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本專業(yè)聚焦人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,旨在培養(yǎng)具備扎實(shí)專業(yè)素養(yǎng)的應(yīng)用型人才。通過系統(tǒng)培養(yǎng),使高校畢業(yè)生熟練掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注、人工智能產(chǎn)品部署安裝、調(diào)試運(yùn)維、市場(chǎng)推廣、銷售咨詢及售前售后技術(shù)支持等核心技能,精準(zhǔn)匹配企事業(yè)單位對(duì)人工智能領(lǐng)域高素質(zhì)技術(shù)應(yīng)用型人才的崗位需求。
人工智能相關(guān)專業(yè)知識(shí)體系具有較強(qiáng)的復(fù)雜性與實(shí)踐性,因此對(duì)教學(xué)質(zhì)量與實(shí)訓(xùn)效果提出了更高標(biāo)準(zhǔn):
· 理論教學(xué)以構(gòu)建知識(shí)框架為核心,通過系統(tǒng)講解專業(yè)基礎(chǔ)理論與前沿技術(shù),幫助學(xué)生建立對(duì)人工智能知識(shí)體系的整體性認(rèn)知,為實(shí)踐應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
· 實(shí)訓(xùn)環(huán)節(jié)則聚焦實(shí)操能力培養(yǎng),重點(diǎn)提升學(xué)生在設(shè)備安裝部署、環(huán)境搭建、系統(tǒng)運(yùn)維、故障診斷與修復(fù)等方面的動(dòng)手能力,實(shí)現(xiàn)理論知識(shí)向?qū)嵺`技能的轉(zhuǎn)化。
實(shí)訓(xùn)室作為實(shí)踐教學(xué)的核心載體,需滿足以下關(guān)鍵需求:
· 提供沉浸式實(shí)踐空間:通過模擬真實(shí)行業(yè)場(chǎng)景,讓學(xué)生在實(shí)操中全面掌握人工智能產(chǎn)品的組件構(gòu)成、系統(tǒng)架構(gòu)、部署流程及運(yùn)行邏輯,強(qiáng)化理論與實(shí)踐的結(jié)合。
· 對(duì)接行業(yè)真實(shí)應(yīng)用:實(shí)訓(xùn)設(shè)備需以主流人工智能產(chǎn)品的實(shí)際行業(yè)應(yīng)用為原型,進(jìn)行模型化重構(gòu)與場(chǎng)景化還原,確保師生能與行業(yè)前沿應(yīng)用無(wú)縫對(duì)接,降低從學(xué)習(xí)到產(chǎn)業(yè)落地的轉(zhuǎn)化門檻。
· 實(shí)現(xiàn)可視化成果輸出:通過實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目設(shè)計(jì),引導(dǎo)學(xué)生完成 “看得見、摸得著” 的人工智能應(yīng)用項(xiàng)目(如智能識(shí)別系統(tǒng)、自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)等),直觀呈現(xiàn)理論知識(shí)的實(shí)踐成果,提升學(xué)習(xí)成就感與職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
通過上述建設(shè),最終實(shí)現(xiàn) “理論學(xué)習(xí) — 技能實(shí)訓(xùn) — 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用” 的閉環(huán)培養(yǎng),助力學(xué)生快速適應(yīng)行業(yè)崗位要求,成為兼具理論深度與實(shí)踐能力的人工智能技術(shù)人才。
1. 人工智能實(shí)訓(xùn)箱
(一)硬件參數(shù)?
· 核心處理器:提供2個(gè)AI Core,主頻為1.0GHz,內(nèi)存容量為4GB/4266Mbps(支持ECC功能)。
· 存儲(chǔ)模塊:配備大容量的存儲(chǔ)組合,包含 8GB 的 LPDDR 內(nèi)存,保障數(shù)據(jù)的快速讀寫與處理,使系統(tǒng)在運(yùn)行多個(gè)程序和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)依然能夠保持流暢。存儲(chǔ)方面采用 64GB 的 EMMC,用于存儲(chǔ)操作系統(tǒng)、實(shí)訓(xùn)課程資料、學(xué)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及各類人工智能模型等,充足的存儲(chǔ)空間可滿足長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)訓(xùn)教學(xué)需求,無(wú)需頻繁外接存儲(chǔ)設(shè)備。?
· 顯示模塊:搭載一塊 13.3 英寸的高清顯示屏,具備高分辨率,能夠清晰呈現(xiàn)實(shí)訓(xùn)過程中的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果、圖像識(shí)別效果、模型訓(xùn)練進(jìn)度等信息。屏幕采用 IPS 技術(shù),擁有廣闊的可視角度,無(wú)論從哪個(gè)方向觀看,都能保證色彩的準(zhǔn)確性和圖像的清晰度,為學(xué)生提供良好的視覺體驗(yàn),方便其在實(shí)訓(xùn)過程中進(jìn)行觀察和分析。?
