SBRGZ-100B人工智能實(shí)驗裝置V1
一、人工智能實(shí)驗平臺:
V1全新支持離線(xiàn)部署DEEPSEEK-R1模型 !
脫離網(wǎng)絡(luò ),親自實(shí)踐,助力您更快學(xué)習大語(yǔ)言模型
DeepSeek-R1離線(xiàn)模型
DeepSeek-R1 是一款高效的離線(xiàn)人工智能模型,專(zhuān)為嵌入式設備和邊緣計算場(chǎng)景設計。它能夠在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò )連接的情況下,提供強大的AI推理能力,適用于多種應用場(chǎng)景,如自然語(yǔ)言處理、圖像識別、語(yǔ)音識別等。
DeepSeek-R1 模型具有以下特點(diǎn):
l 高效推理:DeepSeek-R1 經(jīng)過(guò)優(yōu)化,能夠在低功耗設備上高效運行,提供快速的推理速度,適合實(shí)時(shí)應用場(chǎng)景。
l 輕量化設計:模型體積小,占用資源少,能夠在嵌入式設備上輕松部署,適合內存和計算資源有限的場(chǎng)景。
l 多模態(tài)支持:DeepSeek-R1 支持多種輸入模態(tài),包括文本、圖像和語(yǔ)音,能夠處理復雜的多模態(tài)任務(wù)。
l 離線(xiàn)運行:無(wú)需依賴(lài)云端服務(wù),DeepSeek-R1 可以在完全離線(xiàn)的環(huán)境下運行,確保數據隱私和安全。
l 廣泛的應用場(chǎng)景:DeepSeek-R1 可應用于智能家居、工業(yè)自動(dòng)化、醫療設備、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,提供強大的AI能力。
實(shí)驗平臺通過(guò) CPU-GPU 混合計算架構 實(shí)現高效的AI任務(wù)處理能力,完美適配 DeepSeek-R1 離線(xiàn)模型的部署需求。
具體協(xié)同機制如下:
GPU 加速:128 核 Maxwell GPU ,單精度浮點(diǎn)算力達 472 GFLOPS,專(zhuān)為密集計算任務(wù)優(yōu)化。顯著(zhù)提升卷積和矩陣運算效率。通過(guò) TensorRT 加速的 YOLOv5s 優(yōu)化模型,推理速度可達 15 FPS,原生支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的 GPU 加速計算,結合 CUDA 11.4 與 cuDNN 8.2 庫,實(shí)現卷積、矩陣運算效率提升 3-5 倍。
CPU 協(xié)同:4 核 Cortex-A57 處理器(主頻 1.43 GHz),承擔輕量級計算與系統級調度。CPU 負責數據預處理(如圖像歸一化、音頻特征提。、ROS 節點(diǎn)通信及機械臂控制指令生成,釋放 GPU 資源專(zhuān)注模型推理。通過(guò) NVIDIA 的調度器,動(dòng)態(tài)分配計算任務(wù)。例如,在語(yǔ)音情感識別實(shí)驗中,CPU 處理音頻信號濾波(延遲 < 50ms),GPU 執行 Mobilenet_v2 推理(延遲 < 150ms),整體端到端響應時(shí)間控制在 200ms 以?xún)取?/span>
內存與多任務(wù)優(yōu)化:擁有4GB LPDDR4 內存(帶寬 25.6 GB/s)。運行人工智能模型時(shí),為 DeepSeek-R1模型預留專(zhuān)用空間,剩余內存支持多任務(wù)并發(fā)(如攝像頭數據緩存、傳感器實(shí)時(shí)流處理)。通過(guò) ZRAM 交換壓縮技術(shù),有效擴展可用內存容量,確保復雜任務(wù)(如語(yǔ)義分割+語(yǔ)音控制)的流暢運行。
人工智能實(shí)驗平臺,專(zhuān)為高校人工智能教學(xué)打造的全功能平臺,讓您輕松掌握AI技術(shù),開(kāi)啟智能時(shí)代的大門(mén)!
