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| CPU |
SOC:RK3399 核心:64位雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53 頻率:Cortex-A72 (2.0 ghz), Cortex-A53 (1.5 ghz) |
| GPU | Mali-T864 GPU,支持OpenGL ES1.1/2.0/3.0/3.1、OpenVG1.1 OpenCL, DX11, AFBC |
| VPU | 4K VP9 and 4K 10bits H265/H264 60fps decoding, Dual VOP, etc |
| Memory | RAM: Dual-Channel 4GB DDR3 |
| Storage | eMMC: 16GB(regular), 32GB/64GB(optional), eMMC 5.1 |
| Power Management | RK808-D PMIC,配合獨立直流/直流,啟用dvf solfware省電,RTC喚醒,系統(tǒng)睡眠模式 |
| Connectivity |
以太網(wǎng):本機千兆以太網(wǎng) wi - fi: 802.11 a / b / g / n / ac 藍(lán)牙:4.1雙模式 天線:雙天線接口 |
| Video Input | 1個或兩個4-Lane MIPI-CSI,雙重ISP, 13 mpix / s,同時支持雙相機數(shù)據(jù)的輸入 |
| Video Output |
HDMI: HDMI 2.0a, supports 4K@60Hz，HDCP 1.4/2.2 DP on Type-C: DisplayPort 1.2 Alt Mode on USB Type-C LCD Interface: one eDP 1.3（4-Lane，10.8Gbps）, one or two 4-Lane MIPI-DSI |
| USB |
USB 2.0: 2獨立的本地主機USB 2.0 USB 3.0: 1本地主機USB 3.0 USB c類型:支持USB3.0 c型和顯示端口1.2 Alt模式USB c型 |
| PCIe | PCIe x4, compatible with PCIe 2.1, Dual operation mode |
| 調(diào)試 | 1 x調(diào)試UART, 3 v級,1500000個基點 |
| LED | 1x Power LED(Red) 1x GPIO LED(Green) |
| Key | Power Key x1 Reset Key x1 Recovery Key x1 |
| 工作溫度 | -20℃ to 70℃ |
| 電源 | 直流12 v / 1(邊緣連接器)或DV 5 v / 2.5 (c型) |
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圖：手寫字識別案例
圖： 人臉識別案例
圖：目標(biāo)檢測案例
圖：人體姿態(tài)識別案例
圖：手勢檢測和識別系統(tǒng)案例
圖：交通門禁車牌檢測和識別系統(tǒng)案例
圖：人臉門禁檢測和識別系統(tǒng)案例
圖：聲紋電子鎖系統(tǒng)案例
圖：語音控制智能家居系統(tǒng)案例
圖：知識圖譜和文本聊天機器人系統(tǒng)案例
| 序號 | 項目名稱 | 項目技術(shù)指標(biāo) | 備注 |
| 1 |
名稱：AI人工智能語音機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺 型號：DB-SD38 |
本項目實驗系統(tǒng)采用CPU+GPU雙處理器架構(gòu)，是一款集成AI語音、機器視覺、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、嵌入式Linux于一體的高端教學(xué)科研實驗平臺。 整個教學(xué)平臺包括人工智能（AI）和嵌入式Linux部分，兩部分互相支撐、互為補充，共同實現(xiàn)嵌入式人工智能。人工智能部分的硬件基于嵌入式ARM控制器、高清相機模塊、7麥麥克風(fēng)陣列，具備語音、圖像數(shù)據(jù)的采集和處理能力及適用于多種場景的控制接口；嵌入式Linux部分的硬件采用CPU+GPU雙處理器架構(gòu)，配備高清大屏以及豐富的外設(shè)接口。 平臺采用多核高性能 AI 處理器，預(yù)裝 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與 OpenCV 計算機視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學(xué)習(xí)端側(cè)推理框架。 提供多種應(yīng)用外設(shè)與豐富的機器視覺、AI語音、深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)應(yīng)用案例，如語音前處理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提�。