· 攝像頭:配置高清攝像頭,像素可達(dá) 200 萬(wàn),分辨率最大為 1920×1080,通過 USB 接口連接至實(shí)訓(xùn)箱。該攝像頭無(wú)畸變,輸出格式支持 MJPG,也可切換至 YUYV 格式,滿足不同場(chǎng)景下對(duì)圖像采集的需求。同時(shí),支持控制調(diào)整角度,可靈活捕捉各種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景的圖像信息,用于計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,如物體識(shí)別、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等。?
· 傳感器模塊:集成豐富的傳感器,包括溫濕度 & 光照傳感器模塊,能夠?qū)崟r(shí)感知環(huán)境中的溫濕度和光照強(qiáng)度變化,并將數(shù)據(jù)傳輸至處理器進(jìn)行分析和處理,可應(yīng)用于智能環(huán)境監(jiān)測(cè)等實(shí)訓(xùn)場(chǎng)景;指紋識(shí)別模塊,用于實(shí)現(xiàn)生物特征識(shí)別的實(shí)訓(xùn)操作,如指紋識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)與優(yōu)化;壓力傳感器模塊,能檢測(cè)壓力變化,適用于模擬壓力感知類的人工智能應(yīng)用開發(fā);舵機(jī) & LED 模塊,可實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的機(jī)械控制和燈光指示,配合相關(guān)算法,可完成如智能小車的運(yùn)動(dòng)控制、燈光跟隨等實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目;繼電器模塊,常用于控制電路的通斷,可用于構(gòu)建智能家居控制系統(tǒng)中的電器開關(guān)控制部分;蜂鳴器模塊,用于發(fā)出聲音警報(bào)或提示,增強(qiáng)實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目的交互性;語(yǔ)音識(shí)別模塊,可采集語(yǔ)音信號(hào)并進(jìn)行識(shí)別,為語(yǔ)音交互類人工智能應(yīng)用的開發(fā)提供基礎(chǔ)支持。?
· 軸機(jī)械臂組件:配備 6 軸機(jī)械臂組件,具有較高的運(yùn)動(dòng)靈活性和精度。其重復(fù)定位精度可達(dá) 0.2mm,能夠模擬工業(yè)生產(chǎn)中的機(jī)械臂操作,如零件分揀、裝配等任務(wù)。通過與實(shí)訓(xùn)箱的處理器連接,學(xué)生可利用所學(xué)的人工智能算法對(duì)機(jī)械臂進(jìn)行編程控制,實(shí)現(xiàn)智能化的操作,從而深入理解人工智能在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用。?
· 其他接口:提供豐富多樣的接口,方便與外部設(shè)備進(jìn)行連接和擴(kuò)展。具備 2 個(gè) USB 3.0 接口,數(shù)據(jù)傳輸速度快,可快速接入如移動(dòng)硬盤、高性能攝像頭等外部設(shè)備;1 個(gè) USB Host 接口,用于連接各類 USB 設(shè)備;1 個(gè) USB UART 接口,方便進(jìn)行串口通信;2 個(gè)千兆以太網(wǎng)接口,保障網(wǎng)絡(luò)通信的高速穩(wěn)定,可用于數(shù)據(jù)傳輸、遠(yuǎn)程控制以及與云端服務(wù)器進(jìn)行交互;1 個(gè) Type - C 接口,支持多種功能,如充電、數(shù)據(jù)傳輸?shù)龋?/span>1 個(gè)音頻接口,用于連接揚(yáng)聲器或麥克風(fēng),實(shí)現(xiàn)聲音的輸入輸出;1 個(gè) MIC 咪頭,專門用于語(yǔ)音采集;1 個(gè) RS485 接口,常用于工業(yè)設(shè)備之間的通信連接;1 個(gè) CAN 總線接口,適用于汽車電子、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域的通信;1 個(gè) SIM 卡插槽,可插入 SIM 卡實(shí)現(xiàn) 4G 或 5G 網(wǎng)絡(luò)連接,方便在沒有有線網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸;1 個(gè) TF 卡插槽,可進(jìn)一步擴(kuò)展存儲(chǔ)容量。?
(二)軟件配置?
· 操作系統(tǒng):實(shí)訓(xùn)箱設(shè)備支持國(guó)產(chǎn)化操作系統(tǒng)、Ubuntu操作系統(tǒng),支持國(guó)產(chǎn)化AI深度學(xué)習(xí)框架,支持CCE/CCE Compiler Tool編譯工具。其中Ubuntu的友好桌面環(huán)境,方便學(xué)生進(jìn)行日常的操作和應(yīng)用開發(fā),同時(shí)也具備豐富的軟件資源和社區(qū)支持。系統(tǒng)的配置滿足了不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和開發(fā)習(xí)慣,無(wú)論是側(cè)重于系統(tǒng)底層開發(fā)還是應(yīng)用層開發(fā),都能找到合適的環(huán)境。
· 開發(fā)語(yǔ)言支持:支持 Python、C、C++ 等多種主流開發(fā)語(yǔ)言。Python 以其簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和豐富的庫(kù),成為人工智能開發(fā)的首選語(yǔ)言之一,學(xué)生可以使用 Python 快速搭建人工智能模型,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、算法實(shí)現(xiàn)等操作。?
