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          江蘇學蠡信息科技有限公司


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          AIOT人工智能及物聯(lián)網(wǎng)融合應用開發(fā)實驗箱

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          聯(lián)系方式:王雪查看聯(lián)系方式

          更新時間:2023-03-12 17:51:56瀏覽次數(shù):678次

          聯(lián)系我時,請告知來自 智能制造網(wǎng)

          經營模式:生產廠家

          商鋪產品:53條

          所在地區(qū):江蘇無錫市

          聯(lián)系人:王雪

          產品簡介

          整個教學平臺包括物聯(lián)網(wǎng)(IOT)部分和人工智能(AI)部分,兩部分互相支撐、互為補充。人工智能部分的硬件平臺基于嵌入式的Arm開發(fā)板,具備語音、視覺等傳感器數(shù)據(jù)采集能力,及適用于多種場景的控制接口;物聯(lián)網(wǎng)部分的硬件平臺基于物聯(lián)網(wǎng)教學平臺,該套件基于zigbee無線傳輸技術實現(xiàn),具有低功耗、低速率、自組網(wǎng)等特點,可適用于人工智能+物聯(lián)網(wǎng)的多種學習和應用場景。

          詳細介紹

          AIOT人工智能及物聯(lián)網(wǎng)融合應用開發(fā)平臺(實驗箱)是基于微縮智能家居模型,為學員提供一個動手實施的環(huán)境。學員可將在實驗室調試好的傳感器,安裝到對應的實訓工位上,實現(xiàn)預先設置好的實驗。這樣能夠更好地將實驗與實踐結合。實訓工位中的受控設備通過節(jié)點有線和無線的方式連接到實驗室對應的PC 和實訓平臺中。這樣學員可以遠程監(jiān)控和管理實訓工位中傳感器和節(jié)點的工作狀態(tài)和數(shù)據(jù)。

          學蠡科技

          整個教學平臺包括物聯(lián)網(wǎng)(IOT)部分和人工智能(AI)部分,兩部分互相支撐、互為補充。人工智能部分的硬件平臺基于嵌入式的Arm開發(fā)板,具備語音、視覺等傳感器數(shù)據(jù)采集能力,及適用于多種場景的控制接口;物聯(lián)網(wǎng)部分的硬件平臺基于物聯(lián)網(wǎng)教學平臺,該套件基于zigbee無線傳輸技術實現(xiàn),具有低功耗、低速率、自組網(wǎng)等特點,可適用于人工智能+物聯(lián)網(wǎng)的多種學習和應用場景。軟件平臺支持人臉識別、語音識別、無線通信、傳感器原理等應用的基礎平臺和主流開源算法。提供完整的配套教學教材,實訓案例的源碼、開發(fā)手冊等,滿足AI&IOT教學實訓、應用開發(fā)等需求。

          物聯(lián)網(wǎng)部分的硬件平臺將智能家居中的主要傳感器進行提煉實現(xiàn),包括:門禁系統(tǒng)、綜合照明系統(tǒng)、電動機控制、溫濕度傳感器、通信模塊實驗、圖像采集實驗、紅外對射、遠程抄表等,各種器件(包括傳感器)能掛墻安裝,可以方便地進行拆卸。其突出特點是可根據(jù)教學需求,進行定制化的智能家居安裝、調測等方面的實訓,進而為各類技能學習打下基礎。

          學蠡科技 

            EAIDK-610邊緣計算網(wǎng)關使用高性能Arm SoC(瑞芯微rk3399),搭載OPEN AI LAB嵌入式AI開發(fā)平臺AID(包含支持異構計算庫HCL、嵌入式深度學習框架Tengine、以及輕量級嵌入式計算機視覺加速庫BladeCV)。為AI應用提供簡潔、高效、統(tǒng)一的API接口,加速終端AI產品的場景化應用落地實現(xiàn)。

            Tengine是由OPEN AI LAB開發(fā)的針對于Arm嵌入式的輕量級的AI 推理計算框架,配合異構計算庫HCL,支持CPU,GPU, 以及DLA的異構計算。提供兼容Caffe/MXNet/TensorFlow訓練模型和API,可在嵌入式Arm平臺上更高效的實現(xiàn)人工智能(可以參考https://github.com/OAID/Tengine)。

            BladeCV是由OPEN AI LAB開發(fā)的針對于Arm嵌入式的計算機視覺優(yōu)化庫,支持常用的圖像處理、計算機視覺、模式識別的算子/算法,能對常見格式的圖像和視頻文件讀寫、解碼視頻碼流,同時支持圖形化界面的圖像/視頻顯示和信息疊加,可在嵌入式Arm平臺上更高效的開發(fā)和調試視覺類算法。

            教學平臺所提供的源代碼級別的算法(包括人臉檢測、人臉識別)可以讓學生對計算機視覺的流程、處理方式等有更好的了解,熟悉人臉檢測和人臉識別等相關算法,更好的了解實際應用場景,貼近工程化應用。


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