人工智能是引領(lǐng)社會發(fā)展的戰(zhàn)略性技術(shù)，它在提升國家競爭力、維護國家安全、重塑行業(yè)發(fā)展新優(yōu)勢等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。世界主要發(fā)達國家都已將人工智能作為一項重大戰(zhàn)略，2017我國政府工作報告指出要加快培育壯大包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，并把人工智能領(lǐng)域建設(shè)上升為國家戰(zhàn)略層面。
人工智能的研究范疇包括自然語言處理、知識表現(xiàn)、智能搜索、推理、規(guī)劃、機器學(xué)習(xí)、知識獲取、組合調(diào)度問題、感知問題、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，實際應(yīng)用領(lǐng)域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設(shè)計、智能控制、機器人學(xué)、圖像和語言理解、遺傳編程等。
人工智能早已遍布于我們的日常生活中，它已經(jīng)成為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎、社會發(fā)展的加速器，人工智能技術(shù)正在滲透并重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費等經(jīng)濟活動的各個環(huán)節(jié)，形成從宏觀到微觀各領(lǐng)域的智能化新需求、新產(chǎn)品、新技術(shù)、新業(yè)態(tài)，改變?nèi)祟惿罘绞缴踔辽鐣Y(jié)構(gòu)，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升。推動人工智能人才培養(yǎng)，推動人工智能理論發(fā)展，推動人工智能行業(yè)滲透逐漸成為現(xiàn)代高等教育在人工智能領(lǐng)域新的使命與任務(wù)。
與其他傳統(tǒng)技術(shù)不同，人工智能技術(shù)以市場驅(qū)動技術(shù)革新。2017年，人工智能在全國范圍內(nèi)經(jīng)歷了快速成長，從國家頂層規(guī)劃出臺，逐步延伸到各地人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的落地，以智能安防、智能金融、智能醫(yī)療、智能交通為代表的行業(yè)應(yīng)用，已經(jīng)成為熱門的創(chuàng)業(yè)和投資領(lǐng)域。人工智能市場將保持高速增長，BBC預(yù)估2020年全球AI市場規(guī)模約為1190億人民幣。目前，在國外科技巨頭如微軟、谷歌、Facebook 等積極布局人工智能領(lǐng)域的同時，國內(nèi)各路互聯(lián)網(wǎng)資本巨頭如阿里、騰訊、百度、京東等也紛紛爭相切入到人工智能產(chǎn)業(yè)，充分展示了科技領(lǐng)頭羊?qū)τ谖磥硎袌龅拿翡J嗅覺。
近年來我國人工智能產(chǎn)業(yè)步入高速發(fā)展階段，在人工智能芯片、產(chǎn)品及服務(wù)等關(guān)鍵領(lǐng)域里涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的企業(yè)，其中商湯科技、曠世科技等估值均已超過百億人民幣，成為推動人工智能發(fā)展的重要力量。
但是我國人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍存在著差距、缺少重大原創(chuàng)成果，在技術(shù)理論、核心算法以及關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片等方面仍有差距，人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭，說到底是人才和知識儲備的競爭。只有投入更多的科研人員，不斷加強基礎(chǔ)研究，才會獲得更多的智能技術(shù)。
2.設(shè)計思路
人工智能專業(yè)課程體系主要包括學(xué)科基礎(chǔ)課、專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)核心課程以及前景平臺及應(yīng)用導(dǎo)向課程等，其中學(xué)科基礎(chǔ)課程主要包括數(shù)學(xué)類課程、計算機編程基礎(chǔ)類以及電子電路基礎(chǔ)等課程，而專業(yè)基礎(chǔ)課主要包括行業(yè)通用類技術(shù)的機器學(xué)習(xí)、Python語言與程序設(shè)計、人工智能基礎(chǔ)以及數(shù)據(jù)挖掘等課程，專業(yè)核心課程主要包括數(shù)字圖像處理、機器視覺、模式識別、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、博弈論等課程等，面向行業(yè)應(yīng)用導(dǎo)向的前景平臺課程主要包括人工智能前沿技術(shù)、智能機器人、無人機等。
實驗室建設(shè)以該課程體系為基礎(chǔ)，著眼于學(xué)生基礎(chǔ)編程和算法能力的培養(yǎng)，同時依托外設(shè)模塊，對人工智能技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用進行呈現(xiàn)，為學(xué)生提供一個集基礎(chǔ)編程、算法分析、應(yīng)用實踐于一體的平臺。