· 深度學(xué)習(xí)框架:內(nèi)置 TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch 等多種深度學(xué)習(xí)框架。TensorFlow 是谷歌開發(fā)的一款廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)框架,具有強(qiáng)大的計(jì)算圖優(yōu)化功能和豐富的模型庫(kù),可用于構(gòu)建各種復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。TensorFlow Lite 則專門為移動(dòng)設(shè)備和嵌入式設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化,能夠在資源有限的環(huán)境下高效運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型,適合實(shí)訓(xùn)箱這種嵌入式設(shè)備。PyTorch 以其動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的特性,在研究和開發(fā)領(lǐng)域備受青睞,它的代碼風(fēng)格更加簡(jiǎn)潔直觀,易于調(diào)試和修改,方便學(xué)生進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法的探索和創(chuàng)新。通過這些深度學(xué)習(xí)框架的支持,學(xué)生可以在實(shí)訓(xùn)箱上進(jìn)行從模型搭建、訓(xùn)練到部署的全流程操作,深入理解深度學(xué)習(xí)的原理和應(yīng)用。?
· 計(jì)算機(jī)視覺庫(kù):預(yù)裝 OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),這是一個(gè)功能強(qiáng)大的開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),包含了眾多用于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的算法和函數(shù)。學(xué)生可以利用 OpenCV 進(jìn)行圖像的讀取、預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別等操作,結(jié)合深度學(xué)習(xí)框架,實(shí)現(xiàn)如人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、圖像分類等實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目。OpenCV 的豐富功能和廣泛應(yīng)用,使其成為人工智能實(shí)訓(xùn)中不可或缺的工具,能夠幫助學(xué)生快速上手計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的開發(fā),提升其實(shí)踐能力。?
· 實(shí)訓(xùn)課程資源:配套豐富的實(shí)訓(xùn)課程資源,包括從基礎(chǔ)到進(jìn)階的人工智能課程。基礎(chǔ)課程涵蓋 Python 編程基礎(chǔ)、人工智能理論基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法等內(nèi)容,幫助學(xué)生建立起對(duì)人工智能的基本認(rèn)知和編程能力。進(jìn)階課程則深入講解深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用、自然語(yǔ)言處理應(yīng)用等領(lǐng)域的知識(shí)和實(shí)踐項(xiàng)目,如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類實(shí)戰(zhàn)、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本情感分析實(shí)戰(zhàn)等。課程資源采用理論講解與實(shí)踐操作相結(jié)合的方式,每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都配備了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)案例,學(xué)生可以在實(shí)訓(xùn)箱上直接運(yùn)行和調(diào)試代碼,通過實(shí)踐加深對(duì)理論知識(shí)的理解。同時(shí),課程資源還提供了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)和視頻教程,方便學(xué)生自主學(xué)習(xí)和解決遇到的問題。?
(三)特色功能應(yīng)用
· 黑白圖像上色體驗(yàn)應(yīng)用:該功能依托實(shí)訓(xùn)箱內(nèi)置的深度學(xué)習(xí)框架(如 TensorFlow、PyTorch)和計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)(OpenCV)實(shí)現(xiàn)。通過相關(guān)圖像上色模型,對(duì)輸入的黑白圖片進(jìn)行上色推理。學(xué)生可以將黑白圖像通過 USB 接口傳入實(shí)訓(xùn)箱,利用 RK3588 處理器的強(qiáng)大算力,讓模型快速處理圖像,在 13.3 英寸高清顯示屏上清晰呈現(xiàn)上色后的效果。此應(yīng)用能讓學(xué)生直觀感受深度學(xué)習(xí)在圖像生成與修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用,理解圖像特征提取、色彩預(yù)測(cè)等算法原理,是計(jì)算機(jī)視覺實(shí)訓(xùn)中的重要實(shí)踐內(nèi)容。?
· 雨天圖像增強(qiáng)體驗(yàn)應(yīng)用:借助實(shí)訓(xùn)箱的高性能硬件和專業(yè)的圖像處理算法,可對(duì)雨天圖像進(jìn)行清晰化處理。雨天圖像往往存在雨線干擾、對(duì)比度低等問題,該應(yīng)用通過預(yù)處理、雨線檢測(cè)與去除、圖像增強(qiáng)等步驟,提升圖像質(zhì)量。處理過程中,OpenCV 庫(kù)用于圖像的讀取和基礎(chǔ)處理,RK3588 處理器保障處理效率,處理后的清晰圖像在顯示屏上展示。學(xué)生通過該應(yīng)用能學(xué)習(xí)到圖像去噪、增強(qiáng)等計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),了解如何運(yùn)用算法解決實(shí)際場(chǎng)景中的圖像質(zhì)量問題,增強(qiáng)對(duì)人工智能在惡劣環(huán)境下圖像優(yōu)化應(yīng)用的認(rèn)知。
(四)實(shí)訓(xùn)箱特色?
