人工智能深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)平臺是力宏偉業(yè)科技基于英偉達(dá)Jetson Nano開發(fā)的一款深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺分揀平臺，該平臺采用YoloV5作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，可開展Python基礎(chǔ)教學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大模型推理、Opencv機(jī)器視覺、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等豐富的人工智能課程。

一、實(shí)驗(yàn)平臺具有如下特點(diǎn)：

1.平臺一體化設(shè)計(jì)，包含AI主控模塊、功能擴(kuò)展模塊、應(yīng)用交互模塊、機(jī)械臂執(zhí)行模塊、紅外測溫模塊、視頻采集模塊、識別與應(yīng)用擴(kuò)展模塊等組成。

2.平臺基于模塊化設(shè)計(jì)。

3.視頻采集模塊配置USB接口攝像頭及支架，支架支持360度任意角度調(diào)整功能。

4.應(yīng)用交互模塊配置11.3吋IPS顯示屏，分辨率1920*1080，支持多點(diǎn)觸摸，HDMI輸入。

5.配備智能倉儲模塊，配置5單元的倉儲柵格。

6.配備物品分揀模塊，配置紅外功能單元。

7.配備紅外測溫模塊，支持人體體溫檢測。

8.配備超聲波模塊，支持障礙物距離檢測。

二、硬件系統(tǒng)

1.AI主控模塊

1）四核ARM Cortex-A57 MPCore處理器，最大頻率為1.43GHz；

2）具有128個NVIDIA Maxwell架構(gòu)的CUDA核心；

3）配備WiFi/藍(lán)牙接口，支持5G/2.4G雙頻，配備千兆以太網(wǎng)接口，提供HDMI、Display Port顯示接口、2路MIPI攝像頭接口，4路USB接口；

4）可實(shí)時處理8個高清全運(yùn)動視頻流，具有圖形加速功能，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caf2、Keras、MXNet等多種主流深度學(xué)習(xí)框架，可實(shí)現(xiàn)圖像識別、目標(biāo)檢測和定位、語義分割、視頻增強(qiáng)和智能分析等人工智能應(yīng)用。

2.功能擴(kuò)展板

1）板載LED燈，支持開發(fā)板的IO口信號輸出控制；

2）板載按鍵，支持開發(fā)板的IO口信號讀取輸入；

3）板載有源蜂鳴器，支持開發(fā)板的IO口信號輸出控制；

4）板載風(fēng)扇，支持開發(fā)板的IO口信號輸出控制；

5）板載數(shù)字式光照傳感器，支持開發(fā)板的I2C總線通訊；

6）板載位數(shù)8位，速度10KHz的AD/DA芯片，支持開發(fā)板的I2C總線通訊，支持?jǐn)U展功能；

7）板載開關(guān)信號插座，配置外接紅外線檢測光關(guān)，支持IO口開關(guān)量信號讀取。

3. 機(jī)械臂執(zhí)行模塊

1）6自由度活動機(jī)械臂；

2）支持PC,手機(jī)，鼠標(biāo)、遙控器方式控制機(jī)械臂動作；

3）支持各關(guān)節(jié)電機(jī)溫度、電壓、位置參數(shù)讀??；

4）支持掉電保存用戶設(shè)置；

5) 支持電機(jī)堵轉(zhuǎn)保護(hù)和過溫保護(hù)；

6) 支持電腦編程、離線動作組編程；

7) 支持UART串口指令；

8) 提供串口控制協(xié)議，支持二次開發(fā)；

9）機(jī)械臂末端配備夾持工具；可夾持多種形狀物體。

10）最大負(fù)載：480g；

11）重復(fù)定位精度：0.5mm；

12）工作范圍：400 mm。

三、 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和部署平臺

1.功能要求

1）項(xiàng)目配置

①支持用戶根據(jù)項(xiàng)目屬性自定義新建項(xiàng)目及項(xiàng)目目錄，項(xiàng)目保存后，應(yīng)在自定義的目錄下自動生成項(xiàng)目所需的文件目錄；

②支持新建多個項(xiàng)目，支持對已創(chuàng)建項(xiàng)目進(jìn)行編輯，包括刪除、修改以及切換至使用狀態(tài)等操作；

③支持CPU、GPU等多種訓(xùn)練模式，使用戶可以根據(jù)硬件要求自行選擇合適的算力模式。

2）數(shù)據(jù)采集

①平臺支持通過網(wǎng)絡(luò)爬取和視頻抽幀的方式采集原始圖像數(shù)據(jù)，通過Web界面進(jìn)行可視化的功能呈現(xiàn)，用戶通過選擇功能選項(xiàng)及簡單配置，可快速進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作。平臺開放數(shù)據(jù)采集插件，能夠編寫自定義代碼并運(yùn)行，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

網(wǎng)絡(luò)爬取的采集方式支持從數(shù)據(jù)靶站和瀏覽器采集圖像數(shù)據(jù)，爬取數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生的風(fēng)險，平臺內(nèi)置數(shù)據(jù)靶站，提供多種行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)，用戶通過配置數(shù)據(jù)源的URL地址，模擬用戶網(wǎng)站并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作；瀏覽器采集模式能夠支持通過關(guān)鍵詞檢索進(jìn)行目標(biāo)圖片的采集，支持?jǐn)?shù)量的自定義設(shè)置。