DB-SD38 AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺
AI語音與機器視覺開發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)平臺是一款集成AI語音、機器視覺、深度學(xué)習(xí)、嵌入式Linux于一體的高端教學(xué)科研實驗平臺。
整個教學(xué)平臺由實驗箱高性能嵌入式主板夠成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM處理器，標(biāo)配4GB DDR3內(nèi)存和16GB閃存，可運行ubuntu、android、linuxqt等多種操作系統(tǒng)，可滿嵌入式linux和AI應(yīng)用開發(fā)。
平臺采用多核高性能 AI 處理器，預(yù)裝 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與 OpenCV 計算機視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學(xué)習(xí)端側(cè)推理框架。
提供多種應(yīng)用外設(shè)與豐富的機器視覺、AI語音、深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)應(yīng)用案例，如語音前處理（聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音提�。⒄Z音活體檢查、語音喚醒、語音識別、語音合成、自然語言處理、聲紋識別門鎖、語音智能家居、手寫字識別、人臉識別、目標(biāo)檢測、端側(cè)推理框架、圖像識別、人體分析 、文字識別、人臉門禁控制、車牌道閘控制、手勢家居控制等，通過案例教學(xué)讓學(xué)生掌握計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的基本原理和典型應(yīng)用開發(fā)。
2.2.1. 嵌入式網(wǎng)關(guān)核心板
RK3399核心板是一款266-pin金手指形式高性能ARM計算機模塊，它采用了瑞芯微64位六核（包含雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53）Soc RK3399作為主處理器，標(biāo)配4GB DDR3內(nèi)存和16GB閃存，板載2×2 MIMO雙天線Wi Fi模組，尺寸只有69.6×50mm，模塊上帶有獨立的Typec供電接口，以及USB-C顯示接口。
RK3399計算模塊具有豐富的外設(shè)和擴展接口，可以擴展使用雙MIPI寬動態(tài)攝像頭，另外它還帶有eDP顯示接口，MIPI顯示接口，1路USB3.0,2路USB2.0，以及12C,12S,SPI,PWM,GF10和串口等各種資源。RK3399可流暢運行Android 8.1,Ubuntu 18.04,Armbian,Buildroot等主流嵌入式操作系統(tǒng)，軟件資源和生態(tài)非常豐富，尤其是Android 8.1具有NN SDK神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速軟件包，Qt-5.10集成了VPU硬件編解碼，GPU圖形加速，可使用QML快速開發(fā)流暢的動態(tài)式界面，因此RK3399核心板非常適合做高端人臉識別，機器視覺，VR虛擬現(xiàn)實，自動駕駛，深度計算分析等方面的人工智能產(chǎn)品快速原型及產(chǎn)品開發(fā)。
硬件參數(shù)：
| CPU |
SOC:RK3399 核心:64位雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53 頻率: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 4GB DDR3 |
| Storage | eMMC: 16GB(regular), 32GB/64GB(optional), eMMC 5.1 |
| Power Management | RK808-D PMIC,配合獨立直流/直流,啟用dvf solfware省電,RTC喚醒,系統(tǒng)睡眠模式 |
| Connectivity |
以太網(wǎng):本機千兆以太網(wǎng) wi - fi: 802.11 a / b / g / n / ac 藍牙:4.1雙模式 天線:雙天線接口 |
| Video Input | 1個或兩個4-Lane MIPI-CSI,雙重ISP, 13 mpix / s,同時支持雙相機數(shù)據(jù)的輸入 |
| 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獨立的本地主機USB 2.0 USB 3.0: 1本地主機USB 3.0 USB c類型:支持USB3.0 c型和顯示端口1.2 Alt模式USB c型 |
| PCIe | PCIe x4, compatible with PCIe 2.1, Dual operation mode |
| 調(diào)試 | 1 x調(diào)試UART, 3 v級,1500000個基點 |
| LED | 1x Power LED(Red) 1x GPIO LED(Green) |
| Key | Power Key x1 Reset Key x1 Recovery Key x1 |
| 工作溫度 | -20℃ to 70℃ |
| 電源 | 直流12 v / 1(邊緣連接器)或DV 5 v / 2.5 (c型) |