· 軟硬協(xié)同設(shè)計(jì):實(shí)訓(xùn)箱的硬件和軟件進(jìn)行了深度協(xié)同設(shè)計(jì),硬件的高性能配置為軟件的運(yùn)行提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),而軟件的豐富功能則充分發(fā)揮了硬件的潛力。例如,NPU 與深度學(xué)習(xí)框架的緊密結(jié)合,使得模型的推理速度得到極大提升;傳感器模塊與相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序和算法相結(jié)合,能夠快速準(zhǔn)確地采集和處理數(shù)據(jù)。這種軟硬協(xié)同的設(shè)計(jì)理念,使學(xué)生在實(shí)訓(xùn)過程中能夠更好地理解硬件與軟件之間的交互關(guān)系,培養(yǎng)其綜合開發(fā)能力。?
· 產(chǎn)教融合理念:以產(chǎn)教融合為導(dǎo)向進(jìn)行設(shè)計(jì),實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目和課程資源緊密貼合實(shí)際行業(yè)應(yīng)用。通過模擬真實(shí)的工業(yè)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求,學(xué)生在實(shí)訓(xùn)過程中能夠接觸到實(shí)際工作中的問題和挑戰(zhàn),掌握解決實(shí)際問題的能力。例如,利用 6 軸機(jī)械臂組件進(jìn)行零件分揀的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,模擬了工業(yè)生產(chǎn)中的自動(dòng)化分揀流程;基于傳感器模塊的智能環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目,與實(shí)際的智能家居、智能工廠環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用相似。這種產(chǎn)教融合的設(shè)計(jì),使學(xué)生畢業(yè)后能夠更快地適應(yīng)企業(yè)的工作崗位,實(shí)現(xiàn)從學(xué)校到職場(chǎng)的無(wú)縫對(duì)接。?
· 多場(chǎng)景教學(xué)支持:能夠覆蓋多種教學(xué)場(chǎng)景,滿足不同課程和專業(yè)的教學(xué)需求。在計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化、電子信息等專業(yè)的教學(xué)中,可用于 Python 編程、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、嵌入式系統(tǒng)等課程的實(shí)踐教學(xué)。同時(shí),也適用于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐、學(xué)科競(jìng)賽等活動(dòng),為學(xué)生提供了一個(gè)綜合性的實(shí)踐平臺(tái),培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力。
2. 智能小車及教學(xué)實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)
(一)硬件部分?
· 主控單元:國(guó)產(chǎn)化芯片的邊緣計(jì)算開發(fā)板,采用先進(jìn)的四核心CPU架構(gòu),主頻1.5 GHz,內(nèi)存容量為4GB/4266Mbps(支持ECC功能),能夠高效處理復(fù)雜的控制算法和傳感器數(shù)據(jù),為智能小車的穩(wěn)定運(yùn)行提供強(qiáng)大的運(yùn)算支持。同時(shí),內(nèi)置8TOPS算力的NPU和半精度4 TFLOPS的運(yùn)算能力,專門針對(duì)人工智能算法進(jìn)行優(yōu)化,可實(shí)現(xiàn)AI模型的本地快速部署與推理,大大提高了人工智能相關(guān)任務(wù)的執(zhí)行效率,滿足如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)時(shí)運(yùn)行需求。
· 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊:采用 TB6612FNG 電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片,可同時(shí)驅(qū)動(dòng)兩路直流電機(jī)。該芯片能夠承受高達(dá) 1.2A 的連續(xù)輸出電流,峰值電流可達(dá) 3.2A,能夠?yàn)橹悄苄≤嚨碾姍C(jī)提供充足動(dòng)力。其內(nèi)置的過熱保護(hù)和過流保護(hù)功能,可有效防止電機(jī)因異常情況受損,保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。通過 PWM(脈沖寬度調(diào)制)技術(shù),能夠精準(zhǔn)控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向,實(shí)現(xiàn)智能小車的前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎、調(diào)速等動(dòng)作。?
· 傳感器模塊?
· ①超聲波傳感器:配置 HC - SR04 超聲波傳感器,用于檢測(cè)小車前方障礙物的距離。其有效檢測(cè)范圍為 2cm - 400cm,測(cè)量精度可達(dá) ±0.3cm。通過發(fā)射和接收超聲波信號(hào),計(jì)算信號(hào)往返時(shí)間來(lái)確定障礙物距離,為小車的避障功能提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。?
· ②紅外循跡傳感器:在小車底部安裝 3 個(gè)紅外循跡傳感器,呈左、中、右分布。該傳感器能夠檢測(cè)地面上的黑線或其他顏色對(duì)比明顯的軌跡,檢測(cè)距離可在 2mm - 10mm 范圍內(nèi)調(diào)節(jié),適應(yīng)不同場(chǎng)景的循跡需求。通過檢測(cè)反射光的強(qiáng)度變化,判斷小車與軌跡的相對(duì)位置,實(shí)現(xiàn)沿預(yù)定軌跡行駛的功能。?
