(略)-(略) 人工智能综合实验箱(数量:(略)
一、功能用途(货物用途、需实现的功能、目标以及为落实政府采购政策需满足的要求)
1、人工智能综合实验箱是为人工智能相关课程教学研发定制的一款“AI+”边缘计算实验/实训教学设备。适用于人工智能专业,以及计科、软工、智科、电子、自控、物联网工程、机电、交运、建筑、农业、金融等相关专业升级、增开人工智能类课程使用。
2、设备可支持计算机视觉、语音智能处理、生物特征识别、智能产品开发、物联网应用开发、机器人应用开发等相关课程的实验教学。
3、设备配套资源丰富,实现课程、教材、实验设备、实验案例、实验指导书、综合项目贯穿一体化设计。可以为学校老师提供课程设计、课前备课、授课实施等全方位支持。
二、技术规格及参数要求(货物基本参数要求,包括需满足的质量、安全、技术规格、物理特性等要求)
(一)、产品结构
★1、产品主体结构:(略)
▲2、产品尺寸:(略)
(二)、产品配置
★1、产品硬件由边缘计算主机、视觉配件、语音配件、生物特征配件、物联网配件、算力加速模块等单元构成(投标时须提供上述实验箱配件的实物截图作为证明材料,线材、电源及转接头除外);
2、边缘计算主控:
★处理器:
高性能(略)位边缘处理器,内核数:(略)
★缓存 ≥6 MB;
★GPU:(略)
▲内存:(略)
★存储器:(略)
★无线:(略)
★有线:(略)
★显示接口≥2个;
★音频接口≥1个;
★USB接口≥2个;
★3、边缘计算配件
音箱:(略)
USB HUB:(略)
HDMI线:(略)
充电电源适配器:(略)
4、AI算力加速模块
★处理器:(略)
▲NPU:(略)
▲内存:(略)
★存储器:(略)
★接口:(略)
5、视觉配件
★⑴.为满足学生做实验的多种需求,视觉套件需要至少配置单目、双目、深度三类摄像头(投标时需要提供实验箱视觉配件实物截图证明材料);
★⑵.单目高清摄像头:(略)
★⑶.ToF深度摄像头:
最大帧率:(略)
深度分辨率:(略)
接口:(略)
供电:(略)
数据线≥1;
★⑷.双目摄像头:
≥(略) 万像素,(略)P 双目同步摄像头;
USB接口;
数据线≥1;
★⑸.摄像头支架:
材质:(略)
承重:(略)
▲⑹.小云台:
材质:(略)
▲⑺.棋盘格标定板:
单元格:(略)
材质:(略)
6、语音配件
★⑴.麦克风:(略)
▲⑵.麦克风阵列:(略)
7、生物特征配件:
★⑴.尺寸:(略)
★⑵.接口:(略)
★⑶.为便于教学使用,生物特征配件需要至少集成指纹、生命特征检测、静脉三类模块(投标时需要提供实验箱生物特征配件截图证明材料);
▲⑷.指纹采集识别:(略)
▲⑸.生命特征监测:(略)
▲⑹.静脉识别:
定位区域:(略)
验证区域长度允许范围为 (略)-(略)mm±5mm;
验证区域宽度允许范围为 (略)-(略)mm±5mm;
8、物联网配件:
★物联网开发板:
M4核主芯片;
片上FLASH:(略)
片上SRAM:(略)
板载彩色显示屏;
集成 ST-LINK 仿真下载器;
板载音频解码芯片;
板载六轴传感器、
板载温湿度传感器,
板载光传感器;
板载贴片电机;
板载ATK模块接口;
板载WIFI模块;
板载麦克风;
板载蜂鸣器;
板载RGB灯;
板载SPI Flash;
板载按键≥4;
板载红外接收头;
▲接口:(略)
▲连接线:(略)
▲9、其他辅助外设
键盘鼠标:(略)
HDMI接口显示器:(略)
(三)、软件系统与工具:
★1.系统支持:(略)
▲2.开发工具支持:(略)
▲3.AI框架支持:(略)
(四)、硬件平台可支撑课程方向:
实验设备软硬件平台需具有能支撑:(略)
(五)、教学支撑资源及实验案例:
1、所有实验代码需要与实验设备适配,需能在实验设备上正常运行并产生预期的实验结果;
2、教学实验案例需要能提供基础视觉实验,双目视觉实验,深度视觉实验,语音类实验、生物特征类实验、嵌入式物联网类实验,实验案例具体要求如下:
