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。

人工智能教學實驗平臺界面

（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。

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；

               行人檢測                                                         車牌識別

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