· ③陀螺儀傳感器:選用 MPU6050 六軸陀螺儀加速度計(jì),可實(shí)時(shí)檢測(cè)小車的姿態(tài)變化,包括俯仰角、翻滾角和偏航角等。其測(cè)量范圍可設(shè)置為 ±250°/s、±500°/s、±1000°/s 和 ±2000°/s,滿足不同精度要求的應(yīng)用場(chǎng)景。通過獲取小車的姿態(tài)信息,可輔助小車在行駛過程中保持平衡,以及在轉(zhuǎn)彎等操作時(shí)進(jìn)行精確的角度控制。?
· ④視覺傳感器:配備 OpenMV 攝像頭,能夠采集彩色圖像,分辨率最高可達(dá) 1600×1200 像素。支持多種圖像識(shí)別算法,如顏色識(shí)別、物體識(shí)別、二維碼識(shí)別等。通過對(duì)采集到的圖像進(jìn)行分析處理,可實(shí)現(xiàn)智能小車的物體跟隨、目標(biāo)檢測(cè)等高級(jí)功能,為學(xué)生提供更豐富的人工智能應(yīng)用實(shí)踐場(chǎng)景。?
· 電源模塊:采用可充電的鋰電池組,電壓為 7.4V,容量為 2200mAh,能夠?yàn)橹悄苄≤囂峁┓€(wěn)定且持久的電源供應(yīng)。配備專門的電源管理電路,可對(duì)電池進(jìn)行過充、過放保護(hù),延長(zhǎng)電池使用壽命。同時(shí),通過降壓電路將電壓轉(zhuǎn)換為 5V 和 3.3V,為單片機(jī)、傳感器和其他模塊供電,確保各模塊正常工作。?
· 通信模塊?
· ①藍(lán)牙模塊:集成 HC - 05 藍(lán)牙模塊,用于實(shí)現(xiàn)手機(jī)或電腦與智能小車的無(wú)線通信??稍?10 米范圍內(nèi)穩(wěn)定傳輸數(shù)據(jù),方便用戶通過移動(dòng)設(shè)備對(duì)小車進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,如發(fā)送前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎等指令,也可用于實(shí)時(shí)獲取小車的傳感器數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息。?
· ②Wi - Fi 模塊:選用 ESP8266 Wi - Fi 模塊,支持 802.11b/g/n 協(xié)議,可將智能小車接入局域網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng)。通過 Wi - Fi 連接,可實(shí)現(xiàn)更高速的數(shù)據(jù)傳輸,支持遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控(配合 OpenMV 攝像頭)、與云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互等功能,拓展了智能小車的應(yīng)用場(chǎng)景,例如在遠(yuǎn)程控制、數(shù)據(jù)采集與上傳等方面具有更廣泛的應(yīng)用。?
(二)軟件部分?
· 操作系統(tǒng):基于 FreeRTOS 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā),該系統(tǒng)具有高效的任務(wù)調(diào)度機(jī)制,能夠確保智能小車的各個(gè)功能模塊(如傳感器數(shù)據(jù)采集、電機(jī)控制、通信等)在多任務(wù)環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行,互不干擾。通過合理分配系統(tǒng)資源,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性。?
· 開發(fā)語(yǔ)言:采用 C 語(yǔ)言進(jìn)行程序開發(fā),C 語(yǔ)言具有高效、靈活、可移植性強(qiáng)等特點(diǎn),適合對(duì)硬件進(jìn)行底層控制和復(fù)雜算法的實(shí)現(xiàn)。學(xué)生可以通過編寫 C 語(yǔ)言代碼,深入理解智能小車的控制原理和人工智能算法的實(shí)現(xiàn)過程,培養(yǎng)其編程能力和邏輯思維能力。?
· 公有云賬號(hào)綁定功能:支持主流公有云平臺(tái)(如阿里云、騰訊云、AWS、華為云等)的賬號(hào)綁定,通過系統(tǒng)內(nèi)置的安全認(rèn)證模塊,實(shí)現(xiàn)智能小車與公有云賬號(hào)的安全連接。綁定過程簡(jiǎn)單便捷,學(xué)生和老師可通過圖形化界面輸入賬號(hào)信息、密鑰等進(jìn)行授權(quán)綁定,綁定后可實(shí)現(xiàn)以下功能:?
· ①云存儲(chǔ)交互:支持用戶直接從課程章節(jié)進(jìn)入實(shí)驗(yàn),可將實(shí)訓(xùn)過程中產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、圖像、模型文件等上傳至公有云的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)中進(jìn)行安全存儲(chǔ)和管理,也可從云端下載所需的數(shù)據(jù)集、模型和課程資源。?
