嵌入式人工智能实验箱

本产品是一款面向人工智能、物联网、自动化相关专业的综合教学平台,集成了嵌入式系统、机械臂、计算机视觉系统、智能语音处理,以及摄像头、温湿度传感器、红外测距等多种传感器应用模块,通过搭建边缘计算终端,为相关的应用开发提供统一的通讯协议和接口。

产品基于Linux操作系统,可采用Python语言进行课程教学及资源研发,适用于嵌入式系统及应用、Python程序设计、机器学习、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、语音识别、智能机器人、物联网等课程的教学与实践。

第1章 人工智能起源与发展1.1 人工智能起源
1.2 人工智能发展
1.3 现状与研究热点
第2章 机器学习概述2.1 机器学习定义
2.2 机器学习基本概念
2.3 机器学习常用算法
第3章 神经网络与深度学习3.1 人工神经网络概述
3.2 前馈神经网络
3.3 循环神经网络
3.4 深度神经网络
3.5 卷积神经网络
3.6 Transformer模型
第4章 智能系统4.1 环境感知
4.2 信息处理
4.3 信息传递
4.4 控制与执行
4.5 人机交互
4.6 实训1:开发环境配置
第5章 图像处理技术5.1 图像获取与表示
5.2 图像预处理
5.3 实训2:图像数据集采集实验
5.4 实训3:图像预处理实验
5.5 图像去噪与增强
5.6 图像特征提取
5.7 相机标定
5.8 实训4:相机标定与图像校正实验
5.9 实训5:AI数据标注实验
5.10 实训6:数据集划分实验
第6章 机器视觉6.1 计算机视觉概述
6.2 视频分析技术
6.3 运动检测
6.4 运动目标跟踪
6.5 实训7:AI模型训练实验
6.6 实训8:AI模型评估实验
6.7 实训9:AI模型优化实验
6.8 实训10:AI模型部署实验
6.9 实训11:基于KCF的运动目标跟踪
第7章 检测与识别7.1 目标检测概述
7.2 目标识别技术
7.3 实训12:目标检测编程实验
7.4 文字识别(OCR)
7.5 实训13:手写数字识别编程实验
7.6 人体关键点检测与姿态估计
7.7 实训14:人体姿态检测编程实验
7.8 人脸关键点检测与情绪识别
7.9 实训15:人脸关键点检测编程实验
第8章 智能语音技术8.1 语音识别技术
8.2 实训16:语音识别实验
8.3 语音合成技术
8.4 实训17:语音交互技术编程实验
第9章 人工智能应用9.1 人工智能综合应用场景概述
*9.2 实训18:智能家居系统设计与实现
*9.3 实训19:智能安防入侵检测系统设计与实现
*9.4 实训20:智能交互系统设计与实现
*9.5 实训21:智慧医疗体检系统设计与实现
*9.6 实训22:智慧仓储系统设计与实现
*9.7 实训23:智慧工厂产品质检系统设计与实现
名称 参数
计算卡 Edgeboard
主控芯片核心模块 STM32
试验箱尺寸 550mm x 400mm x 200mm
电源 12V/6A
无线通信模块 5G双频WiFi模块RM58S
显示屏 17寸显示屏
LCD显示屏 4.0寸 TFT LCD全彩显示屏
矩阵键盘 4*3矩阵键盘
直流电机 由AB相编码器减速电机模组驱动,减速比:1:90,最大扭矩:2.5Kgf.cm
可插拔传感器 光强检测传感器,温湿度传感器,心率血氧传感器,RFID传感器,惯性检测传感器,毫米波传感器,音量检测传感器,手势传感器,无线通信传感器,气体传感器
多自由度机械臂 5自由度舵机驱动机械臂
传送带尺寸 290mm x 22.44mm x 107.29mm
名称 数量 名称 数量
嵌入式人工智能实验箱 1套 空白贴纸 2张
无线键鼠(含电池) 1套 字母贴纸 8张
电源适配器 1套 USB转Type-c线 1条
网线 1根 合格证 1张
十字螺丝刀 1个 保修卡 1张
IC卡 1个 实验箱资料U盘 1个
积木方块 6个 教师课程资料包 1个
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