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        SY-AI-01A人工智能教学开发平台
        2022-03-03 08:34:30
        1320次访问

        中卫楼宇自动化实训系列设备

        一、总体介绍

        1. 平台采用Jetson Nano开发套件

        2. 提供现代AI的强大功能。完整的软件可编程性。Jetson Nano采用四核64位ARM CPU和128核集成NVIDIA GPU,可提供472 GFLOPS的计算性能。它还包括4GB LPDDR4存储器,采用高效,低功耗封装,具有5W / 10W功率模式和5V DC输入。

        3. 完全兼容这些框架和NVIDIA领先的AI平台,可以比以往更轻松地将基于AI的推理工作负载部署到Jetson。Jetson Nano为各种复杂的深度神经网络(DNN)模型提供实时计算机视觉和推理。这些功能支持多传感器自主机器人,具有智能边缘分析的物联网设备和先进的AI系统。甚至转移学习也可以使用ML框架在Jetson Nano上本地重新训练网络。

        4. Jetson Nano开发套件的占地面积仅为80x100mm,具有四个高速USB 3.0端口,MIPI CSI-2摄像头连接器,HDMI 2.0和DisplayPort 1.3,千兆以太网,M.2 Key-E???,MicroSD卡插槽,和40引脚GPIO接头。端口和GPIO接头开箱即用,具有各种流行的外围设备,传感器和即用型项目。

        5、Jetson Nano可以运行各种各样的高级网络,包括流行的ML框架的完整原生版本,如TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等。通过实现图像识别,对象检测和定位,姿势估计,语义分割,视频增强和智能分析等强大功能,这些网络可用于构建自动机器和复杂AI系统。

        1. 硬件资源及技术参数

        处理

        中央处理器

        64位四核ARM A57 @ 1.43GHz

        GPU

        128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz

        记忆

        4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s

        视频编码器*

        4Kp30 | (4x)1080p30 | (2x)1080p60

        视频解码器*

        4Kp60 | (2x)4Kp30 | (8x)1080p30 | (4x)1080p60

        接口

        USB

        4x USB 3.0 A(主机)| USB 2.0 Micro B(设备)

        相机

        MIPI CSI-2 x2(15位Flex连接器)

        显示

        HDMI | DisplayPort的

        联网

        千兆以太网(RJ45)

        无线

        M.2带有PCIe x1的Key-E

        存储

        MicroSD卡(建议最低16GB UHS-1)

        其他I / O.

        3x)I2C | (2x)SPI | UART | I2S | 个GPIO

        主要实验项目

        平台提供OpenCV、机器学习、深度学习和端侧AI模型部署等教学资源,并提供从神经网络模型训练、模型转换到模型部署的完整文档教程。配套丰富的实训案例以及开发手册等。

        1、控制基础例程

        控制RGB灯

        控制蜂鸣器

        操作控制舵机

        读取舵机位置

        控制所有舵机

        控制机械臂做一些动作

        操作机械臂记忆动作

        机械臂夹方块

        2、OpenCV基础例程

        图像读取与显示;

        图像绘制;

        图像ROI提??;

        图像几何变换;

        图像形态学操作;

        图像轮廓提取

        3、机器学习基础例程

        (1)回归算法;

        (2)聚类算法;

        (3)分类算法;

        (4)决策树;

        (5)支持向量机;

        4、深度学习基础例程

        神经网络线性回归;

        神经网络非线性回归;

        全连接神经网络识别手写数字;

        卷积神经网络人脸识别

        神经网络模型的保存与使用;

        5、深度学习综合例程

        (1)手势识别实验

        (2)颜色识别实验

        (3)颜色识别并抓取积木实验

        (4)视觉定位实验

        (5)垃圾分类实验

        (6)目标追踪实验

        (7)人脸表情识别应用案例

        (8)车牌识别应用案例

        (9)口罩检测应用案例

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      1. 上海上益教育设备制造有限公司
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