• 工業(yè)機器人實訓平臺
• 人工智能實訓設備
• 中小學實驗室設備
• 創(chuàng)客實驗室設備

• LGWL-NY03型智能溫室大棚實訓系統(tǒng)
• LGWL-FT02型 人工智能物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺
• LGWL-FTAI03型 人工智能技術(shù)開發(fā)平臺
• LGAI-BC02型 嵌入式人工智能教學科研平臺
• LGAI-RBC01型 AI偵查機器人
• LGAI-BCH04型 智能家居機器人(家居精靈)
• LGAI-BCY02型 智能移動機器人
• LGAI-BCC01型 千里眼智能車
• LGAI-BCW03型 無人機模擬飛行訓練系統(tǒng)
• LGAI-BC01型 嵌入式人工智能教學科研平臺
• LGAI-BCD01型 AI機器人底盤開發(fā)平臺
• LGAI-BCW01型 舞蹈人形機器人

一、平臺概述
    LGWL-FT02型 人工智能物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺是一款人工智能教學、實驗、智能應用的開發(fā)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(wǎng)絡通信等技術(shù)，結(jié)合IOT傳感器及執(zhí)行設備實現(xiàn)行業(yè)智慧化應用。
平臺架構(gòu)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(zhí)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(jiān)控系統(tǒng)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(yè)應用案例，熟悉人工智能的開發(fā)過程；統(tǒng)計識別所需的時間、結(jié)果；提供在線實驗手冊、實驗代碼，及開發(fā)者模式，有助于用戶自主開發(fā)。

人工智能教學實驗平臺界面

（2）語音識別小智機器人監(jiān)控系統(tǒng)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(xiàn)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(wǎng)關進行綁定，即可實現(xiàn)語音遠程采集環(huán)境參數(shù)，語音控制設備。

語音識別小智機器人主界面

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(lián)網(wǎng)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(shù)與傳感器、Android物聯(lián)網(wǎng)應用開發(fā)、計算機網(wǎng)絡通信技術(shù)等。
2. 支持C、Python、Android至少三種語言。感知層IOT傳感器及執(zhí)行器的采集控制采用C語言開發(fā)，基于Cortex-M3內(nèi)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(diào)用第三方AI SDK，通過HTTP協(xié)議接入與云平臺，并與智能網(wǎng)關管理的IOT傳感器、執(zhí)行器綁定，實現(xiàn)語音采集傳感器、語音控制執(zhí)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(zhí)行器控制、python的網(wǎng)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(diào)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(jié)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?qū)崿F(xiàn)數(shù)字圖像處理功能，如灰度化、二值化、邊緣檢測、小波變換、形態(tài)學等。

8. 能夠?qū)崿F(xiàn)多種識別，如顏色、形狀等識別功能。

9. 能夠?qū)崿F(xiàn)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；

               行人檢測                                                         車牌識別

10. 能夠?qū)崿F(xiàn)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(xiàn)深度學習，如圖所示。

                                       物體識別
11. 支持物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議MQTT、HTTP實現(xiàn)人工智能與IOT感知設備的連接。
12. 支持第三方AI SDK實現(xiàn)智能語音識別技術(shù)，如智能對話，問天氣、講故事、百科問答等，如語音查詢環(huán)境參數(shù)，語音控制照明燈、語音控制風扇等。

13. 能實現(xiàn)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(shù)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