三大核心優(yōu)勢,助您一路領(lǐng)先:
1. 由淺入深,循序漸進(jìn)
從基礎的GPIO擴展到深度學(xué)習的AI視覺(jué)、AI聽(tīng)覺(jué),AI平臺提供完整的學(xué)習路徑,讓您一步步掌握AI知識體系,輕松應對各種挑戰。
2. 軟硬結合,實(shí)踐為王
AI平臺將理論與實(shí)踐完美結合,豐富的實(shí)驗項目讓您在實(shí)踐中學(xué)習,在應用中鞏固。搭載具備高效推理、低資源占用和實(shí)時(shí)任務(wù)處理能力的DeepSeek-R1-1.5B離線(xiàn)人工智能模型,真正將AI知識融會(huì )貫通。
3. 開(kāi)放靈活,激發(fā)創(chuàng )新
開(kāi)放的GPIO接口和模塊化設計,支持個(gè)性化功能開(kāi)發(fā),讓您將創(chuàng )意變?yōu)楝F實(shí),打造屬于自己的AI項目。
4.詳盡的課程資源,全面的指導服務(wù)
本課程體系以"理論+實(shí)踐"雙輪驅動(dòng),面向人工智能領(lǐng)域提供系統化學(xué)習路徑,適配不同基礎的學(xué)習者(尤其在校大學(xué)生/研究生),助力從入門(mén)到精通的進(jìn)階,并支持學(xué)術(shù)研究與實(shí)踐開(kāi)發(fā)。
課程資源亮點(diǎn)
人工智能基礎模塊
數學(xué)基礎:涵蓋矩陣論、概率與信息論核心理論,構建底層邏輯框架。
編程基礎:從Python語(yǔ)法到Linux環(huán)境配置,結合TensorFlow、PyTorch等主流框架實(shí)戰入門(mén)。
機器學(xué)習與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ):系統講解經(jīng)典算法(SVM、決策樹(shù)、CNN、RNN、GAN等)及訓練優(yōu)化技巧。
實(shí)踐應用模塊
硬件開(kāi)發(fā):基于GPIO控制、傳感器集成(溫度/火焰/超聲波等),以及機械臂標定、運動(dòng)學(xué)控制與自動(dòng)化任務(wù)開(kāi)發(fā)。
AI視覺(jué):覆蓋OpenCV圖像處理、目標檢測、物體追蹤,結合機械臂實(shí)現色塊分揀、人臉追蹤等綜合場(chǎng)景。
AI聽(tīng)覺(jué):集成語(yǔ)音識別(HMM/Transformer)、語(yǔ)音合成、情感分析等前沿技術(shù),結合Kaldi實(shí)戰語(yǔ)音交互系統。
嵌入式與機器人:ROS開(kāi)發(fā)、運動(dòng)學(xué)逆解、6自由度機械臂控制,銜接工業(yè)級應用場(chǎng)景。
行業(yè)前沿覆蓋:結合計算機視覺(jué)、自動(dòng)駕駛、推薦系統等領(lǐng)域案例,融入Transformer、注意力機制等最新算法。
售后指導服務(wù)
全程支持:提供從理論學(xué)習到實(shí)驗落地的技術(shù)答疑,解決開(kāi)發(fā)環(huán)境配置、代碼調試等實(shí)際問(wèn)題。
學(xué)術(shù)賦能:輔助畢業(yè)設計、論文撰寫(xiě),提供實(shí)驗數據優(yōu)化與模型調優(yōu)建議。
實(shí)戰拓展:支持機械臂控制、AI視覺(jué)/聽(tīng)覺(jué)項目定制開(kāi)發(fā),助力成果轉化與競賽/科研應用。
課程價(jià)值:通過(guò)階梯式知識體系與全棧項目實(shí)戰,學(xué)習者可掌握人工智能核心技術(shù)鏈,無(wú)縫銜接學(xué)術(shù)研究與企業(yè)級開(kāi)發(fā)需求,實(shí)現從理論到產(chǎn)業(yè)落地的能力躍遷。
用戶(hù)的評價(jià):
1. 來(lái)自高校教師的評價(jià):
l 課程內容豐富,教學(xué)效果杠杠的,學(xué)生們都搶著(zhù)學(xué)AI!"
l 以前教AI,我頭都大了,各種理論知識,學(xué)生們聽(tīng)得云里霧里,F在有了AI平臺,我輕松多了,直接讓學(xué)生做實(shí)驗,學(xué)得賊快!"
2. 來(lái)自學(xué)生的評價(jià):
l 以前我對AI一點(diǎn)都不懂,現在我都能開(kāi)發(fā)自己的AI項目了!"
l 課程由淺入深,循序漸進(jìn),小白也能輕松上手。老師講得也好,我聽(tīng)得懂,學(xué)得會(huì )!"
3.來(lái)自校領(lǐng)導的評價(jià)
l AI平臺能夠幫助學(xué)生快速掌握AI知識和技能。平臺提供的實(shí)驗項目也非常實(shí)用,能夠幫助學(xué)生將理論知識應用到實(shí)踐中。"
l 我們相信,借助人工智能實(shí)驗平臺,我們學(xué)校的AI教學(xué)水平將不斷提升,學(xué)生們也將能夠在未來(lái)的AI時(shí)代取得更大的成就。"
二、人工智能實(shí)驗平臺,不僅是學(xué)習AI的最佳工具,更是您通往AI未來(lái)的橋梁!