2.2.2. 網(wǎng)關(guān)底板其他外設(shè)
l 11.6寸高清觸顯一體屏：板載，eDP接口,電容式多點觸摸，分辨率1920*1080
l 按鍵：板載重啟、恢復(fù)、電源3個功能按鍵，4個用戶自定義按鍵
l UART：1路RS232，1路RS485
l 以太網(wǎng)：100/1000M
l 音頻：音頻輸出接口、MIC音頻輸入接口、板載4歐3W揚聲器
l 無線網(wǎng)：WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1
l 4G模組：板載，板載EC20模組
l LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模塊接口：板載mini-pcie接口，可接入SX1301八通道并行LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模塊。1個項目須至少配備1個LoRaWAN網(wǎng)關(guān)模塊，以實現(xiàn)對實驗室所有l(wèi)ora節(jié)點的接入管理。
l Zigbee網(wǎng)關(guān)模塊：板載，直列雙排20芯插針接口，非usb接口。
l BLE網(wǎng)關(guān)模塊：板載，直列雙排20芯插針接口，非usb接口。
l USB 3.0 HOST接口：板載2個
l Debug接口：板載1個
l Download接口：板載1個
l 鍵盤：板載7寸80鍵標(biāo)準(zhǔn)鍵盤
l 高清相機模組：CMOS傳感器OV13850，MIPI信號輸出，400萬像素，最高支持2688x1520像素。
l 麥克風(fēng)陣列：板載7顆數(shù)字高性能硅麥克風(fēng)。
l 紅外接收：板載紅外接收模塊1個
l 震動馬達傳感器：1個
l LED：板載4顆藍色LED燈珠。
l 天線接口：板載wifi、BLE、lora、LET 共4個天線接口。
l 傳感器擴展接口：板載，與無線傳感器節(jié)點的傳感器模塊接口兼容，可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅(qū)動開發(fā)實驗。
l OBD接口：板載，標(biāo)準(zhǔn)16針OBD-II插座，與配套軟件結(jié)合可完成基于CAN總線通信相關(guān)實驗。
l
電源：DC 9-12V輸入
l 其他接口：MIPI、GPIO、SPI、I2C、TF Card (sd/mmc 3.0)、SIM卡座、USB 2.0 HOST、USB Type-C (with DP out)、eDP 1.3、HDMI 2.0 for 4K 60Hz
2.3. 外設(shè)模塊
2.3.1.
4G LTE模塊l 網(wǎng)絡(luò)：FDD-LTE/TDD-LTE/WCDMA/TD-SCDMA/GSM/EDGE；
l 制式：CMCC/CUCC（B1/B3/B8/B34/B38/B39/B40）；
l 工作頻帶：HSPA1900/2100，GSM 900/1800；
l 高速USB 2.0接口、PCI-E接口；
l 支持短信、數(shù)據(jù)、電話本、PCM語音功能；
l 支持IPv4,IPv6協(xié)議；
l 支持LTE多頻；
l 支持最大150M/50Mbps的理論上下行數(shù)據(jù)傳輸速率；
2.3.2. AI麥克風(fēng)陣列
l 7路麥克風(fēng)陣列，提供聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取等功能。l 帶硬件浮點運算的RISC-V 雙核64位處理器，主頻最高800MHz。
l 具備機器聽覺能力和語音識別能力，內(nèi)置語音處理單元（APU）。
l 具備卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器KPU,可高性能進行卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算。
l 麥克風(fēng)陣列模塊集成TFT彩屏屏，能夠直觀顯示音頻頻譜圖。
l 內(nèi)置ARM STM32 USB音頻驅(qū)動芯片，提供USB聲卡驅(qū)動，開放源代碼。
l 接口：雙列直插封裝/USB，需能夠接入到eAIOT平臺使用。
l 支持語音識別、語義理解、語音合成、人機對話等功能，可與硬件進行語音交互。
l 5米監(jiān)測范圍、基于linux系統(tǒng)。
2.3.3. AI攝像頭
l 1/1.8" SONY Exmor CMOSl 有效像素200萬像素，30幀@1920*1080
l C/CS鏡頭接口，最低照度0.001 Lux，120dB TWDR
l 支持協(xié)議：PROFILE S，GB/T28181，F(xiàn)TP/RTSP.UPNP等
l 支持雙碼流、手機監(jiān)控、心跳機制，具3D降噪、去霧、數(shù)字寬動態(tài)、鏡頭校正、走廊監(jiān)控等智能模式
l 提供基于eAIOT教學(xué)平臺的人臉識別系統(tǒng)案例。
2.4. 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺
1、功能簡介1）學(xué)生能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)感知層設(shè)備（傳感器、執(zhí)行器等）接入物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，平臺能夠接收并存儲傳感器和執(zhí)行器的實時數(shù)據(jù)，模塊在線狀態(tài)，并實時顯示。