· ②云端班級(jí)管理:支持教師將自主實(shí)驗(yàn)分配給班級(jí)用戶;支持用戶進(jìn)行自主實(shí)驗(yàn),可選擇實(shí)驗(yàn)時(shí)間、資源配置;同時(shí)支持通過桌面云形式進(jìn)入頁(yè)面平臺(tái)實(shí)驗(yàn)操作區(qū)。?
· ③模型管理與部署:在實(shí)訓(xùn)箱中開發(fā)和訓(xùn)練的人工智能模型,可上傳至公有云的模型倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行版本管理,也可直接部署到云端的 AI 推理服務(wù)中,供其他設(shè)備或應(yīng)用調(diào)用,實(shí)現(xiàn)模型的共享和規(guī)?;瘧?yīng)用。?
· ④數(shù)據(jù)分析與可視化:傳感器采集的數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等可實(shí)時(shí)同步至公有云的數(shù)據(jù)分析平臺(tái),利用云端的大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行深度挖掘和可視化展示,生成直觀的圖表和報(bào)告,輔助學(xué)生理解數(shù)據(jù)規(guī)律。?
· ⑤遠(yuǎn)程管理與協(xié)作:支持查看Markdown實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書;實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)區(qū)支持查看實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書或?qū)嶒?yàn)指導(dǎo)視頻;老師可通過綁定的公有云賬號(hào)遠(yuǎn)程查看學(xué)生的實(shí)訓(xùn)進(jìn)度和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),進(jìn)行在線指導(dǎo)和評(píng)價(jià);學(xué)生之間也可通過云端共享實(shí)驗(yàn)成果,實(shí)現(xiàn)協(xié)作開發(fā)和學(xué)習(xí)交流。
(三)算法庫(kù)?
· 運(yùn)動(dòng)控制算法:內(nèi)置 PID(比例 - 積分 - 微分)控制算法,用于精確控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向,使智能小車能夠按照預(yù)定的軌跡和速度行駛。通過調(diào)整 PID 參數(shù),可適應(yīng)不同的行駛場(chǎng)景和控制要求,提高小車的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。?
· 避障算法:實(shí)現(xiàn)基于超聲波傳感器和紅外傳感器數(shù)據(jù)的避障算法,如 A * 算法、Dijkstra 算法等。這些算法能夠根據(jù)傳感器檢測(cè)到的障礙物信息,規(guī)劃出一條安全的行駛路徑,使小車能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主避障行駛。?
· 圖像識(shí)別算法:集成 OpenCV 庫(kù)中的常用圖像識(shí)別算法,如 Haar 級(jí)聯(lián)分類器用于物體識(shí)別、顏色直方圖用于顏色識(shí)別等。結(jié)合 OpenMV 攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù),學(xué)生可以利用這些算法實(shí)現(xiàn)智能小車對(duì)特定物體或顏色的識(shí)別和跟蹤功能,深入了解計(jì)算機(jī)視覺在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。?
· 教學(xué)實(shí)訓(xùn)軟件平臺(tái):配套專門的教學(xué)實(shí)訓(xùn)軟件平臺(tái),具有友好的用戶界面。該平臺(tái)提供了豐富的教學(xué)資源,包括實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)、視頻教程、示例代碼等,方便學(xué)生自主學(xué)習(xí)和實(shí)踐。學(xué)生可以在平臺(tái)上進(jìn)行代碼編寫、編譯、下載到智能小車中運(yùn)行,并實(shí)時(shí)查看傳感器數(shù)據(jù)、小車運(yùn)行狀態(tài)等信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)人工智能算法和智能小車控制的可視化調(diào)試和驗(yàn)證。?
3. 其他輔助設(shè)備
(一)紅外半球型智能攝像機(jī)模塊
配置高清紅外半球型智能攝像機(jī),具備強(qiáng)大的智能分析與圖像采集能力,具體功能如下:?
· 多算法切換運(yùn)行:支持人臉相關(guān)模式與行為分析模式的靈活切換。在人臉相關(guān)模式下,可實(shí)現(xiàn)人臉與人體的關(guān)聯(lián)抓拍,精準(zhǔn)捕捉人物影像并建立對(duì)應(yīng)關(guān)系;在行為分析模式下,能夠進(jìn)行快速移動(dòng)、徘徊檢測(cè)等行為識(shí)別,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為。?
· 高精度人臉屬性分析:可對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行多維度屬性分析,包括年齡段(老、中、輕)、性別、是否帶口罩、是否帶眼鏡等,各項(xiàng)屬性分析的平均準(zhǔn)確率≥90%,為實(shí)訓(xùn)中人臉識(shí)別算法的優(yōu)化與應(yīng)用提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支持。?
· 多目標(biāo)檢測(cè)與抓拍能力:在同一視頻畫面中,最多可同時(shí)檢測(cè)≥25 個(gè)運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo),同時(shí)支持對(duì)≥15 個(gè)運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤與抓拍,且支持人體正面、背面雙向抓拍,抓拍率≥95%,能滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的多目標(biāo)識(shí)別實(shí)訓(xùn)需求。?