(一)AI核心
GPU :128核 NVIDIA Maxwell GPU
CPU :4核cortex-A57處理器
內存:4 GB LPDDR 25.6 GB/s
算力:472 GFLOP
基于NVIDIA強大的Al計算能力,系統內核是一個(gè)小巧卻功能強大的計算機,它可以讓你并行運行多個(gè)人工智能模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、對象檢測、分割和語(yǔ)音處理等應用程序,系統搭載四核cortex- A57處理器,128核Maxwell GPU及 4GB LPDDR內存,帶來(lái)足夠的Al計算能力,提供472GFLOP算力,并支持一系列流行的Al框架和算法,比如TensorFlow、Pytorch、 caffe/caffe2、Keras、MXNET等。
(二)系統框架與AI框架
1.系統預裝ubuntu18.04操作系統,所有環(huán)境代碼庫文件均已安裝,開(kāi)機即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云計算領(lǐng)域效率極高,特別適用于機器學(xué)習這樣的存儲密集型和計算密集型任務(wù)。Ubuntun 長(cháng)期支持版本可以獲得 Canonical 官方長(cháng)達五年的技術(shù)支持。Ubuntu 18.04 LTS 還將附帶了 Linux Kernel 4.15,其中包含針對 Spectre 和 Meltdown 錯誤的修復程序。
2.提供詳細的python開(kāi)源范例程序
根據TIOBE最新排名 ,Python已超越C#,與Java,C,C++一起成為全球前4大最流行語(yǔ)言。國內目前百度指數搜索量已經(jīng)超越Java,與C++,即將成為國內最受歡迎的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。
Python被廣泛應用于后端開(kāi)發(fā)、游戲開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、科學(xué)運算、大數據分析、云計算,圖形開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域;Python在軟件質(zhì)量控制、提升開(kāi)發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫支持等各個(gè)方面均處于先進(jìn)地位。python具有 簡(jiǎn)單、易學(xué)、免費、開(kāi)源、可移植、可擴展、可嵌入、面向對象等優(yōu)點(diǎn),它的面向對象甚至比java和C#.net更徹底;
3.JupyterLab編程
JupyterLab是一個(gè)基于Web的交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境,用于Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數據.JupyterLab非常靈活配置和排列用戶(hù)界面,以支持數據科學(xué)、科學(xué)計算和機器學(xué)習中廣泛的工作流.JupyterLab是可擴展的和模塊化的編寫(xiě)插件,添加新組件并與現有組件集成
4.多種AI框架
OpenCV計算機視覺(jué)庫,TensorFlow AI框架,Pytorch AI框架等
(三)AI實(shí)驗平臺特點(diǎn)
全新部署DeepSeek-R1離線(xiàn)人工智能模型,內存占用小,低延遲響應。
支持多模態(tài)輸入,跨語(yǔ)言編程,優(yōu)化深度學(xué)習模型
人體姿態(tài)估計,應用于實(shí)際場(chǎng)景
實(shí)時(shí)背景移除,基于深度學(xué)習,高效實(shí)時(shí)移除背景
目標檢測,多目標檢測能力強
語(yǔ)義分割,像素級別的詳細分類(lèi),適用于環(huán)境感知
單目深度,無(wú)需特殊相機,利用全卷積網(wǎng)絡(luò ),可從單個(gè)圖像推斷相對深度,應用廣泛。
語(yǔ)音情感識別,采用Mobilenet_v2模型處理語(yǔ)音情感,輕量化、高效
六自由度機械臂,智能舵機,ROS控制,適用于AI視覺(jué)顏色分揀實(shí)驗
車(chē)牌識別,使用Teseract-OCR 引擎,識別準確率高,使用場(chǎng)景廣泛。
ROS機器人系統,跨平臺兼容,代碼開(kāi)源,模塊化設計,通用性強靈活性高。
AI聽(tīng)覺(jué)主板,具備高質(zhì)量音頻處理和語(yǔ)音服務(wù),搭載Snowboy喚醒詞檢測引擎,可以完成語(yǔ)音情感識別、圖靈機器人、語(yǔ)音對話(huà)等實(shí)驗。
(四)人工智能課程資源
人工智能實(shí)驗平臺在設計時(shí),考慮到不同基礎學(xué)習者的需求,力求使用更易理解的學(xué)習方式傳遞更加詳細的知識。本實(shí)驗平臺對各類(lèi)使用者均有一定的學(xué)習幫助,特別是在在校大學(xué)生和研究生,能夠幫助學(xué)生從初學(xué)逐漸過(guò)渡到深入學(xué)習。也可以幫助他們完成畢業(yè)設計或者學(xué)術(shù)論文。
