人工智能实训平台-边缘智联网(eAIOT)综合实验平台LPKT030-01

边缘智联网(edge+AI+IOT=eAIOT)综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。整个教学平台包括物联网(IOT)部分和人工智能(AI)部分,两部分互相支撑、互为补充,共同实现智能边缘计算平台。

AIOT人工智实训平台----边缘智联网(eAIOT)综合实验平台

型号:LPKT030-01

一、产品介绍

边缘智联网(edge+AI+IOT=eAIOT)综合实验平台是一款集成物联网、嵌入式、移动互联技术、人工智能于一体的高端教学科研实验平台。

整个教学平台包括物联网、嵌入式Linux和人工智能(AI),三个部分互相支撑、互为补充。平台采用多核高性能 AI 处理器,预装 Ubuntu Linux 操作系统与OpenCV计算机视觉库,支持TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE等深度学习端侧推理框架。

实验平台支持图像处理、语音处理、无线通信、传感器原理、RFID等技术的主流算法及应用。提供完整的配套教学教材,实训案例的源码、开发手册等,满足AI和IOT教学实训、应用开发等需求。

学蠡科技

二、系统特点

1、先进性-超强性能

- AI嵌入式边缘计算处理器RK3399,4G+16G内存配置,11.6寸高清电容屏。

- 选配NPU协处理器模块,直接运行神经网络模型,运算能力高达2.8 TOPs@300mW。

- 提供更丰富的扩展接口:双路USB3.0,四路USB2.0,RS232,RS485,嵌入式拓展接口等各种外设接口。

2、扩展性-按需定制

- 所有硬件单元采用模块化设计,可根据需求进行弹性定制选型和搭配。

- 提供可选的丰富的项目套件模块,可以完成各种AI应用场景的设计和创新。

- 智能边缘计算网关平台提供嵌入式扩展接口,包含常用接口的拓展,包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI等。

3、包容性-一机多用

- 根据教学用途,实验平台可作为人工智能、嵌入式、物联网、移动互联网、智能硬件等学科实验教学,提供不同的教学资源。

三、部分功能演示

1、人工智能教学实验箱----  人工智能综合案例演示视频:

2、人工智能教学实验箱---  人工智能语音案例演示视频



四、典型案例

学蠡科技

支持Linux+QT、UbuntuAndroid8.1操作系统

其他外设:

11.6寸高清触显一体屏:板载,11.6eDP接口,电容式多点触摸,分辨率1920*1080

按键:板载重启、恢复、电源3个功能按键,4个用户自定义按键

音频:音频输出接口、MIC音频输入接口、板载43W扬声器

无线网:WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1

4G模组:板载,型号为SIM7600CE,支持LTE-TDD/LTE-FDD/HSPA+/TD-SCDMA/EVDOGSM/GPRS/EDGE等频段, 支持LTE CAT4

Zigbee网关模块:板载,直列双排20芯插针接口,非usb接口。

BLE网关模块:板载,直列双排20芯插针接口,非usb接口。

USB 3.0 HOST接口:板载4

Debug接口:板载1

Download接口:板载1

键盘:板载780键标准键盘

高清相机模组:CMOS传感器OV4689MIPI信号输出,400万像素,最高支持2688x1520像素,工业级金属外壳封装。

硬件参数:

CPU

SOC:瑞RK3399

核心:大。少,64位双核Cortex-A72 +四核Cortex-A53

频率: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 2GB DDR3

Storage

eMMC: 16GB(regular), 32GB/64GB(optional), eMMC 5.1

Power Management

RK808-D PMIC,配合独立直流/直流,启用dvf solfware省电,RTC唤醒、系统睡眠模式

Connectivity

以太网:本机千兆以太网

wi - fi: 802.11 a / b / g / n / ac

蓝牙:4.1双模式

天线:双天线接口

Video Input

一个或两个4-Lane MIPI-CSI,双重ISP, 13 mpix / s,同时支持双相机数据的输入

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独立的本地主机USB 2.0

USB 3.0: 1本地主机USB 3.0

USB c类型:支持USB3.0 c型和显示端口1.2 Alt模式USB c型

PCIe

PCIe x4, compatible with PCIe 2.1, Dual operation mode

调试

1 x调试UART, 3 v级,1500000个基点

LED

1x Power LED(Red)
1x GPIO LED(Green)

Key

Power Key x1
Reset Key x1
Recovery Key x1

工作温度

-20℃ to 70℃

电源

直流12 v / 1或DV 5 v / 2.5 (c型)




教学资源介绍

(一)Linux 实验列表

初识linux 系统

Linux应用开发基础

ARM Linux 开发基础

基于SDK开发Uboot,kernel,rootfs

linux 设备驱动程序开发基础

linux 设备驱动程序开发进阶

Linux 无线通信编程实验

(二)嵌入式 Linux QT开发

Qt环境搭建、Qt用到的开发工具、Qt编程涉及的术语和名词、Qt Creator的初步使用、第一个Qt程序、Qt项目管理文件、Qt项目界面文件、Qt项目中的main主函数、Qt界面布局管理、Qt信号与槽机制、Qt Creator使用技巧

Qt应用开发实例

(三)无线传感器网络实验列表

ZigBee基础实验

传感器驱动实验

Zstack实验

Zstack进阶实验

LORA实验

Nbiot实验

NBIOT物联网云平台数据接收实验、NBIOT物联网云平台仪表板实验

(四)人工智能实验列表-基础

神经网络的基本工作原理、线性反向传播实验、非线性反向传播实验、梯度下降实验、损失函数实验、单变量线性回归、多变量线性回归、线性二分类、线性多分类、神经网络非线性二分类、神经网络非线性多分类、测试训练结果实验、查看模型文件实验、ONNX模型文件制作实验、模型部署和测试实验、深度神经网络框架设计、深度神经网络应用、神经网络优化、神经网络过拟合问题、卷积神经网络概述、卷积的前向计算、卷积的反向传播、池化的前向计算与反向传播、经典的卷积神经网络模型、MNIST分类实验、Fashion-MNIST分类实验、普通循环神经、通用的循环神经网络模型实验网络、两个时间步的循环神经网络实验、四个时间步的循环神经网络、不定长时序的循环神经网络实验、深度循环神经网络、双向循环神经网络、高级循环神经网络

(五)人工智能实验列表-图像

图像采集

图像处理

传统机器视觉

深度学习机器视觉

云端机器视觉应用

图像视觉综合应用

(六)人工智能实验列表-语音

语音处理

自然语言处理

云端语音语言应用

(七)RFID实验列表

UHF超高频

HF高频实验

LF低频实验

有源RFID实验

(八)AOIT综合实验

构建知识图谱和聊天机器人实验、声纹识别门禁实验、AI语音智能家居实验、物联网云平台传感器采集实验、物联网云平台智能家居实验


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