視頻抽幀的采集方式支持通過在本地視頻流中截取圖像和基于攝像頭進(jìn)行實(shí)時采集圖像，圖像采集時，支持按鍵截取、間隔提取、幀提取等多種方式。

3）數(shù)據(jù)處理

①平臺支持通過數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)對原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過Web界面進(jìn)行可視化的功能呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)清洗支持?jǐn)?shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)修復(fù)等功能，數(shù)據(jù)增強(qiáng)支持通過幾何變換、色彩變換、圖像擦除等方式進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)擴(kuò)充。每個功能模塊開放功能插件，用戶能夠編寫自定義代碼并運(yùn)行，進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理操作。

②數(shù)據(jù)去重模塊配套默認(rèn)算法，能夠?qū)⑾嗨贫雀叩膱D像視為重復(fù)圖像進(jìn)行刪除，同時支持編輯插件進(jìn)行自定義代碼的編寫，以實(shí)現(xiàn)個性化的數(shù)據(jù)去重功能；

4）數(shù)據(jù)標(biāo)注

①平臺需配套多種通用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具；

②支持矩形標(biāo)注方式；針對圖像分割任務(wù)，支持多邊形、矩形、圓形、直線、點(diǎn)、線帶等多種標(biāo)注方式；

③平臺提供數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換工具，能夠進(jìn)行json轉(zhuǎn)xml、json轉(zhuǎn)txt、xml轉(zhuǎn)txt等多種數(shù)據(jù)格式的相互轉(zhuǎn)換，支持默認(rèn)功能的運(yùn)行使用以及通過編輯插件更新代碼的方式進(jìn)行功能自定義；

④支持?jǐn)?shù)據(jù)集快速配置，能夠配置自定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)集路徑、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集路徑、類別數(shù)量、類別名稱。

5）模型訓(xùn)練

①支持自定義搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練以及基于TensorFlow、Pytorch等預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練；

②支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的快捷化訓(xùn)練，通過填寫相關(guān)訓(xùn)練參數(shù)能夠一鍵啟動模型訓(xùn)練任務(wù)；

③支持對訓(xùn)練參數(shù)的配置與調(diào)優(yōu)，算法的訓(xùn)練參數(shù)全部開放，能夠調(diào)整相關(guān)訓(xùn)練參數(shù)；

④支持模型訓(xùn)練過程的可視化呈現(xiàn)，能夠?qū)崟r顯示模型訓(xùn)練的各項(xiàng)指標(biāo)；

⑤支持查看訓(xùn)練日志，能夠記錄模型訓(xùn)練過程，監(jiān)控模型的核心指標(biāo)。

6）模型驗(yàn)證與部署

①支持模型的驗(yàn)證功能，能夠自定義修改模型名稱以及加載任意路徑下的模型進(jìn)行運(yùn)行測試，支持?jǐn)z像頭實(shí)時驗(yàn)證、本地圖片/視頻驗(yàn)證，模型的驗(yàn)證可通過Web界面進(jìn)行可視化的功能呈現(xiàn)；

②支持加載本地攝像頭進(jìn)行實(shí)時的視頻驗(yàn)證；本地圖像/視頻驗(yàn)證方式支持自定義驗(yàn)證數(shù)據(jù)（圖片或視頻）的輸入路徑，以及驗(yàn)證結(jié)果的輸出路徑；

③支持模型的部署功能，支持模型的手動部署和自動推送；手動部署方式支持將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出至本地計(jì)算機(jī)；自動推送方式通過填寫目標(biāo)設(shè)備的IP地址及與遠(yuǎn)端路徑，可將模型部署至邊緣終端，模型的部署可通過Web界面進(jìn)行可視化的功能呈現(xiàn)。

四、課程資源配置

1.Python基礎(chǔ)

1）流程控制：組成3位數(shù)，數(shù)字三角形

2）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和文件：學(xué)生管理系統(tǒng)

3）面相對象：三維向量類，日期類

2.Python嵌入式開發(fā)

1）GPIO操作：控制LED燈，讀取按鍵狀態(tài)，控制蜂鳴器、風(fēng)扇，按鍵控制LED燈、風(fēng)扇、讀取超聲波測距模塊數(shù)據(jù)。

2）串口通信測溫

3）I2C通信測光照

4）網(wǎng)絡(luò)通信遠(yuǎn)程控制LED燈。

3.OpenCV圖像處理

1）圖像和視頻：顯示圖片，攝像頭捕獲視頻，播放視頻文件，視頻截圖

2）顏色處理：灰度圖片，滑塊控件使用，圖像閾值，顏色過濾

3）圖像平滑

4）圖像合成

5）圖像特征提?。哼吘墮z測、輪廓提取，直線檢測

6）人臉識別：識別人臉特征，并在屏幕標(biāo)注

7）顏色識別：識別顏色，并在屏幕標(biāo)注

8）二維碼識別：識別二維碼內(nèi)容，并在屏幕顯示

4.機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：

1）K近鄰識別手勢

2）線性回歸預(yù)測PM2.5

3）貝葉斯分類判斷垃圾短信

4） SVM識別手寫數(shù)

5.深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)戰(zhàn)：

1）環(huán)境搭建

2）實(shí)時目標(biāo)檢測

3）使用YOLOV5自定義模型

4)  綜合案例:物品分揀系統(tǒng)、廣告推薦系統(tǒng)、疫情防控系統(tǒng)、智能倉儲系統(tǒng)、明星撞臉系統(tǒng)、病害識別系統(tǒng)。

7.面向機(jī)器人技術(shù)、控制與仿真、智能控制、程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度視覺等相關(guān)課程，設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

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