在人工智能遍地開(kāi)花的今天,人工智能在 各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的作用,為產(chǎn)品賦能愈來(lái)愈稱(chēng)為各大企業(yè)的追求。人工智能早已滲透到計算機視覺(jué)、自動(dòng)駕駛、自然語(yǔ)言處理、機器人技術(shù)、推薦系統、語(yǔ)音識別、航空航天等等領(lǐng)域。
人工智能實(shí)驗平臺的學(xué)習主要分為兩個(gè)部分,第一部分為人工智能基礎,主要包括:相關(guān)數學(xué)基礎、編程基礎、機器學(xué)習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、ROS基礎與運動(dòng)學(xué)。第二部分主要為實(shí)踐學(xué)習包括:GPIO與傳感器、機械臂、AI視覺(jué)、AI聽(tīng)覺(jué)、離線(xiàn)人工智能模型。完成學(xué)習后,可以充分了解到人工智能最主流的相關(guān)應用。
1、相關(guān)數學(xué)基礎
教學(xué)課程 |
課程內容 |
矩陣論 |
標量、向量、矩陣、張量 |
矩陣和向量相乘 |
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單位矩陣和逆矩陣 |
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線(xiàn)性相關(guān)和生成子空間 |
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范數 |
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特殊類(lèi)型的矩陣和向量 |
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跡運算 |
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Moore-Penrose偽逆 |
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概率與信息論 |
隨機變量與概率分布 |
離散型變量與概率分布律 |
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常見(jiàn)的離散型概率分布 |
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連續型變量和概率密度函數 |
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常見(jiàn)的連續性概率分布 |
|
聯(lián)合概率 |
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邊緣概率 |
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條件概率 |
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獨立性和條件獨立性 |
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期望、方差和協(xié)方差 |
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信息論 |
2、編程基礎
教學(xué)課程 |
課程內容 |
變量與基本數據類(lèi)型 |
變量 |
基本數據類(lèi)型 |
|
列表和元組 |
列表 |
元組 |
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字典與集合 |
字典 |
集合 |
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類(lèi)和對象 |
面向對象概述 |
類(lèi)的定義和使用 |
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屬性 |
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繼承 |
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模塊化程序設計 |
函數創(chuàng )建和調用 |
參數傳遞 |
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深度學(xué)習框架簡(jiǎn)介 |
TensorFlow |
PyTorch |
|
Caffe/caffe2 |
|
PaddlePaddle |
|
Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介 |
Ubuntu操作系統 |
常用命令行 |
3、機器學(xué)習
教學(xué)課程 |
課程內容 |
基本概念 |
訓練集、測試集、驗證集 |
過(guò)擬合、欠擬合、泛化 |
|
學(xué)習率、正則化、交叉驗證 |
|
K-近鄰算法 |
基本概念 |
K的選取 |
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距離的度量 |
|
支持向量機 |
間隔與支持向量 |
對偶問(wèn)題 |
|
核函數 |
|
軟間隔與正則化 |
|
K-均值聚類(lèi) |
K-均值聚類(lèi) |
決策樹(shù)和隨機森林 |
決策樹(shù)的基本概念 |
選擇最佳劃分標準 |
|
隨機森林 |
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) |
神經(jīng)元模型 |
感知器 |
|
多層感知器 |
|
經(jīng)驗風(fēng)險和結構風(fēng)險 |
|
梯度下降和反向傳播 |
|
RBF網(wǎng)絡(luò ) |
|
超限學(xué)習機 |
|
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練技巧 |
4、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
教學(xué)課程 |
課程內容 |
人工智能 |
人工智能、機器學(xué)習與深度學(xué)習 |
深度學(xué)習 |
深度學(xué)習的發(fā)展歷程 |
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) |
發(fā)展歷程 |
基本結構 |
|
前饋運算與反向傳播 |
|
相關(guān)性質(zhì) |
|
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )變種 |
|
常用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型 |
|
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) |
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 |
長(cháng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò )神經(jīng) |
|
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的變體 |
|
生成對抗網(wǎng)絡(luò ) |
生成對抗網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 |
生成對抗網(wǎng)絡(luò )基本結構 |
|
生成對抗網(wǎng)絡(luò )變種 |
5、DeepSeek-r1-1.5B人工智能模型
教學(xué)課程 |
課程內容 |
深入了解模型 |
模型架構詳解 |
訓練流程 |
|
強化學(xué)習機制 |
|
高級應用與案例分析 |
數學(xué)推理 |
代碼生成 |
|
案例分析 |
|
本地部署與集成開(kāi)發(fā) |
環(huán)境準備 |
模型部署 |
|
API開(kāi)發(fā) |
|
提示詞設計與優(yōu)化 |
提示詞設計原則 |
高級技巧 |
|
案例分析 |
6、機器運動(dòng)學(xué)與ROS機器人
實(shí)驗課程 |
課程內容 |
ROS基礎與運動(dòng)學(xué) |
ROS基礎課程 |
ROS創(chuàng )建工程項目 |
|
自定義消息 |
|
Server通訊 |
|
機械臂URDF模型 |
|
機械臂運動(dòng)學(xué)正反解 |
|
MoveIt配置 |
|
智能串行總線(xiàn)舵機 |
|
PC上位機控制 |
|
機械臂自定義學(xué)習動(dòng)作組 |
|
機械臂關(guān)節弧度及末端姿態(tài)控制 |
|
機械臂工作區域內抓取、搬運 |
|
6自由度逆運動(dòng)學(xué)控制 |
7、GPIO、傳感器基礎課程
實(shí)驗課程 |
課程內容 |
Jetson nano GPIO課程 |
雙色LED控制 |
電位器檢測 |
|
繼電器控制 |
|
輕觸開(kāi)關(guān)按鍵 |
|
PCF8591模數轉換 |
|
PS2操縱桿 |
|
觸摸開(kāi)關(guān)控制 |
|
直流電機風(fēng)扇 |
|
步進(jìn)電機驅動(dòng) |
|
傳感器實(shí)驗課程 |
模擬霍爾傳感器 |
模擬溫度傳感器 |
|
火焰報警 |
|
煙霧傳感器 |
|
超聲波傳感器距離檢測 |
|
旋轉編碼器 |
|
紅外避障傳感器 |
|
BMP180氣壓傳感器 |
|
MPU6050陀螺儀加速度傳感器 |
|
循跡傳感器 |
8、機械臂課程
實(shí)驗課程 |
