CPU |
i.MX6 DualLite,ARM® Cortex™ A9架构; |
GPU |
3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320 |
主频 |
1.0 GHz; |
内存 |
1GB的DDR3; |
EMMC |
8GB; |
显示屏 |
10.1寸电容触摸屏分辨率1024x600; |
接口资源 |
500W CMOS摄像头、视频解码输入、音频耳机、MIC、VGA等接口; |
板载资源 |
板载4G、WIFI、蓝牙、重力加速度传感器、陀螺仪传感器; |
语音视觉设备 |
USB摄像头、耳机麦克; |
操作系统 |
Android 7.1.1(Kernel 4.1);Linux+Qt 5.3(Kernel 4.9); Ubuntu 18.04(Kernel 4.9); |
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图形界面 |
Android、Qt5.3、XFCE4、Wayland; |
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人工智能实验
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OpenCV的基本操作 |
图像存取与显示、Camera的基本使用、色彩空间与图像表示、图像的平滑处理、图像的特征、图像的基本处理等实验; |
常用算法 |
K邻近、K均值聚类算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、梯度下降法、神经网络等实验; |
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综合案例 |
基于百度的图像处理技术、基于百度的语音处理技术、手写数字识别、人脸检测、人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、智能音箱等实验; |
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百度 |
获取access_token、基于百度AI开放平台的语音合成、基于百度AI开放平台的语音识别、基于百度AI开放平台的文字识别、基于百度AI开放平台的人脸识别、基于百度AI开放平台的人脸实时识别、基于EasyDL实现螺丝螺母的检测、基于EasyDL实现口罩配戴检测、疫情防护系统; |
1.采用目前市场上主流的i.MX6工业级处理器,具有图像硬件加速器;
2.GPU采用3D GPU Vivante GC2000和2D GPU Vivante GC355、Vivante GC320,为嵌入式人工智能教学科研奠定了坚实的硬件基础;
3.基于Ubuntu 18.04系统,支持OpenCV 3.2.0,Python 2.7/3.6.7,Qt 5.9.5,包含OpenCV、Python实验体系,拥有图像识别、语音识别案例,可与百度AI开放平台、百度智能云天工物联网平台对接,打造嵌入式人工智能、物联网一体化实验体系;