人工智能物联网实训考核装置 人工智能物联网实训设备 人工智能物联网综合实训台

LGWL-FT02人工智能物联网实训设备

一、平台概述

LGWL-FT02人工智能物联网实训设备是一款人工智能教学、实验、智能应用的开发平台。平台基于视觉、嗅觉、触觉、听觉等感知信息，利用计算机视觉、语音识别、计算机控制、网络通信等技术，结合IOT传感器及执行设备实现行业智慧化应用。

平台架构如图所示：

二、平台组成平台主要由硬件、软件、教学资源三部分组成。1、硬件部分采用F-Table实验台体，具有八个尺寸不同的插槽、一个可拆卸网板、小型信号示波器、3V/5V/12V电源插孔。插槽处用于安装原理级实验模块，磁吸固定，探针连接信号（RS232、TTL UART、5V、3.3V）。网板支持商用级模块磁吸安装，导线连接。平台支持灵活组合，可与人工智能Python主板、人工智能Android主板、智能网关通信，进行IOT基础教学实验、人工智能应用实验。外观如下图：

平台人工智能主板、IOT传感器、IOT执行器的布局图如下所示：

2、软件部分包含人工智能在线教学平台、语音识别小智机器人监控系统两部分。（1）人工智能在线教学平台提供WEB平台，只需打开浏览器登录到平台，即可开始人工智能知识点的学习，从图像处理基础知识、到机器学习模式识别、深入到Tensorflow框架人工智能深度学习，最后提供典型行业应用案例，熟悉人工智能的开发过程；统计识别所需的时间、结果；提供在线实验手册、实验代码，及开发者模式，有助于用户自主开发。

（2）语音识别小智机器人监控系统采用第三方AI SDK，完成自然语言唤醒、语音合成、语义理解，实现聊天对话、百科问答等功能。同时，与云服务平台通信，与人工智能平台板载的网关进行绑定，即可实现语音远程采集环境参数，语音控制设备。

3、教学资源包含

（1）人工智能web教学平台python语言在线实验手册、实验代码（2）基于Android AI SDK的实验手册、实验代码。三、功能特点1. 支持多种人工智能和物联网课程，如图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、嵌入式接口技术与传感器、Android物联网应用开发、计算机网络通信技术等。2. 支持C、Python、Android至少三种语言。感知层IOT传感器及执行器的采集控制采用C语言开发，基于Cortex-M3内核。人工智能在线教学平台（图像处理、机器视觉、深度学习）采用Python语言，基于OpenCV机器视觉库、TensorFlow深度学习框架、Caffe深度学习框架。语音识别小智机器人采用Android语音，调用第三方AI SDK，通过HTTP协议接入与云平台，并与智能网关管理的IOT传感器、执行器绑定，实现语音采集传感器、语音控制执行器。3. 支持python外设编程、通信编程、机器学习编程，如信号检测与执行器控制、python的网络编程、机器学习课程教学、实验、实训。4. 支持在线实验手册、实验代码、在线实验验证。将一次人工智能实验过程分解为实验手册浏览（熟悉实验目的、实验原理）、实验代码学习（实验代码关键语句讲解）、在线实验验证等3个过程。5. 支持离线图片、实时视频两种处理方式。在线实验验证支持从电脑中任选图片，进行识别；也可调用摄像头，利用平台AI核心算法，对视频流进行识别。6. 实验过程、识别耗时、识别结果以LOG信息、目标矩形框标注、或语音播放的形式进行展示。7. 能够实现数字图像处理功能，如灰度化、二值化、边缘检测、小波变换、形态学等。

8. 能够实现多种识别，如颜色、形状等识别功能。

9. 能够实现人脸检测、行人检测、聚类分析等机器学习。如Adaboost人脸检测、行人检测、SVM人脸检测、K-Means鸢尾花聚类等；

行人检测 车牌识别

10. 能够实现涂鸦猜游戏、文字识别、物体识别、垃圾分类等深度学习。基于caffe框架、tensorflow框架实现深度学习，如图所示。

11. 支持物联网通信协议MQTT、HTTP实现人工智能与IOT感知设备的连接。12. 支持第三方AI SDK实现智能语音识别技术，如智能对话，问天气、讲故事、百科问答等，如语音查询环境参数，语音控制照明灯、语音控制风扇等。