视觉类实验要求:(略)
⑴.数字图像处理实验不少于(略)个,
⑵.双目摄像头应用实验案例不少于2个,
⑶.机器学习算法视觉应用实验案例不少于5个,
⑷.计算机视觉交通应用实验案例不少于3个,
⑸.计算机视觉医学应用实验案例不少于1个,
⑹.计算机视觉农业应用实验案例不少于1个,
⑺.计算机视觉安全应用实验案例不少于1个,
⑻.为满足教学要求,视觉类实验至少包含:
视觉类实验 |
序号 | 实验名称 | 实验描述 | 建议课时 |
★1 | Python常用图像类库安装 | 完成Python常用图像类库安装与验证 | 1 |
★2 | NumPy类库使用 | 学习NumPy类库使用:(略) | 2 |
★3 | Matplotlib类库使用 | 学习Matplotlib折线图、散点图、柱状图、饼图绘制、中文显示、条形码绘制、学生成绩分析 | 2 |
★4 | PIL类库使用 | PIL类库使用:(略) | 2 |
★5 | SciPy类库使用 | Scipy类库特点和函数使用、直线最小二乘法拟合、拟合正弦函数 | 2 |
★6 | OpenCV类库基本图像操作与绘图 | 使用OpenCV实现图像读取、显示、保存、视频操作、绘图(支持 3 种图形绘制:(略) | 4 |
★7 | 使用OpenCV压缩图像 | 将图像编码为 JPEG 格式,并设置压缩质量 | 1 |
★8 | 使用OpenCV调整图像大小 | 调整图像大小 | 1 |
★9 | 图像RGB颜色认知 | 认知RGB,通过滑块控制R、G、B值,调整显示颜色 | 1 |
★(略) | 图像操作之数字水印与加解密 | 实现图像英文水印、中文水印、隐水印、图像加密 | 2 |
★(略) | 图像黑白变换 | 了解图像黑白变换的基本原理,掌握通过编程实现图像黑白变换 | 1 |
★(略) | 图像灰度变换 | 实现图像灰度化处理、二值化处理、伽马变换、对数变换 | 1 |
★(略) | 图像取反变换 | 实现图像取反变换与显示 | 1 |
★(略) | 图像几何变换 | 实现图像缩放、平移变换、旋转并显示、仿射变换 | 1 |
★(略) | 图像污点修复 | 图像污点产生与修复 | 1 |
★(略) | 图像实时采集 | 掌握通过摄像头实时采集图像 | 1 |
★(略) | 图像模糊 | 实现图像均值滤波、中值滤波、高斯滤波,并显示图像 | 1 |
★(略) | 图像锐化 | 图像锐化与显示 | 1 |
★(略) | 边缘检测 | 进行图像边缘检测 | 1 |
★(略) | 轮廓检测 | 实现图像轮廓检测 | 1 |
★(略) | 角点检测 | 实现图像角点检测 | 1 |
★(略) | 车牌提取 | 从图像中提取车牌 | 2 |
★(略) | 表面划痕检测 | 物体表面图像划痕检测 | 1 |
★(略) | 特征匹配 | 实现图像特征匹配 | 1 |
★(略) | 图像拼接 | 实现图像拼接 | 2 |
★(略) | 行人检测 | 实现图像行人检测 | 2 |
★(略) | 单目标定 | 实现摄像头单目标定 | 2 |
★(略) | 单目校正 | 实现摄像头单目校正 | 2 |
★(略) | 双目标定 | 实现摄像头双目标定 | 2 |
★(略) | 双目校正 | 实现摄像头双目校正 | 2 |
★(略) | 双目测距 | 基于双目摄像头实现双目测距 | 2 |
★(略) | 图像分割 | 实现图像分割 | 1 |
★(略) | 图像分类 | 猫狗图像分类 | 1 |
★(略) | 基于SVM算法的手写数字识别 | 实现手写数字识别 | 2 |
★(略) | 手势识别 | 通过神经网络进行手势识别 | 4 |
▲(略) | 目标检测 | 通过YOLO进行目标检测 | 1 |
★(略) | 目标检测-算力 | 通过算力加速模块进行目标检测 | 4 |
