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物联网人工智能教学实验箱

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  • 公司名称辰创达(天津)科技有限公司
  • 品       牌
  • 型       号CCD-IOT-AI
  • 所  在  地
  • 厂商性质其他
  • 更新时间2023/3/12 17:59:34
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辰创达(天津)科技有限公司是国内颇具竞争力的集高校物联网专业教学实验设备研发、生产及销售的制造商和供应商。目前已经为全国上百所高校提供了物联网教学实验室设备及实验室建设整体解决方案;产品包括物联网应用技术实训基础实验箱、物联网综合教学科研平台、物联网创新创业工程应用实训台、智能硬件应用开发教学实训平台、移动互联安卓教学实验平台、物联网综合分析仪。 我公司在立足于物联网教学领域的同时,积极整合拓展无人机专业教学产品线、工业机器人(智能制造)专业教学产品线以及无线射频等全系测试仪器产品线。今天,我公司提供无人机专业教学实训室建设、工业机器人(智能制造)专业教学实训室建设整体解决方案。 仪器方面我公司长期与普源精电(Rigol)保持紧密合作,并与国内外厂家包括是德(Keysight),罗德与施瓦茨(R&S),力科(Lecroy),吉时利(Keithley),泰克(Tektronix),横河(Yokogawa),捷迪讯(Jdsu),广州致远(Zlg),深圳知用(Cybertek),深圳费思(Faithtech)等有着广泛合作。经营的产品包括示波器,万用表,电源,数据采集仪,任意波形发生器,逻辑分析仪,频谱分析仪,矢量信号源,网络分析仪等产品。
物联网实验箱
产品详情  物联网+人工智能教学实验平台采用ARMCortex多核处理器,配备Cortex-A72双核及Cortex-A53四核处理器,可根据用户需求定制内存和Flash容量
物联网人工智能教学实验箱 产品信息
产品详情

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  物联网+人工智能教学实验平台采用ARM Cortex多核处理器,配备Cortex-A72双核及Cortex-A53四核处理器,可根据用户需求定制内存和Flash容量。同时配备WIFI和蓝牙模块,用于联网,以及与物联网、家联网、车联网设备通讯。平台支持UART串口、USB口、HDMI输出,可以连接USB外设、SD卡、外接显示器。平台主要聚焦于图像的处理以及数字字母的识别,其中图像以内置图片文件的形式为主,同时配备了摄像头用于图像采集实验。利用本平台,学生可以完成简单的图像原理和分类聚类、神经网络算法的学习,动手操作进行图像的基本处理、数字及字母的识别,并最终完成车牌识别的实验。平台提供图形界面的学习工具,通过图形界面学习工具,学生可以清晰地看到图像处理算法的基本流程,了解和掌握算法相关参数的配置,自己动手更改图像处理的流程和参数,直观地学会使用图像处理的各种算法。

    平台国内大专院校、本科生、研究生面向人工智能、机器视觉、自然语言处理、机器学习等方向的基础课、通选课、专业必修、专业选修课实验课程内容的空缺,为不具备相关课程研发与教学能力的专业及讲师提供一系列的从逐步进阶至专业内容的实验平台、配套软件、学生实验教材、教师指导用书等全套的教学解决方案,既可以作为相关专业方向学生的专业必修及选修动手实验指导材料,也可以作为非相关专业方向学生了解和初步使用人工智能相关领域最基础的知识技术的手段。

二、硬件技术参数

1、CPU: RK3399: Dual Cortex-A72 + Quad Cortex-A53, 64-bit CPU at 2.0GHz

2、GPU: Mali-T864 GPU, OpenGL ES 1.1/2.0/3.0/3.1, OpenVG 1.1, OpenCL, DX11

3、Memory: 2GB LPDDR3

4、Flash: 8GB emmc 5.1

5、Multi-Media: 4K VP9 & H265/H264 decoders, 1080P MPEG-1/2/4 & VP8 decoders, 1080P H.264 & VP8 decoders

6、接口:MIPI、GPIO、SPI、I2C、MIC Array、TF Card (sd/mmc 3.0)、USB 3.0 HOST、USB 2.0 HOST、eDP 1.3、HDMI 2.0 for 4K 60Hz

7、按键:Power、Menu、Esc、Vol+、Vol-

8、以太网:1000M

9、音频:音频输出口、MIC

10、无线网:WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1

11、PCIE: 2.0

12、Uart: Debug口

13、传感器:光电传感器、陀螺仪、重力加速度计、电子罗盘、霍尔传感器

14、USB: Type-C (with DP out)

15、键盘鼠标:USB键盘,带触摸板

16、摄像头:USB摄像头模组,100万像素,720P

三、实验教学课程资源

    平台提供成套教学资源,用户可以按照学期长度和实际教学情况安排教学,实验教材可以提供10~18周、每周2~6节课的教学实验需要。主要包含以下知识实验课程

  1. 教学平台使用

  2. Linux操作系统使用

  3. 命令行Bash编程界面与编程入门

  4. Python编程界面与编程入门

  5. Python调用OpenCV实验【使用Python、OpenCV】

  6. Python的数学处理与可视化界面实验【使用Python、NumPy、Matplotlib】

  7. 图像分解与编解码实践:像素、行列、图像格式、编解码【使用Python、OpenCV】

  8. 图像表示与色彩空间实践:灰度化、色彩空间转化【使用Python、OpenCV】

  9. 图像特征实践:亮度、对比度、饱和度等的原理、调节与自动调节【使用Python、OpenCV】

  10. 图像文件的读取、保存与编解码【使用Python、OpenCV】

  11. 视频信号的读取、处理、保存与编解码【使用Python、OpenCV】

  12. 图像基本处理实验:各类算法的实现效果(灰阶、二值化、马赛克、缩放、插值、截取)【使用Python、OpenCV】

  13. 图像简单处理实验:各类算法的实现效果(滤波、平滑、增强、边缘检测)【使用Python、OpenCV】

  14. 各种图像处理方法的综合使用与项目实践【使用Python、OpenCV】

  15. TensorFlow实验环境搭建实验

  16. Python调用TensorFlow实验【使用Python、TensorFlow、Matplotlib】

  17. 图像特征提取实验:各类算法的实现效果(HOG、LBP、Haar)【使用Python、OpenCV】

  18. 分类算法实验课:各类算法的实现效果(决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、罗辑回归)【使用Python、OpenCV】

  19. 分类算法实现数字识别实践【使用Python、OpenCV】

  20. 聚类算法实验:K-Mean算法的实现效果【使用Python、OpenCVTensorFlow等

  21. 使用聚类算法实现数字识别实践【使用Python、OpenCV、TensorFlow等】

  22. 车牌识别实验(一):视频信号读取、寻找定位车牌号码、图像预处理与特征提取【综合使用以上技术】

  23. 车牌识别实验课(二):使用各种算法进行数字识别【综合使用以上技术】

  24. 车牌识别实验课(三):整体项目实测与效果展示【综合使用以上技术】

  25. 车牌识别课程设计成果展示与总结

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