13. 能实现人脸识别活体检测，人脸识别门锁控制功能。

14. 能够嵌入式接口技术与传感器、计算机通信，可通过上位机平台查看传感器采样信息，如图所示。

四、课程实验

课程类别	课程要求
1.人工智能概论	课程内容	了解人工智能概念、发展历史、
2.Python基础编程	课程目标	掌握Python基本编程方法
	课程内容	基于人工智能开发套件完成Python开发环境搭建，基本语法的入门，通信编程开发等。
	课程实验	实验1：开发环境安装实验2：数据类型实验3：程序控制实验4：函数类	实验5：模块和标准库实验6：文件和流实验7：数据库和网络编程实验8：图形用户界面
3.数字图像处理实验课程	课程目标	理解图像处理算法的原理掌握数字图像处理的常用方法
	课程内容	基于人工智能开发套件完成图像处理视觉库的安装、图像处理方法调用。
	实验硬件	人工智能应用开发套件
	课程实验	实验1 Opencv视觉库的安装配置实验2 图像灰度化实验3 归一化实验4 二值化实验5 图像滤波：高斯、中值	实验6 边缘检测：Sobel/Canny/hog实验7 形态学实验8 灰度直方图实验9 锐化实验10 钝化实验11 图像增强
	课程实训	实验1 颜色识别	了解颜色组成和表示方法；使用Opencv库识别颜色，并播报。
		实验2 简单图形形状识别	了解霍夫变换的原理；涉及图像灰度化、归一化、滤波、边缘检测等知识点；使用Opencv库识别圆形、矩形，并播报。
4.机器学习应用实验课	课程目标	1.了解机器学习的分类：无监督、有监督2.了解数据集的原理、作用、存储格式3.了解至少一种聚类算法如K-Means的原理：欧式距离、余弦距离曼哈顿距离计算方法；4.了解至少一种机器学习算法如Adaboost、SVM、决策树等的原理：分类器的流程；5.掌握聚类算法、分类器算法的调用方法6.掌握分类器的检测分类效果7.掌握根据分类效果，进行智能控制8.通过增减数据集，掌握算法训练的全过程
	课程内容	能够使用机器学习的算法，实现聚类、分类、以及能够结合声、光、电设备实现关联控制
	课程实验	实验1 鸢尾花聚类播报实验2 脸部数据集分析显示	实验3 人脸检测控制实验实验4 行人检测控制实验实验5 车牌识别
5.深度学习应用实验课	课程目标	1.了解深度学习的定义，与机器学习的区别2.了解数据集的原理、作用，以及格式2.了解至少一种深度学习算法的理论：如CNN、RNN、BP神经网络3.掌握至少一种深度学习框架的使用方法：如Caffe、TensorFlow4.掌握使用深度学习方法实现识别的方法5.掌握根据识别结果，进行智能控制，如语音播报识别到的数字，语音播报识别到的物体名称，控制声、光、电执行部件。6.通过增加数据集，掌握算法训练的全过程。
	课程内容	能够使用深度学习的方法，实现数字、物体识别，使人工智能与物联网感控设备联动
	课程实验	实验1 手写数字识别实验2 涂鸦猜游戏	实验3 物体识别实验4 垃圾分类
6.自然语言应用开发实验课	课程目标	掌握使用人工智能平台SDK完成语音识别技能
	课程内容	1）通过输入的语音进行识别，能够支持整段音频进行识别以及流式语音识别。2）整段文字识别，在用户录入整段音频后，能够将返回语音的文字内容。3）流式识别可以实现边录音边识别，并能在录入过程中将识别的内容同步显示出来。
	课程实验	实验1 语音唤醒实验2 语音合成	实验3 语义理解实验4 文字识别
7.嵌入式接口技术与传感器系列	课程目标	掌握单片机传感器原理开发
	课程内容	1.温湿度传感器实验2.光敏传感器实验3.pm2.5传感器实验4.结露传感器实验5.超声波传感器实验6.红外反射传感器实验7.霍尔传感器实验8.称重传感器实验		9.九轴传感器实验10.热释红外传感器实验11.振动传感器实验12.声音传感器实验13.紫外线传感器实验14.环境光传感器实验15.红外对射传感器实验16.颜色识别传感器实验
8.嵌入式Android系统应用开发	课程目标	掌握Android物联网应用开发方法
	课程内容	1.网关接入云平台配置2.ModbusRTU通信协议的解析3.平台JSON数据包重组		4.MQTT协议分析与测试5.HTTP协议分析与测试

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