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一、平臺概述
    LGWL-FT02型 人工智能物聯網實驗平臺是一款人工智能教學、實驗、智能應用的開發平臺。平臺基于視覺、嗅覺、觸覺、聽覺等感知信息，利用計算機視覺、語音識別、計算機控制、網絡通信等技術，結合IOT傳感器及執行設備實現行業智慧化應用。
平臺架構如圖所示：
 
二、平臺組成
平臺主要由硬件、軟件、教學資源三部分組成。
1、硬件部分采用F-Table實驗臺體，具有八個尺寸不同的插槽、一個可拆卸網板、小型信號示波器、3V/5V/12V電源插孔。插槽處用于安裝原理級實驗模塊，磁吸固定，探針連接信號（RS232、TTL UART、5V、3.3V）。網板支持商用級模塊磁吸安裝，導線連接。平臺支持靈活組合，可與人工智能Python主板、人工智能Android主板、智能網關通信，進行IOT基礎教學實驗、人工智能應用實驗。外觀如下圖：
 
平臺人工智能主板、IOT傳感器、IOT執行器的布局圖如下所示： 2、軟件部分包含人工智能在線教學平臺、語音識別小智機器人監控系統兩部分。
（1）人工智能在線教學平臺提供WEB平臺，只需打開瀏覽器登錄到平臺，即可開始人工智能知識點的學習，從圖像處理基礎知識、到機器學習模式識別、深入到Tensorflow框架人工智能深度學習，最后提供典型行業應用案例，熟悉人工智能的開發過程；統計識別所需的時間、結果；提供在線實驗手冊、實驗代碼，及開發者模式，有助于用戶自主開發。 （2）語音識別小智機器人監控系統采用第三方AI SDK，完成自然語言喚醒、語音合成、語義理解，實現聊天對話、百科問答等功能。同時，與云服務平臺通信，與人工智能平臺板載的網關進行綁定，即可實現語音遠程采集環境參數，語音控制設備。 3、教學資源包含
（1）人工智能web教學平臺python語言在線實驗手冊、實驗代碼
（2）基于Android AI SDK的實驗手冊、實驗代碼。
三、功能特點
1. 支持多種人工智能和物聯網課程，如圖像處理、計算機視覺、機器學習、深度學習、嵌入式接口技術與傳感器、Android物聯網應用開發、計算機網絡通信技術等。
2. 支持C、Python、Android至少三種語言。感知層IOT傳感器及執行器的采集控制采用C語言開發，基于Cortex-M3內核。人工智能在線教學平臺（圖像處理、機器視覺、深度學習）采用Python語言，基于OpenCV機器視覺庫、TensorFlow深度學習框架、Caffe深度學習框架。語音識別小智機器人采用Android語音，調用第三方AI SDK，通過HTTP協議接入與云平臺，并與智能網關管理的IOT傳感器、執行器綁定，實現語音采集傳感器、語音控制執行器。
3. 支持python外設編程、通信編程、機器學習編程，如信號檢測與執行器控制、python的網絡編程、機器學習課程教學、實驗、實訓。
4. 支持在線實驗手冊、實驗代碼、在線實驗驗證。將一次人工智能實驗過程分解為實驗手冊瀏覽（熟悉實驗目的、實驗原理）、實驗代碼學習（實驗代碼關鍵語句講解）、在線實驗驗證等3個過程。
5. 支持離線圖片、實時視頻兩種處理方式。在線實驗驗證支持從電腦中任選圖片，進行識別；也可調用攝像頭，利用平臺AI核心算法，對視頻流進行識別。
6. 實驗過程、識別耗時、識別結果以LOG信息、目標矩形框標注、或語音播放的形式進行展示。
7. 能夠實現數字圖像處理功能，如灰度化、二值化、邊緣檢測、小波變換、形態學等。 8. 能夠實現多種識別，如顏色、形狀等識別功能。 9. 能夠實現人臉檢測、行人檢測、聚類分析等機器學習。如Adaboost人臉檢測、行人檢測、SVM人臉檢測、K-Means鳶尾花聚類等； 10. 能夠實現涂鴉猜游戲、文字識別、物體識別、垃圾分類等深度學習。基于caffe框架、tensorflow框架實現深度學習，如圖所示。                                        物體識別
11. 支持物聯網通信協議MQTT、HTTP實現人工智能與IOT感知設備的連接。
12. 支持第三方AI SDK實現智能語音識別技術，如智能對話，問天氣、講故事、百科問答等，如語音查詢環境參數，語音控制照明燈、語音控制風扇等。 13. 能實現人臉識別活體檢測，人臉識別門鎖控制功能。 14. 能夠嵌入式接口技術與傳感器、計算機通信，可通過上位機平臺查看傳感器采樣信息，如圖所示。 四、課程實驗