�、語音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標(biāo)檢測、端側(cè)推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，通過案例教學(xué)讓學(xué)生掌握計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的基本原理和典型應(yīng)用開發(fā)。 一、硬件技術(shù)參數(shù) ★1、處理器： CPU: RK3399：六核 Dual Cortex-A72 + Quad Cortex-A53, 64-bit CPU at 1.8GHz GPU: Mali-T864 GPU,支持 OpenGL ES 1.1/2.0/3.0/3.1, OpenVG 1.1, OpenCL, DX11 2、存儲器：雙通道LPDDR3（64-bit）不低于4GB，16GB 高速emmc 擴展存儲，MicroSD不低于64G 3、高清相機模組：CMOS傳感器OV13850，MIPI信號輸出，1300萬像素，最高支持4224x3136像素。 4、AI高清攝像機：有效像素500萬像素，對焦方式自動對焦，USB2.0接口，提供基于eAIOT教學(xué)平臺的人臉識別系統(tǒng)案例。 ★5、11.6寸板載高清觸顯一體屏：11.6寸eDP接口,分辨率不低于1920*1080 ★6、1）Zigbee網(wǎng)關(guān)模塊接口：板載，采用直列雙排20芯插針牢靠固定，非usb接口。 2）BLE網(wǎng)關(guān)模塊接口：板載，采用直列雙排20芯插針牢靠固定，非usb接口。 7、4G模組：板載EC20模組，支持LTE TDD/LTE FDD/TD-SCDMA/WCDMA /TD-SCDMA/CDMA2000/CDMA/GSM等頻段 ★8、7路麥克風(fēng)陣列： 1）7路麥克風(fēng)陣列，提供聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取等功能。（需提供完整硬件原理圖及PCB文件截圖證明為自主研發(fā)產(chǎn)品） 2）主控芯片K210，RISC-V 雙核64位處理器，主頻最高800MHz。集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器KPU，峰值算力1TOPS。 3）一體化單板設(shè)計，集成TFT彩色液晶屏，能夠直觀顯示彩色音頻頻譜圖。 4）集成 STM32音頻驅(qū)動芯片，提供USB聲卡驅(qū)動，開放源代碼。（提供源碼工程截圖，源碼備查） 5）采用雙列直插封裝和USB接口輸出，需能夠接入到系統(tǒng)主板中使用。 6）5米監(jiān)測范圍，基于linux系統(tǒng)。 ★9、OBD接口：板載，標(biāo)準(zhǔn)16針OBD-II插座，與配套軟件結(jié)合可完成基于CAN總線通信相關(guān)實驗。 10、天線接口：板載wifi、BLE、lora、LTE共4個天線接口。 11、其他硬件接口： 1）UART：1路RS232，1路RS485 2）以太網(wǎng)：100/1000M 3）音頻：音頻輸出接口、MIC音頻輸入接口、板載4歐3W揚聲器 4）無線網(wǎng)：WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1 5）USB 3.0 HOST接口：板載2個 6）Debug接口：板載1個、Download接口：板載1個 7）鍵盤：板載7寸80鍵標(biāo)準(zhǔn)鍵盤 8）紅外接收：板載紅外接收模塊1個 9）傳感器擴展接口：板載，與無線傳感器節(jié)點的傳感器模塊接口兼容，可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅(qū)動開發(fā)實驗。 10）按鍵：板載重啟、恢復(fù)、電源3個功能按鍵，4個用戶自定義按鍵 LED：板載4顆藍(lán)色LED燈珠 11）震動馬達(dá)傳感器：板載1個 12）其他接口：MIPI、GPIO、SPI、I2C、TF Card (sd/mmc 3.0)、SIM卡座、USB 2.0 HOST、USB Type-C (with DP out)、eDP 1.3、HDMI 2.0 for 4K 60Hz 12、實驗箱箱體：單層一體式設(shè)計，左邊固定安裝實驗所需硬件，右邊收納放置配套電源適配器、線材、配件等設(shè)備。 二、軟件規(guī)格參數(shù)要求 ★1、操作系統(tǒng)：Linux+QT、Ubuntu18.04、Android8.1，支持Linux+QT、Ubuntu雙操作系統(tǒng)SD卡快速離線切換，方便教學(xué)管理； ★2、須配備LoRaWAN NS(network server)實驗軟件，配合硬件可實現(xiàn)LoRaWAN雙向通信實驗，實驗可以顯示無線通信頻率值、擴頻因子、RSSI（接收信號強度）、信噪比、fcnt等信息。通過實驗可以快速評估和測試LoraWan協(xié)議下的數(shù)據(jù)通信格式、通信距離、信號質(zhì)量等，同樣也可以基于現(xiàn)有的樣例進(jìn)行二次開發(fā)快速完成課程設(shè)計、項目開發(fā)、科研等。 ★3、提供嵌入式深度學(xué)習(xí)框架Tengine：針對 ARM CPU 及 ARM Mali GPU 優(yōu)化，支持 Caffe/TensorFlow/MXnet/ONNX 模型文件，兼容 Caffe/TensorFlow API，以插件方式支持底層算子擴展，支持 INT8 量化。 ★4、提供物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺： 1）學(xué)生能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)感知層設(shè)備（傳感器、執(zhí)行器等）接入物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，平臺能夠接收并存儲傳感器和執(zhí)行器的實時數(shù)據(jù)，模塊在線狀態(tài)，并實時顯示。 2）提供后臺管理系統(tǒng)，能夠設(shè)置賬號類型和使用權(quán)限。支持多用戶管理及權(quán)限控制，分為父用戶和子用戶，父用戶可以創(chuàng)建多個子用戶，并且可以為每個子用戶分配增、刪、改幾種權(quán)限，子用戶創(chuàng)建的資源相互隔離。 3）提供物聯(lián)網(wǎng)規(guī)則編輯器，無需編寫代碼即可編輯復(fù)雜的自動化控制策略，實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。 4）提供豐富的可視化控件庫，通過拖拽、簡便配置即可完成美觀的UI設(shè)計。支持GIS地圖、曲線圖、柱狀、餅圖、圖表、按鈕、儀表圖等控件。 5）物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備也能夠向執(zhí)行器發(fā)送控制命令，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)模塊的在線監(jiān)測。 6）云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入，通過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術(shù)取得傳感器采集的數(shù)據(jù)，形成一個完整的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。 7）數(shù)據(jù)通過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺軟件，進(jìn)行數(shù)據(jù)圖形化展示。 8）支持本地化部署和云端部署兩種方式。 ★5、人工智能麥克風(fēng)陣列語音前處理軟件： 1）需支持以下實驗并提供所有源代碼：聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取實驗。 三、實驗教學(xué)課程資源 ★平臺提供成套教學(xué)資源，用戶可以按照學(xué)期長度和實際教學(xué)情況安排教學(xué)，須配備實驗指導(dǎo)書，實驗指導(dǎo)書可以提供10～18周、每周2～6節(jié)課的教學(xué)實驗需要。包含但不限于以下知識實驗課程： Linux 實驗列表 初識linux 系統(tǒng)：Ubuntu 系統(tǒng)安裝、Ubuntu 系統(tǒng)入門、Ubuntu 終端操作、Shell 操作、APT 下載工具、Ubuntu 下文本編輯、Linux 文件系統(tǒng)、Linux 用戶權(quán)限管理、Linux 磁盤管理 Linux應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ)：編寫 HelloWorld 代碼、編譯 HelloWorld、GCC 編譯器、Makefile文件 ARM Linux 開發(fā)基礎(chǔ)：RK3399開發(fā)平臺介紹、開發(fā)環(huán)境搭建、關(guān)于ARM架構(gòu)、AArch64匯編基礎(chǔ)、RK3399啟動方式詳解、匯編LED燈試驗、C語言版LED燈實驗 基于SDK開發(fā)Uboot,kernel,rootfs：SDK 基礎(chǔ)、U-Boot 頂層 Makefile 詳解、U-Boot 啟動流程詳解、U-Boot 圖形化配置及其原理、Linux 內(nèi)核頂層 Makefile詳解、buildroot根文件系統(tǒng)構(gòu)建 linux 設(shè)備驅(qū)動程序開發(fā)基礎(chǔ)：字符設(shè)備驅(qū)動開發(fā)、嵌入式 Linux LED 驅(qū)動開發(fā)實驗、新字符設(shè)備驅(qū)動實驗、Linux 設(shè)備樹、設(shè)備樹下的 LED 驅(qū)動實驗、pinctrl 和 gpio 子系統(tǒng)實驗、Linux 并發(fā)與競爭、Linux 并發(fā)與競爭實驗、Linux 按鍵輸入實驗、Linux 內(nèi)核定時器實驗、Linux 中斷實驗、Linux 阻塞和非阻塞 IO 實驗、異步通知實驗 linux 設(shè)備驅(qū)動程序開發(fā)進(jìn)階：platform 設(shè)備驅(qū)動實驗、設(shè)備樹下的 platform 驅(qū)動編寫、Linux 自帶的 LED 燈驅(qū)動實驗、Linux MISC 驅(qū)動實驗、Linux INPUT 子系統(tǒng)實驗、Linux RTC 驅(qū)動實驗、Linux I2C 驅(qū)動實驗、Linux