· 數(shù)據(jù)交互與應(yīng)用:該攝像機(jī)采集的視頻數(shù)據(jù)、人臉屬性分析結(jié)果及人體抓拍信息,可通過實(shí)訓(xùn)箱的網(wǎng)絡(luò)接口上傳至綁定的公有云平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析與共享,也可與實(shí)訓(xùn)箱的其他模塊(如人臉識(shí)別模塊、行為分析算法庫(kù))協(xié)同工作,用于開展人臉識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)、行為分析算法優(yōu)化等實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,助力學(xué)生深入理解計(jì)算機(jī)視覺在智能安防、人機(jī)交互等領(lǐng)域的應(yīng)用。
(二)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通沙盤配置
· 智能交通沙盤硬件參數(shù)?
設(shè)備整體規(guī)格:設(shè)備整體尺寸≥2m×1.5m×0.5m,臺(tái)面尺寸≥3m²,為各類交通場(chǎng)景模型和實(shí)驗(yàn)操作提供充足空間,滿足多人同時(shí)開展實(shí)訓(xùn)的需求。臺(tái)面采用耐磨、防滑材質(zhì),確保模型穩(wěn)固放置,同時(shí)便于清潔和維護(hù)。?
仿真交通場(chǎng)景模型?
· 全息交通路口:包含≥雙向 8 車道的仿真道路,車道及路口標(biāo)線清晰規(guī)范,嚴(yán)格按照實(shí)際交通規(guī)則比例設(shè)計(jì),如車道分界線、停止線、斑馬線等,真實(shí)還原城市道路路口場(chǎng)景。配備≥2 個(gè)手動(dòng)控制紅綠燈模型,可模擬不同交通信號(hào)燈狀態(tài),支持手動(dòng)切換紅燈、綠燈、黃燈,為交通信號(hào)燈與車輛行為關(guān)聯(lián)的算法實(shí)驗(yàn)提供場(chǎng)景支持。?
· 停車場(chǎng)場(chǎng)景:提供≥48 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)停車位的停車場(chǎng)場(chǎng)景模型,停車位標(biāo)線清晰,包含入口、出口、通道等設(shè)計(jì),模擬真實(shí)停車場(chǎng)的布局。同時(shí)配備≥2 處輔助場(chǎng)景模型,如加油站、人行道等,豐富交通沙盤的場(chǎng)景多樣性,為更復(fù)雜的交通場(chǎng)景算法實(shí)驗(yàn)創(chuàng)造條件。?
· ①模型小車道具:提供實(shí)驗(yàn)所需的各類模型小車,具體包括:磁力小車≥9 個(gè),采用磁力驅(qū)動(dòng)方式,可通過外部控制實(shí)現(xiàn)自動(dòng)行駛,便于開展車輛跟蹤、路徑規(guī)劃等實(shí)驗(yàn);工程車、貨車、公交車≥3 個(gè),不同車型具有明顯外觀特征,用于車型識(shí)別算法的訓(xùn)練與測(cè)試;普通款型小車≥30 個(gè),款式多樣,可模擬社會(huì)車輛,滿足大規(guī)模車輛檢測(cè)與分析實(shí)驗(yàn)的需求。所有模型小車尺寸與交通沙盤場(chǎng)景比例適配,確保在沙盤中行駛順暢。?
· ②視覺采集與處理模塊:配備高清工業(yè)相機(jī)≥4 臺(tái),分布安裝于交通沙盤上方不同位置,實(shí)現(xiàn)對(duì)沙盤全域場(chǎng)景的無(wú)死角拍攝,拍攝分辨率≥1920×1080,幀率≥30fps,確保清晰捕捉車輛行駛狀態(tài)、紅綠燈變化等細(xì)節(jié)。相機(jī)通過數(shù)據(jù)傳輸線與人工智能實(shí)訓(xùn)箱連接,將采集的視頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至實(shí)訓(xùn)箱的 RK3588 處理器進(jìn)行處理,利用其內(nèi)置的 6TOPS 算力 NPU 和 OpenCV 計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的實(shí)時(shí)檢測(cè)、識(shí)別與分析。?
· ③控制與交互模塊:包含小車控制單元,可通過無(wú)線通信方式(如藍(lán)牙、Wi-Fi)與模型小車進(jìn)行連接,實(shí)現(xiàn)對(duì)磁力小車等自動(dòng)行駛車輛的速度、方向控制,支持預(yù)設(shè)路徑行駛和實(shí)時(shí)遙控兩種模式。配備觸摸顯示屏,用于展示實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、算法處理結(jié)果,如車輛識(shí)別標(biāo)注畫面、違規(guī)行為判斷結(jié)果等,同時(shí)支持手動(dòng)操作設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù),如調(diào)整檢測(cè)區(qū)域、啟動(dòng) / 停止實(shí)驗(yàn)等。
· 智能交通沙盤軟件參數(shù)?