★(略) | 多目标检测与追踪 | 通过摄像头进行实时目标检测与追踪 | 4 |
★(略) | PyTorch环境搭建 | PyTorch安装与验证 | 1 |
★(略) | 字符识别 | 字符OCR识别 | 1 |
★(略) | 车牌识别 | 实现车牌识别:(略) | 2 |
▲(略) | HOG+SVM的行人检测 | 实现基于HOG+SVM的行人检测 | 4 |
★(略) | 红绿灯识别 | 通过图像识别交通红绿灯 | 4 |
★(略) | 口罩识别 | 识别口罩 | 1 |
▲(略) | 病虫害识别 | 通过植物叶片图像识别病虫害 | 2 |
★(略) | 人脸识别 | 实现人脸识别 | 1 |
★(略) | 安全帽识别 | 基于YOLO实现安全帽识别 | 1 |
★(略) | 吸烟识别 | 吸烟动作识别 | 1 |
★强化学习方面实验:(略)
⑴.为满足教学要求,强化学习方面类实验至少包含:(略)
语音类实验要求:(略)
⑴.为满足教学要求,语音类实验至少包含:(略)
语音类实验 |
序号 | 实验名称 | 实验描述 | 建议课时 |
★1 | 语音采集实验 | 基于人工智能实验箱实现语音采集功能 | 1 |
★2 | 语音波形显示实验 | 基于人工智能实验箱实现语音波形显示功能 | 1 |
★3 | 语音采集与实时波形显示实验 | 基于人工智能实验箱实现语音采集与实时波形显示功能 | 1 |
★4 | 语音编码实验 | 基于人工智能实验箱实现Mp3格式编码功能 | 1 |
★5 | 语音采样频率转换实验 | 基于人工智能实验箱实现语音采样频率转换 | 1 |
★6 | 语音信号强度实验 | 基于人工智能实验箱实现语音信号强度图谱可视化 | 2 |
★7 | 语音端点检测实验 | 基于人工智能实验箱实现语音端点检测 | 2 |
★8 | 白噪声实验 | 基于人工智能实验箱实现白噪声生成功能 | 1 |
★9 | 语谱图实验实验 | 基于人工智能实验箱实现语音的语谱图绘制 | 1 |
★(略) | 共振峰检测实验 | 基于人工智能实验箱实现语音共振峰检测 | 4 |
★(略) | 基音周期实验 | 基于人工智能实验箱实现基音周期估算 | 2 |
★(略) | 音频自动增益控制实验 | 基于人工智能实验箱实现音频自动增益控制 | 2 |
▲(略) | 语音增强实验 | 基于人工智能实验箱实现语音增强 | 4 |
★(略) | 回声消除实验 | 基于人工智能实验箱实现回声消除 | 1 |
★(略) | 实时声源定位实验 | 基于人工智能实验箱实现实时声源定位 | 4 |
▲(略) | 语音添加噪声实验 | 基于人工智能实验箱实现为纯净的语音信号添加噪音 | 1 |
▲(略) | 语音短时傅里叶变换实验 | 基于人工智能实验箱实现通过短时傅里叶变换来计算频谱 | 4 |
★(略) | 声纹识别实验 | 基于人工智能实验箱实现声纹识别 | 8 |
★(略) | 语音识别实验 | 基于人工智能实验箱实现语音识别 | 4 |
★(略) | 智能音箱实验 | 开发智能音箱:(略) | 4 |
生物特征识别类实验要求:(略)
⑴.生物特征需要能支持肤色、人脸、心率、血氧、血压、脉搏、指纹、静脉方向的实验;
⑵.为满足教学要求,生物特征识别类实验至少包含:
生物特征识别类实验 |
序号 | 实验名称 | 实验描述 | 建议课时 |
★1 | 人脸检测实验 | 基于人工智能实验箱完成人脸数据采集、人脸关键点检测、显示 | ≥2 |
★2 | 人脸识别实验 | 基于人工智能实验箱完成人脸识别功能 | ≥1 |
★3 | 肤色检测实验 | 基于人工智能实验箱实现人体肤色检测功能 | ≥1 |
★4 | 指纹识别实验 | 基于人工智能实验箱实现指纹识别功能 | ≥2 |
★5 | 静脉识别实验 | 基于人工智能实验箱实现静脉识别功能 | ≥2 |