課程內容 |
機械臂基礎課程 |
用戶(hù)按鍵控制 |
蜂鳴器控制實(shí)驗 |
|
OLED控制實(shí)驗 |
|
控制單個(gè)舵機 |
|
同時(shí)控制6個(gè)舵機動(dòng)作 |
|
讀取舵機當前位置 |
|
機械臂關(guān)節標定實(shí)踐 |
|
機械臂關(guān)節弧度及末端姿態(tài)控制 |
|
機械臂舞蹈表演 |
|
機械臂搬運色塊實(shí)踐 |
|
機械臂搬運碼垛色塊實(shí)踐 |
|
機械臂抓取工作區域九點(diǎn)標定 |
|
機械臂抓取工作區域物塊測試 |
9、AI視覺(jué)課程
實(shí)驗課程 |
課程內容 |
AI視覺(jué)開(kāi)發(fā)課程 |
安裝和使用Matplotlib、Pyplot 和 Numpy |
在OpenCV中運行攝像頭 |
|
JetCam庫中測試USB攝像頭 |
|
OpenCV讀取、寫(xiě)入和顯示圖像 |
|
OpenCV讀取、顯示和保存視頻 |
|
OpenCV繪圖函數使用 |
|
OpenCV圖像質(zhì)量和像素操作 |
|
OpenCV圖片剪切 |
|
OpenCV圖片平移 |
|
OpenCV圖片鏡像 |
|
OpenCV仿射變換 |
|
OpenCV圖片縮放 |
|
OpenCV圖片旋轉 |
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OpenCV圖片處理 |
|
OpenCV灰度處理 |
|
OpenCV圖像美化 |
|
OpenCV邊緣檢測 |
|
OpenCV二值化處理 |
|
OpenCV矩形圓形繪制 |
|
OpenCV文字圖片處理 |
|
OpenCV線(xiàn)段繪制 |
|
OpenCV彩色圖片直方圖 |
|
OpenCV直方圖均衡畫(huà) |
|
OpenCV圖片修補 |
|
OpenCV亮度增強 |
|
OpenCV高斯均值濾波 |
|
OpenCV磨皮美白 |
|
OpenCV中值濾波 |
|
AI視覺(jué)與機械臂綜合課程 |
顏色檢測 |
臉部和眼睛檢測 |
|
行人檢測 |
|
汽車(chē)檢測 |
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車(chē)牌檢測 |
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目標追蹤 |
|
定位物體實(shí)時(shí)位置 |
|
攝像頭機械臂物體追蹤 |
|
攝像頭機械臂人臉追蹤 |
|
色塊抓取分揀實(shí)驗 |
|
攝像頭ArucoTag識別抓取實(shí)驗 |
|
AI人工智能機械臂與主人互動(dòng)實(shí)踐 |
|
AI人工智能機械臂手勢識別抓取指定色塊進(jìn)行碼垛 |
|
AI人工智能機械臂垃圾分類(lèi)實(shí)踐 |
|
嵌入式視覺(jué)應用 |
圖像分類(lèi) |
物體檢測 |
|
語(yǔ)義分割 |
|
目標檢測 |
|
人體姿態(tài)動(dòng)作識別 |
|
背景移除 |
|
單眼深度圖 |
10、AI聽(tīng)覺(jué)課程
實(shí)驗課程 |
課程內容 |
AI聽(tīng)覺(jué)領(lǐng)域前沿算法 |
連接時(shí)序分類(lèi)模型 |
Attention模型 |
|
基于HMM的語(yǔ)音識別 |
|
Transformer |
|
AI聽(tīng)覺(jué)綜合實(shí)戰 |
AI聽(tīng)覺(jué)領(lǐng)域前沿算法 |
在線(xiàn)語(yǔ)音合成 |
|
語(yǔ)音聽(tīng)寫(xiě)流式 |
|
圖靈機器人 |
|
AIUI |
|
VAD端點(diǎn)檢測 |
|
小薇機器人語(yǔ)音對話(huà) |
|
Snowboy語(yǔ)音喚醒 |
|
語(yǔ)音情感識別 |
|
基于 Kaldi 的語(yǔ)音識別實(shí)踐 |
(五)技術(shù)優(yōu)勢總結
1.硬件優(yōu)勢
l 強大計算能力:平臺搭載了NVIDIA 核心,具有128核Maxwell GPU,提供472 GFLOP的計算能力,專(zhuān)為密集計算任務(wù)優(yōu)化,顯著(zhù)提升卷積、矩陣運算及多模型并行推理效率。能夠高效支持AI模型的推理與實(shí)時(shí)任務(wù)處理,確?焖夙憫透咝幚。
l 高效處理架構:通過(guò)CPU和GPU協(xié)同工作,CPU負責輕量級計算與任務(wù)調度,GPU加速密集計算任務(wù),如圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推理,從而顯著(zhù)提升處理速度。
l 內存優(yōu)化:4GB LPDDR4 內存(帶寬 25.6 GB/s)支持多任務(wù)并發(fā)運行,通過(guò) ZRAM 交換壓縮技術(shù) 擴展可用內存容量,確保復雜任務(wù)(語(yǔ)義分割+語(yǔ)音控制)流暢執行。
l 高擴展性:設備支持多種接口(USB 3.0、HDMI、M.2等),支持GPIO擴展,能夠方便地與其他外部設備和傳感器進(jìn)行集成與擴展,增強了平臺的靈活性和應用場(chǎng)景的多樣性。
