系統(tǒng)含有六自由度機械臂、寬動態(tài)AI視覺攝像頭、Jetson Nano邊緣處置整理終端17.3寸邊緣計算顯露單元、機器視覺場景應(yīng)用資源包、可模仿人工智能經(jīng)經(jīng)經(jīng)典型應(yīng)用場景，完成人工智能應(yīng)用技術(shù)教學實驗。
教學平臺系統(tǒng)預(yù)裝Ubuntu18.04實操系統(tǒng)，全部環(huán)境代碼庫文件均已裝配，開機即用?；诙嗑S度學習掌控把握掌控把握掌控把握實踐平臺，由淺入深循序漸進，從基礎(chǔ)單獨的GPIO拓展開始學習掌控把握掌控把握掌控把握過渡到傳感器實驗項目再進入OpenCVPyTorch、ROS系統(tǒng)，機器動作學，AI機器視覺，AI語音識別聽覺等學習掌控把握掌控把握掌控把握，從而學會AI人工智能研發(fā)。
所提供的算法源代碼（含有概括人臉檢驗測量試驗、車牌識別、垃圾分類、目標檢驗測量試驗），兼容Caffe/TensorFlow/MXNet實驗模型和API，可以讓學生對機器視覺的流程、處置整理方法等有更好的理解，熟悉相關(guān)算法，理解實際應(yīng)用場景，貼近工程化應(yīng)用。
1、JetsonNano邊緣計算平臺
NVIDIA Jetson Nano是一個小巧卻功能強大的計算機數(shù)值數(shù)值數(shù)值，它可以讓你并行運行多個神經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)、對象檢驗測量試驗、分割和語音處置整理等應(yīng)用程序,Jetson Nano搭載四核cortex-A57處置整理器，128核MaxwellGPU及4GB LPDDR內(nèi)部存儲，帶來足夠的AI計算能力,提供472GFLOP算力,并支持一系列流行的Al框體構(gòu)造和算法，比如TensorFlow、Pytorch.caffe/caffe2、Keras、MXNET等
2、機器視覺(機器臂)
視覺機械臂以Jetson nano為主控，Open Source CV為圖像處置整理庫，以主流的Jupyter Lab為研發(fā)工量具,使用Python3為主要編程語言。攝像頭與機械臂機身一體式設(shè)計，“手眼合一”的視覺識別讓機械臂顯得更加靈動，它不僅可以完成顏色識別追蹤與抓取，還能人體特征識別互動，甚至實行垃圾分類模型實驗垃圾分揀;經(jīng)過RO5機器人操控系統(tǒng)，簡化了6自由度串行總線舵機復雜動作控制。
常見問題：
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生產(chǎn)基地
浙江省麗水市石牛路262號2棟