▲6 | 健康监测实验 | 基于人工智能实验箱实现心率、血氧、血氧检测功能 | ≥4 |
▲7 | 人脸属性识别实验 | 基于人工智能实验箱实现通过人脸图像识别年龄和性别功能 | ≥4 |
嵌入式物联网类实验要求:(略)
⑴.为满足教学要求,嵌入式实验至少包含:
嵌入式物联网类实验 |
序号 | 实验名称 | 实验描述 | 建议课时 |
★1 | MDK安装实验 | 学习搭建单片机软件开发环境 | 1 |
★2 | 最小工程实验 | 学习创建工程、最小化工程构成、配置、代码调试 | 1 |
★3 | 启动流程及系统时钟配置实验 | 学习嵌入式系统启动流程及单片机时钟配置 | 1 |
★4 | GPIO控制实验(RGB LED & Key) | 学习基于单片机的通用IO口使用,LED控制和按键扫描 | 2 |
★5 | BEEP控制实验 | 学习蜂鸣器原理与控制 | 1 |
★6 | 系统中断实验 | 学习单片机中线系统原理与控制 | 1 |
★7 | UART通信实验 | 学习串口线路连接与收发通信 | 1 |
★8 | 定时器&WatchDog控制实验 | 学习定时器配置使用、看门狗配置使用 | 1 |
★9 | PWM控制实验 | 学习基于单片机实现脉冲宽度调制(PWM) | 1 |
★(略) | 电机控制实验 | 学习使用单片机控制电机 | 1 |
★(略) | LCD&GUI实验 | 学习使用单片机进行LCD控制与绘图 | 1 |
★(略) | RTC实验 | 学习RTC控制并显示日期时间 | 1 |
★(略) | ADC实验 | 学习基于单片机的模数转换并显示 | 1 |
★(略) | I2C实验 | 学习使用单片机完成I2C协议通信 | 2 |
★(略) | 温湿度传感器 | 学习使用单片机进行温湿度采集与显示 | 1 |
★(略) | 光环境传感器 | 学习使用单片机检测环境光强度(ALS)、接近距离(PS)和红外线强度(IR)等环境参数 | 1 |
★(略) | RTOS任务管理 | 学习使用RT-Thread创建多任务 | 2 |
★(略) | Flash分区管理 | 学习基于RT-Thread的Flash分区管理 | 2 |
★(略) | SPI Flash 文件系统 | 学习基于SPI Flash的文件系统使用 | 2 |
▲(略) | WiFi 管理 | 学习在单片机上以完成的方式完成WIFI管理 | 4 |
▲(略) | MQTT通讯 | 学习基于MQTT的主题订阅与向主题发消息 | 2 |
★(略) | Http客户端 | 学习在单片机上实现简单的Http客户端功能 | 2 |
3、为确保所提供实验满足教学要求及案例有效性,投标时需提交以下实验案例的运行效果截图作为佐证材料:
▲⑴ 视觉类实验:(略)
▲⑵ 语音类实验:(略)
▲⑶ 生物特征识别类实验:(略)
▲4、为方便教学,实验案例代码须同时兼容Linux与Windows操作系统,并确保稳定运行。投标时须提供视觉类、语音类、生物特征识别类实验中,每类至少一个案例在两种操作系统下的实际运行截图,作为有效的证明材料。
★5、为便于进行人工智能实验教学,实验箱需要配备专用的人工智能实验教学软件:
⑴.软件需要具有代码填空式人工智能实验功能;
⑵.学生做完相关实验后,软件需要能够自动给出学生实验的得分;
⑶.学生做实验时,输入错误软件需要能给出提示;
⑷.为便于学生做实验,软件需要具有实验手册展示功能;(投标时需要提供软件功能截图作为佐证材料)
★6、为便于教学,实验箱须配置计算机视觉课程资源,课程内容包括,但不限于:(略)
★⑴.课程课时:(略)
★⑵.课程大纲:(略)
★⑶.课程讲义:(略)
★⑷.案例手册:(略)
★⑸.课程视频:(略)
★⑹.课程习题:(略)
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