2）提供后臺管理系統(tǒng)，能夠設(shè)置賬號類型和使用權(quán)限。支持多用戶管理及權(quán)限控制，分為父用戶和子用戶，父用戶可以創(chuàng)建多個子用戶，并且可以為每個子用戶分配增、刪、改幾種權(quán)限，子用戶創(chuàng)建的資源相互隔離。
3）提供物聯(lián)網(wǎng)規(guī)則編輯器，無需編寫代碼即可編輯復(fù)雜的自動化控制策略，實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。
4）提供豐富的可視化控件庫，通過拖拽、簡便配置即可完成美觀的UI設(shè)計。支持GIS地圖、曲線圖、柱狀、餅圖、圖表、按鈕、儀表圖等控件。
5）物聯(lián)網(wǎng)感知層設(shè)備也能夠向執(zhí)行器發(fā)送控制命令，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)模塊的在線監(jiān)測。
6）云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入，通過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術(shù)取得傳感器采集的數(shù)據(jù)，形成一個完整的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。
7）數(shù)據(jù)通過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺軟件，進行數(shù)據(jù)圖形化展示。
8）實現(xiàn)基于云平臺的智能家居實驗，并包含配套完整的教學(xué)資源。
9）支持本地化部署和云端部署兩種方式。
10）提供“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基礎(chǔ)云平臺”軟件著作權(quán)登記證書及軟件產(chǎn)品登記測試報告復(fù)印件并加蓋公章，原件備查。
3. 部分實驗案例
3.1.1. 嵌入式linuxQT綜合實驗
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3.1.2. 手寫字識別
學(xué)習(xí)設(shè)計一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后用已經(jīng)標(biāo)注過的MNIST數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這個模型，然后進行測試驗證。
圖：手寫字識別案例
3.1.3. 人臉識別
通過OpenCV自帶的分類器、OpenCV的深度學(xué)習(xí)分類器是基于SSD(Single Shot Detector)框架的ResNet網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)在圖片、視頻中對人臉的檢測，并用矩形框框出來。學(xué)校可用于身份識別、課堂/上下班考勤、會議簽到、刷臉支付、門禁通行、安防監(jiān)控相關(guān)場景。
圖： 人臉識別案例
3.1.4. 目標(biāo)檢測
利用深度學(xué)習(xí)框架caffe，實現(xiàn)對常見物體的檢測。
圖：目標(biāo)檢測案例
3.1.5. 人體姿態(tài)識別
使用邊緣側(cè)推理框架Tengine檢測圖像中的所有人體并返回每個人體的矩形框位置，精準(zhǔn)定位 21 個核心關(guān)鍵點，包含五官、四肢、脖頸等部位，更多關(guān)鍵點持續(xù)擴展中；支持多人檢測、人體位置重疊、遮擋、背面、側(cè)面、中低空俯拍、大動作等復(fù)雜場景。
圖：人體姿態(tài)識別案例
3.1.6. 手勢識別
利用深度學(xué)習(xí)框架caffe，實現(xiàn)對簡單手勢的識別。
圖：手勢檢測和識別系統(tǒng)案例
3.1.7. 車牌識別
使用opencv 的 HAAR Cascade 檢測車牌大致位置，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸車牌左右，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑動窗切割字符、及識別字符。
圖：交通門禁車牌檢測和識別系統(tǒng)案例
3.1.8. 人臉門禁
采用 mtcnn 進行人臉檢測，采用MobileFaceNet 進行人臉識別，然后用活體檢測算法進行檢測。
圖：人臉門禁檢測和識別系統(tǒng)案例
3.1.9. 聲紋鎖實驗
通過語音增強、語音質(zhì)量檢測、語音增強、有效語音提取、聲紋特征提取等步驟，完成聲紋注冊及聲紋驗證。
圖：聲紋電子鎖系統(tǒng)案例
3.1.10. AI語音控制智能家居
本系統(tǒng)實現(xiàn)語音數(shù)據(jù)高速傳輸，基于百度語音識別 API 完成語音識別，并用無線方式控制電燈，電風(fēng)扇，以及獲取溫度和濕度。
圖：語音控制智能家居系統(tǒng)案例
3.1.11. 知識圖譜和聊天機器人
知識圖譜融合了兩千五百多萬的實體，擁有億級別的實體屬性關(guān)系，機器人采用了基于知識圖譜的語義感知與理解，致力于最強認知大腦。自然語言處理工具包的功能有：中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實體識別、關(guān)鍵詞提取、文本摘要、新詞發(fā)現(xiàn)、情感分析等。
圖：知識圖譜和文本聊天機器人系統(tǒng)案例