6 低通濾波

18. OpenCV模版匹配

18.1 模版匹配基礎(chǔ)

18.2 模版多匹配

19. OpenCV霍夫變換

19.1 霍夫直線變換

19.2 概率霍夫直線變換

19.3 霍夫圓環(huán)變換

20. OpenCV二維碼識(shí)別

21. OpenCV顏色檢測(cè)

22. OpenCV面部、眼睛檢測(cè)

23. OpenCV汽車和行人檢測(cè)

24. OpenCV手寫數(shù)字識(shí)別

四.深度學(xué)習(xí)部分實(shí)驗(yàn)

1.深度學(xué)習(xí)發(fā)展簡(jiǎn)史

1.1 人工智能簡(jiǎn)介

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡(jiǎn)史

1.4 深度學(xué)習(xí)特點(diǎn)

1.5 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

1.6 深度學(xué)習(xí)框架

2. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置

2.1 Anaconda 下載與安裝

2.2 Anaconda 配置tf2 環(huán)境

2.3 Tensorflow 安裝

2.4 Jupyter notebook 安裝

2.5 RK3399 環(huán)境簡(jiǎn)介

3. TensorFlow 基礎(chǔ)部分

3.1 張量創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)

3.2 張量運(yùn)算實(shí)驗(yàn)

3.3 張量維度變換實(shí)驗(yàn)

4. 線性回歸

4.1 一元線性回歸實(shí)驗(yàn)

4.2 多元線性回歸實(shí)驗(yàn)

4.3 波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)

5.邏輯回歸

5.1 一元邏輯回歸實(shí)驗(yàn)

5.2 多元回歸實(shí)驗(yàn)

5.3 實(shí)戰(zhàn)鳶尾花分類實(shí)驗(yàn)

6.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.1 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)

6.2 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)

6.3 模型保存或加載實(shí)驗(yàn)

7. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.1 卷積操作實(shí)驗(yàn)

7.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)

7.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)驗(yàn)

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)

8.1 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

8.2 遷移學(xué)習(xí)貓狗分類實(shí)驗(yàn)

9.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

9.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

9.2 情感分類實(shí)驗(yàn)

9.3 文本生成實(shí)驗(yàn)

10.人工智能綜合實(shí)驗(yàn)

10.1 人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)

10.2 口罩檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

10.3 水果識(shí)別實(shí)驗(yàn)

五、機(jī)械臂部分實(shí)驗(yàn)

1、控制RGB燈

2、控制蜂鳴器

3、控制單個(gè)舵機(jī)

4、讀取舵機(jī)當(dāng)前的位置

5、一次控制6個(gè)舵機(jī)

6、機(jī)械臂上下左右擺動(dòng)

7、機(jī)械臂跳舞

8、機(jī)械臂記憶動(dòng)作

9、機(jī)械臂夾方塊

六、人工智能綜合實(shí)驗(yàn)

1、顏色校準(zhǔn)

2、顏色識(shí)別抓取積木

3、顏色分揀與堆疊

4、垃圾分揀

5、目標(biāo)追蹤