2.深度集成DeepSeek-R1離線(xiàn)模型
l 輕量化與高效推理:該平臺配備高效的DeepSeek-R1人工智能模型,具備1.5億參數,專(zhuān)為嵌入式設備優(yōu)化,運行時(shí)內存占用僅 2.1 GB,專(zhuān)為低功耗和實(shí)時(shí)推理設計。模型不僅支持圖像、語(yǔ)音和文本等多模態(tài)輸入,還能在完全離線(xiàn)的環(huán)境下運行,保證數據隱私和安全。
l 離線(xiàn)推理:DeepSeek-R1能夠在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò )的情況下進(jìn)行高效推理,所有數據處理均在本地完成,滿(mǎn)足教育場(chǎng)景對數據隱私與實(shí)時(shí)性的嚴苛需求。適合應用于智能家居、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域。
3.算法與應用優(yōu)勢
l 多種深度學(xué)習算法:平臺支持YOLO、U-Net、CycleGAN等常見(jiàn)的AI模型,能夠處理包括目標檢測、圖像分割、姿態(tài)估計、語(yǔ)音識別等任務(wù)。
l 高效視覺(jué)處理:具備實(shí)時(shí)目標檢測、多目標追蹤、語(yǔ)義分割等能力,適用于垃圾分類(lèi)、物體識別和環(huán)境感知等應用。
l 機器人控制與自動(dòng)化:結合 ROS Melodic 與 MoveIt 運動(dòng)規劃庫,實(shí)現機械臂高精度控制,支持復雜實(shí)驗如物體抓取、路徑規劃等。平臺可以控制機械臂進(jìn)行抓取、搬運等任務(wù),廣泛應用于智能制造、倉儲自動(dòng)化等場(chǎng)景。
4.軟件與開(kāi)發(fā)優(yōu)勢
l 開(kāi)源平臺與多框架支持:預裝Ubuntu 18.04 LTS系統,并支持TensorFlow、PyTorch、Keras等主流AI框架,方便開(kāi)發(fā)者在多種環(huán)境中進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與部署。ONNX格式提供與DeepSeek-R1-1.5B模型的無(wú)縫對接,使得開(kāi)發(fā)者能夠靈活選擇不同框架,降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
l 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境:平臺預裝JupyterLab交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境與Anaconda 4.5.4 虛擬環(huán)境,支持 Python 腳本快速調試與可視化教學(xué)。提供豐富的編程示例,幫助用戶(hù)快速上手AI開(kāi)發(fā)。
5.擴展與學(xué)習優(yōu)勢
l 開(kāi)放接口與擴展能力:模塊化設計,提供 40pin GPIO、M.2 接口 及 USB 3.0,支持個(gè)性化功能開(kāi)發(fā),用戶(hù)可以根據需求進(jìn)行定制和擴展,提升平臺的創(chuàng )新性。支持外接 NPU 加速模塊(如 Intel Neural Compute Stick 2),可將 BERT 等大模型推理效率提升 30%。
l 教學(xué)與工業(yè)雙適配:
教學(xué)場(chǎng)景:平臺提供包括AI視覺(jué)、AI聽(tīng)覺(jué)、機械臂控制等多個(gè)實(shí)驗課程,幫助學(xué)習者從基礎知識到高級應用逐步掌握人工智能技術(shù),掌握邊緣計算優(yōu)化策略。
工業(yè)場(chǎng)景:支持定制化功能開(kāi)發(fā)(如安防監控、智能分揀),滿(mǎn)足智能制造與物聯(lián)網(wǎng)應用的多樣化需求。
l 跨學(xué)科支持:除了AI算法,還結合了機器人控制、傳感器應用、圖像處理等領(lǐng)域,適合不同背景的學(xué)習者,尤其在高校和科研機構中具有廣泛的應用前景。
6.能效與成本優(yōu)勢
l 高能效比:每瓦算力達 14.8 GFLOPS/W(GPU 功耗 10W),遠超同類(lèi)嵌入式方案(如 Raspberry Pi 4 的 0.5 GFLOPS/W)。
l 低成本部署:實(shí)驗箱硬件與 DeepSeek-R1 模型的協(xié)同設計,顯著(zhù)降低 AI 教學(xué)與原型開(kāi)發(fā)的硬件投入,同時(shí)減少云端服務(wù)依賴(lài)帶來(lái)的長(cháng)期成本。
三、實(shí)訓平臺
(一)儀器架:儀器架置于實(shí)訓臺頂部,由截面尺寸:70mm×70mm,高性能表面氧化的鋁型材、雙面噴塑鋼板及一次成型鋁壓鑄框架連接構件構成(非焊接工藝),外形美觀(guān),結構牢固耐用。儀器架底部裝有隱藏式扁平形照明LED燈,光源集中柔和明亮,外形美觀(guān)。