SPI驅(qū)動實驗、Linux misc雜項設(shè)備驅(qū)動實驗 Linux 無線通信編程實驗：lorawan NS實驗、Linux網(wǎng)絡(luò)編程試驗、嵌入式 Web 服務(wù)器試驗、IOT云服務(wù)實驗 嵌入式 Linux QT開發(fā) Qt簡介：Qt環(huán)境搭建 Qt編程基礎(chǔ)：Qt用到的開發(fā)工具、Qt編程涉及的術(shù)語和名詞、Qt Creator的初步使用、第一個Qt程序、Qt項目管理文件、Qt項目界面文件、Qt項目中的main主函數(shù)、Qt界面布局管理、Qt信號與槽機制、Qt Creator使用技巧 Qt應(yīng)用開發(fā)實例：QCalculator計算器應(yīng)用實驗、QClock實時時鐘應(yīng)用實驗、QLed LED控制應(yīng)用實驗、QSht20溫濕度計應(yīng)用實驗、QFileview文件瀏覽應(yīng)用實驗、QReader文本閱讀器應(yīng)用實驗、QTest綜合測試應(yīng)用實驗、添加應(yīng)用到系統(tǒng)桌面 人工智能實驗列表-基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本工作原理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念：線性反向傳播實驗、非線性反向傳播實驗、梯度下降實驗、損失函數(shù)實驗 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之回歸問題：單變量線性回歸、多變量線性回歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之分類問題：線性二分類、線性多分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性二分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性多分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推理與部署：測試訓(xùn)練結(jié)果實驗、查看模型文件實驗、ONNX模型文件制作實驗、模型部署和測試實驗 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架設(shè)計、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合問題 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、卷積的前向計算、卷積的反向傳播、池化的前向計算與反向傳播、經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、MNIST分類實驗、Fashion-MNIST分類實驗 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：普通循環(huán)神經(jīng)、通用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實驗網(wǎng)絡(luò)、兩個時間步的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗、四個時間步的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、不定長時序的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗、深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能實驗列表-圖像 圖像采集：USB攝像頭圖像采集 圖像處理：圖片顯示、色彩空間、像素運算、ROI與泛洪填充、濾波與模糊操作、圖像直方圖、模板匹配、圖像二值化、圖像金字塔、圖像梯度、Canny邊緣檢測、直線檢測、圓檢測、輪廓發(fā)現(xiàn) 傳統(tǒng)機器視覺：手寫字識別、人臉檢測、目標(biāo)檢測 深度學(xué)習(xí)機器視覺：手寫字識別、人臉檢測、目標(biāo)檢測、 端側(cè)推理框架 云端機器視覺應(yīng)用：圖像識別實驗、文字識別、人體分析 圖像視覺綜合應(yīng)用：人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢識別 人工智能實驗列表-語音 語音處理 ：語音采集和播放實驗、語音編碼和解碼實驗、語音變速變調(diào)實驗、語音活性檢測實驗、語音喚醒實驗、語音識別實驗、語音合成實驗 自然語言處理：中文分詞實驗、關(guān)鍵詞提取實驗、文本可視化實驗、文本向量化實驗、文本分類實驗、文本聚類實驗、文本情感分析實驗、句法依存分析實驗、構(gòu)建聊天機器人實驗 云端語音語言應(yīng)用：云端語音合成實驗、云端語音識別實驗、云端對話情緒識別實驗、云端新聞?wù)獙嶒灐⒃贫硕涛谋鞠嗨贫葘嶒�、云端情感傾向分析實驗、云端地址識別分析實驗 語音語言綜合應(yīng)用：構(gòu)建知識圖譜和聊天機器人實驗、聲紋識別門禁實驗、AI語音智能家居實驗 |
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