課程類別	課程要求
1.人工智能概論	課程內容	了解人工智能概念、發展歷史、
2.Python基礎編程	課程目標	掌握Python基本編程方法
	課程內容	基于人工智能開發套件完成Python開發環境搭建，基本語法的入門，通信編程開發等。
	課程實驗	實驗1：開發環境安裝 實驗2：數據類型 實驗3：程序控制 實驗4：函數類	實驗5：模塊和標準庫 實驗6：文件和流 實驗7：數據庫和網絡編程 實驗8：圖形用戶界面
3.數字圖像處理 實驗課程	課程目標	理解圖像處理算法的原理 掌握數字圖像處理的常用方法
	課程內容	基于人工智能開發套件完成圖像處理視覺庫的安裝、圖像處理方法調用。
	實驗硬件	人工智能應用開發套件
	課程實驗	實驗1 Opencv視覺庫的安裝配置 實驗2 圖像灰度化 實驗3 歸一化 實驗4 二值化 實驗5 圖像濾波：高斯、中值	實驗6 邊緣檢測：Sobel/Canny/hog 實驗7 形態學 實驗8 灰度直方圖 實驗9 銳化 實驗10 鈍化 實驗11 圖像增強
	課程實訓	實驗1 顏色識別	了解顏色組成和表示方法； 使用Opencv庫識別顏色，并播報。
		實驗2 簡單圖形形狀識別	了解霍夫變換的原理； 涉及圖像灰度化、歸一化、濾波、邊緣檢測等知識點； 使用Opencv庫識別圓形、矩形，并播報。
4.機器學習 應用實驗課	課程目標	1.了解機器學習的分類：無監督、有監督 2.了解數據集的原理、作用、存儲格式 3.了解至少一種聚類算法如K-Means的原理：歐式距離、余弦距離曼哈頓距離計算方法； 4.了解至少一種機器學習算法如Adaboost、SVM、決策樹等的原理：分類器的流程； 5.掌握聚類算法、分類器算法的調用方法 6.掌握分類器的檢測分類效果 7.掌握根據分類效果，進行智能控制 8.通過增減數據集，掌握算法訓練的全過程
	課程內容	能夠使用機器學習的算法，實現聚類、分類、以及能夠結合聲、光、電設備實現關聯控制
	課程實驗	實驗1 鳶尾花聚類播報 實驗2 臉部數據集分析顯示	實驗3 人臉檢測控制實驗 實驗4 行人檢測控制實驗 實驗5 車牌識別
5.深度學習 應用實驗課	課程目標	1.了解深度學習的定義，與機器學習的區別 2.了解數據集的原理、作用，以及格式 2.了解至少一種深度學習算法的理論：如CNN、RNN、BP神經網絡 3.掌握至少一種深度學習框架的使用方法：如Caffe、TensorFlow 4.掌握使用深度學習方法實現識別的方法 5.掌握根據識別結果，進行智能控制，如語音播報識別到的數字，語音播報識別到的物體名稱，控制聲、光、電執行部件。 6.通過增加數據集，掌握算法訓練的全過程。
	課程內容	能夠使用深度學習的方法，實現數字、物體識別，使人工智能與物聯網感控設備聯動
	課程實驗	實驗1 手寫數字識別 實驗2 涂鴉猜游戲	實驗3 物體識別 實驗4 垃圾分類
6.自然語言應用開發實驗課	課程目標	掌握使用人工智能平臺SDK完成語音識別技能
	課程內容	1）通過輸入的語音進行識別，能夠支持整段音頻進行識別以及流式語音識別。 2）整段文字識別，在用戶錄入整段音頻后，能夠將返回語音的文字內容。 3）流式識別可以實現邊錄音邊識別，并能在錄入過程中將識別的內容同步顯示出來。
	課程實驗	實驗1 語音喚醒 實驗2 語音合成	實驗3 語義理解 實驗4 文字識別
7.嵌入式接口技術與傳感器系列	課程目標	掌握單片機傳感器原理開發
	課程內容	1.溫濕度傳感器實驗 2.光敏傳感器實驗 3.pm2.5傳感器實驗 4.結露傳感器實驗 5.超聲波傳感器實驗 6.紅外反射傳感器實驗 7.霍爾傳感器實驗 8.稱重傳感器實驗		9.九軸傳感器實驗 10.熱釋紅外傳感器實驗 11.振動傳感器實驗 12.聲音傳感器實驗 13.紫外線傳感器實驗 14.環境光傳感器實驗 15.紅外對射傳感器實驗 16.顏色識別傳感器實驗
8.嵌入式Android系統應用開發	課程目標	掌握Android物聯網應用開發方法
	課程內容	1.網關接入云平臺配置 2.ModbusRTU通信協議的解析 3.平臺JSON數據包重組		4.MQTT協議分析與測試 5.HTTP協議分析與測試