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本套件由蘇州大學王宜懷教授帶領的人工智能實驗室(SD-EAI)與金蒲蘆聯合開發了一套面向嵌入式人工智能學習與實踐的物體認知系統AI-EORS,可把復雜的嵌入式人工智能學習過程最大程度的簡單化。

AHL-EORS-D1

產品功能
  • 以“照葫蘆畫瓢”的教學理念,構建“簡單認識AI、動手實踐AI、探究AI原理”的分階段學習系統,符合人類認識世界的一般規律——先學aoe、再學拼音,為非專業AI開發者打開AI 學習的大門;
  • 開發者通過本套件理解人工智能相關知識,深刻體會人工智能學習的樂趣,消除畏懼心理,敢于探索實踐屬于自己的人工智能應用;
  • 通過動手實踐將復雜的嵌入式人工智能學習過程變得更加具象,學習者在漸進實現物體認知這一人工智能應用的過程中,逐步體會人工智能的基本內涵,并以此為基礎,創新人工智能應用。

AHL-EORS-D1

產品應用

高校實驗教學、畢業設計、比賽創作,以及專業開發者進行商業原型開發與驗證。

AHL-EORS-D1

產品特點
  • 將嵌入式系統與AI深度結合,構建一個低成本、低算力且對存儲資源需求較少的嵌入式物體識別系統;
  • 以通用嵌入式計算機(GEC)為基礎,以攝像頭為圖像獲取載體,采用“訓練在PC,采集推理在終端”的協作模式,實現的一套面向視覺的嵌入式人工智能開發平臺,大幅降低嵌入式人工智能開發門檻;
  • 實現嵌入式終端程序通用工程框架,實現MobileNet、NCP等多種主流神經網絡模型屏蔽寄存器級別的實現細節,提高了程序的可移植性。
  • 數據處理層、模型訓練層和推理識別層提供基礎源代碼,便于自主創新實踐。

AHL-EORS-D1

產品參數
MCU: D1-H;
內核: 阿里平頭哥64位C906核心;
主頻: 1GHz+;
工作電壓: 3.3V;
RAM: 512MB DDR3;Flash:256MB Nand Flash;
對外接口: 包括GPIO, USB2.0 OTG, USB2.0 Host, SDIO 3.0, SPI x 2, UART x 6, TWI x 4, PWM (8-ch), GPADC (2-ch), LRADC (1-ch), TPADC (4-ch), IR TX&RX, 10/100/1000M EMAC with RMII and RGMII interfaces等;
攝像頭: OV7670
顯示屏: 2.8寸TFT液晶顯示屏,分辨率320×240

AHL-EORS-D1

運行環境

AHL-EORS-D1

運行環境

出廠時已經將電子資源“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Type-C線給設備供電,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運行狀態等參數。

操作方法:
(1)將盒內測試紙上的數字放在光照良好的場景下,并將要識別的數字卡片放置在距離攝像 頭在20厘米左右,即從開發板的邊緣到數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準; (3)保持圖像方向與屏幕文字方向一致。觀察結果:正確情況下,LCD屏幕上顯示識別到的對應數字以及該數字的識別概率。同時,若PC機正確安裝串口驅動,可以通過通用串口工具,觀察識別的結果。

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