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• 以“照葫蘆畫瓢”的教學(xué)理念，構(gòu)建“簡單認(rèn)識AI、動手實踐AI、探究AI原理”的分階段學(xué)習(xí)系統(tǒng)，符合人類認(rèn)識世界的一般規(guī)律——先學(xué)aoe、再學(xué)拼音，為非專業(yè)AI開發(fā)者打開AI 學(xué)習(xí)的大門；
• 開發(fā)者通過本套件理解人工智能相關(guān)知識，深刻體會人工智能學(xué)習(xí)的樂趣，消除畏懼心理，敢于探索實踐屬于自己的人工智能應(yīng)用；
• 通過動手實踐將復(fù)雜的嵌入式人工智能學(xué)習(xí)過程變得更加具象，學(xué)習(xí)者在漸進實現(xiàn)物體認(rèn)知這一人工智能應(yīng)用的過程中，逐步體會人工智能的基本內(nèi)涵，并以此為基礎(chǔ)，創(chuàng)新人工智能應(yīng)用。

高校實驗教學(xué)、畢業(yè)設(shè)計、比賽創(chuàng)作，以及專業(yè)開發(fā)者進行商業(yè)原型開發(fā)與驗證。

• 將嵌入式系統(tǒng)與AI深度結(jié)合，構(gòu)建一個低成本、低算力且對存儲資源需求較少的嵌入式物體識別系統(tǒng)；
• 以通用嵌入式計算機(GEC)為基礎(chǔ)，以攝像頭為圖像獲取載體，采用“訓(xùn)練在PC，采集推理在終端”的協(xié)作模式，實現(xiàn)的一套面向視覺的嵌入式人工智能開發(fā)平臺，大幅降低嵌入式人工智能開發(fā)門檻；
• 實現(xiàn)嵌入式終端程序通用工程框架，實現(xiàn)MobileNet、NCP等多種主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型屏蔽寄存器級別的實現(xiàn)細節(jié)，提高了程序的可移植性。
• 數(shù)據(jù)處理層、模型訓(xùn)練層和推理識別層提供基礎(chǔ)源代碼，便于自主創(chuàng)新實踐。

出廠時已經(jīng)將電子資源“AHL-EORS-D1-H”文件中的“..\04-Software\EORS_Predict\MobileNetV2\EORS_MobileNetV2_Hands_Predict”工程下載到MCU芯片中，可以進行石頭剪刀布的識別，測試步驟如下：

步驟一：通電。
將攝像頭按擴展板指示方向連接，并使用盒內(nèi)Type-C線給設(shè)備供電，正確的接法見圖3。電壓為5V，可選擇計算機、充電寶等的USB口（注意供電要足），不要給板上其它的USB口供電，否則有燒壞的可能。

步驟二：測試。
上電后，正常情況下，LCD彩色屏幕會顯示出圖像、所識別種類的概率以及系統(tǒng)運行狀態(tài)等參數(shù)。

操作方法：
（1）將盒內(nèi)測試紙上的數(shù)字放在光照良好的場景下，并將要識別的數(shù)字卡片放置在距離攝像 頭在20厘米左右，即從開發(fā)板的邊緣到數(shù)字紙張大約一支普通圓珠筆的距離； （2）以LCD顯示屏的紅線框中可以清楚地顯示圖像為標(biāo)準(zhǔn)； （3）保持圖像方向與屏幕文字方向一致。觀察結(jié)果：正確情況下，LCD屏幕上顯示識別到的對應(yīng)數(shù)字以及該數(shù)字的識別概率。同時，若PC機正確安裝串口驅(qū)動，可以通過通用串口工具，觀察識別的結(jié)果。