· ①車型 / 車輛檢測(cè)實(shí)驗(yàn):基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),支持對(duì)沙盤道路上的車輛及車輛類別進(jìn)行識(shí)別。通過高清工業(yè)相機(jī)采集視頻畫面,利用實(shí)訓(xùn)箱中的深度學(xué)習(xí)框架(如 TensorFlow、PyTorch)和訓(xùn)練好的車型識(shí)別模型,對(duì)畫面中的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),自動(dòng)在畫面中框選標(biāo)注車體,并截圖顯示車輛細(xì)節(jié)及車輛類別(如公交車、貨車、小車等)結(jié)果。該功能可用于車輛檢測(cè)算法的優(yōu)化、車型分類模型的訓(xùn)練等實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目,幫助學(xué)生理解目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類算法在智能交通中的應(yīng)用。?
· ②違規(guī)掉頭檢測(cè)實(shí)驗(yàn):針對(duì)交通沙盤中的禁止掉頭區(qū)域,通過視覺采集模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)該區(qū)域內(nèi)的車輛行駛狀態(tài)。系統(tǒng)利用目標(biāo)跟蹤算法對(duì)自動(dòng)運(yùn)行的車輛進(jìn)行持續(xù)跟蹤,分析車輛行駛軌跡,當(dāng)檢測(cè)到車輛在禁止掉頭區(qū)域?qū)嵤┑纛^行為時(shí),自動(dòng)在畫面中框選標(biāo)注該車輛,截圖顯示車輛當(dāng)前行駛狀態(tài)并判斷為違規(guī)掉頭,同時(shí)記錄違規(guī)時(shí)間和車輛信息。此功能為學(xué)生提供了違規(guī)行為識(shí)別算法的實(shí)踐平臺(tái),可深入研究軌跡分析、區(qū)域檢測(cè)等技術(shù)。?
· ③占用公交車道檢測(cè)實(shí)驗(yàn):對(duì)交通沙盤中的公交車專用車道區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,通過計(jì)算機(jī)視覺算法識(shí)別行駛在該區(qū)域內(nèi)的車輛。系統(tǒng)能夠區(qū)分公交車與社會(huì)車輛,當(dāng)檢測(cè)到非公交車占用公交車道時(shí),自動(dòng)框選標(biāo)注該車輛,截圖顯示車輛當(dāng)前行駛狀態(tài)并判斷為占用公交車道行為。學(xué)生可通過該實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)特定區(qū)域車輛識(shí)別、類別判斷等算法,理解智能交通中專用車道管理的技術(shù)實(shí)現(xiàn)。
· ④闖紅燈檢測(cè)實(shí)驗(yàn):針對(duì)交通沙盤的十字路口區(qū)域,結(jié)合紅綠燈狀態(tài)和車輛行駛情況進(jìn)行檢測(cè)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)識(shí)別交通信號(hào)燈的顏色狀態(tài),并跟蹤通過路口的車輛,當(dāng)檢測(cè)到車輛在紅燈狀態(tài)下越過停止線時(shí),自動(dòng)框選標(biāo)注該車輛,截圖顯示車輛當(dāng)前行駛狀態(tài)和交通信號(hào)燈狀態(tài),并判斷為闖紅燈行為。該實(shí)驗(yàn)可讓學(xué)生掌握多目標(biāo)(車輛與信號(hào)燈)協(xié)同識(shí)別技術(shù),以及基于時(shí)間序列的行為判斷算法。
· ⑤剩余停車位檢測(cè)實(shí)驗(yàn):對(duì)停車場(chǎng)場(chǎng)景模型中的停車位進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),通過視覺采集模塊獲取停車場(chǎng)畫面,利用圖像分割和目標(biāo)檢測(cè)算法識(shí)別已停放車輛和空余車位。系統(tǒng)自動(dòng)在畫面中框選標(biāo)注已停放的車輛,統(tǒng)計(jì)并顯示空余車位數(shù)量,同時(shí)可生成停車位占用熱力圖,直觀展示停車場(chǎng)的使用情況。學(xué)生通過該實(shí)驗(yàn)可學(xué)習(xí)區(qū)域分割、數(shù)量統(tǒng)計(jì)等算法,了解智慧停車場(chǎng)中車位管理的技術(shù)原理。?
· ⑥違規(guī)停車檢測(cè)實(shí)驗(yàn):監(jiān)測(cè)停車場(chǎng)場(chǎng)景中車輛的停放情況,識(shí)別未停放在指定停車位內(nèi)的車輛(如停放在通道、入口等區(qū)域)。系統(tǒng)自動(dòng)框選標(biāo)注違規(guī)停放的車輛,截圖顯示違規(guī)位置和車輛狀態(tài),幫助學(xué)生掌握異常行為檢測(cè)算法在停車場(chǎng)管理中的應(yīng)用。