(二)電源控制箱:電源控制箱鋁型材結構,內嵌多組交流220V儀器儀表工作電源插座,并設有獨立漏電保護開(kāi)關(guān),電源控制箱置于儀器架下部,儀器儀表電用安全方便。并裝有LED燈控制開(kāi)關(guān)。
(三)實(shí)訓桌結構:
實(shí)訓桌規格為1200(長(cháng))*700(寬)*1150(高),設有一個(gè)鍵盤(pán)托一個(gè)抽屜,桌子下部靠后右邊有一個(gè)電腦主機箱托。實(shí)驗桌主體結構全部采用高性能表面氧化的鋁型材及一次成型鋁壓鑄框架連接構件,連接構件采用壓鑄成型工藝(非焊接工藝),經(jīng)機加工、拋丸、噴砂,表面靜電噴涂工藝,安裝方便、快捷,用戶(hù)可自行DIY組裝。桌體立柱采用工業(yè)鋁型材成型工藝,表面氧化處理,截面尺寸:70mm×70mm,四面帶槽,槽寬約8mm,端部裝有注塑成型配套塑料堵頭。桌面采用25mmE1級三聚氰胺飾面板,桌面板下設支撐框架,承受力不少于300kg。實(shí)訓裝置整體簡(jiǎn)約不簡(jiǎn)單,高端大氣,符合現代化產(chǎn)品審美和發(fā)展趨勢。
實(shí)驗桌后面二支截面尺寸70mm×70mm桌腳向上延伸,與一次成型鋁壓鑄框架連接構件構成(非焊接工藝)牢固的支架,與儀器架、電源控制箱組成一個(gè)完整的實(shí)訓屏。
四、硬件資源
功能單元 |
參數 |
功能描述 |
實(shí)驗箱 |
外形尺寸:≥610*440*240mm; |
外箱采用鋁木合金材料,四周安裝尼龍防護墊,實(shí)驗箱體內部包含存儲空間,可以妥善存放模塊及配件,打開(kāi)方式為按壓彈出。 |
AI運算單元 |
GPU :128核
NVIDIA Maxwell GPU; 內存:4 GB LPDDR 25.6 GB/s; 算力:472 GFLOP; 核心擴展:擁有最少4個(gè)USB3.0接口,支持HDMI和DP視頻接口,一路M.2接口的單路PCIE,并安裝有散熱風(fēng)扇, 40pin GPIO; 網(wǎng)絡(luò ):千兆以太網(wǎng)口 |
安裝Ubuntu 18.04 LTS+ROS Melodic操作系統,集成JupyterLab開(kāi)發(fā)環(huán)境、安裝DeepSeek-R1離線(xiàn)人工智能模型,Anaconda 4.5.4虛擬環(huán)境,支持一系列流行的AI框架和算法,比如TensorFlow、caffe/caffe2、Keras、Pytorch、MXNET 等,系統安裝有OpenCV計算機視覺(jué)庫,TensorFlow AI框架,Pytorch AI框架。 |
機械臂 |
機械臂自由度:5自由度+夾持器,200g有效負載,臂展350mm; 舵機方案:15Kg*5+6Kg*1智能串行總線(xiàn)舵機; 材質(zhì):陽(yáng)極氧化處理鋁合金; |
用于機器人運動(dòng)學(xué)與機器人系統,可以完成夾持積木等動(dòng)作。 |
嵌入式核心主板 |
接口:6個(gè)總線(xiàn)舵機接口, PWM舵機接口,i2C接口,除AI核心板外還支持STM32和Raspberry Pi; OLED:顯示CPU占用,顯示內存占用,顯示IP地址等基礎信息; 按鍵:K1+K2鍵; |
用于支持機械臂動(dòng)作。 |
攝像頭 |
采用USB接口,30萬(wàn)像素,110度廣角攝像頭,480P分辨率(600*480) |
AI視覺(jué)實(shí)驗,如垃圾分揀等實(shí)驗。 |
AI聽(tīng)覺(jué)單元 |
音頻芯片:采用SSS1629音頻芯片; 麥克風(fēng):板載兩個(gè)高質(zhì)量MEMS硅麥克風(fēng); 接口:標準3.5mm耳機接口、雙通道喇叭接口; |
采用USB接口設計,免驅動(dòng),多系統兼容,可左右聲道錄音,音質(zhì)更加?梢酝瓿AI聽(tīng)覺(jué)類(lèi)實(shí)驗。 |
傳感器實(shí)驗模塊 |
傳感器實(shí)驗模塊將Jetson nano的GPIO接口引出,方便完成GPIO實(shí)驗,并且包含以下實(shí)驗課程:雙色LED、 繼電器、 輕觸開(kāi)關(guān)按鍵、U 型光電傳感器、模數轉換、PS2 操縱桿、電位器、模擬霍爾傳感器、光敏傳感器、火焰報警、氣體傳感器、觸摸開(kāi)關(guān)、超聲波傳感器距離檢測、旋轉編碼器、紅外避障傳感器、氣壓傳感器、陀螺儀加速度傳感器、循跡傳感器、直流電機風(fēng)扇模塊、步進(jìn)電機驅動(dòng)模塊; |
傳感器實(shí)驗模塊可以更好的幫助學(xué)習者更加快速的入門(mén)Jetson nano的GPIO控制,從基礎入手,完成實(shí)驗項目。同時(shí)引出的GPIO和可移動(dòng)的模塊也使我們后續的使用和開(kāi)發(fā)更加方便。 |
顯示屏 |
10寸顯示屏,HDMI接口,1080P分辨率。 |
顯示屏傾斜安裝,傾斜角度大于5°。用于操作系統顯示。 |
鍵盤(pán)鼠標 |
干電池供電,無(wú)線(xiàn)藍牙連接。 |
用于系統控制。 |
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