001-01 人工智能综合实验箱（数量：25台）
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：铝合金喷塑；
▲2、产品尺寸：为满足实验室收纳空间要求，长*宽*高 ≤ 455mm*350mm*148mm（投标时需要提供实验箱实物测量截图作为证明材料）；
（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64位边缘处理器，内核数：≥4，线程数≥4，最大睿频频率3.40 GHz；
★缓存 ≥6 MB；
★GPU：集成
▲内存：DDR5≥8GB；
★存储器：固态≥256GB；
★无线：WIFI6、蓝牙5；
★有线：RJ45 Gigabit Ethernet口 ≥1个；
★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：支持蓝牙，内置电池，USB充电；
USB HUB：USB3.0，4口扩展器，可独立供电；
HDMI线：HDMI A Type；
充电电源适配器：In：220v，Out：5v；
4、AI算力加速模块
★处理器：双核处理器，最高频率1.2GHz；
▲NPU：3 TOPs for INT8 / 300 GOPs for INT16 / 100 GFLOPs for FP16；支持 INT8/INT16/FP16；
▲内存：≥1GB；
★存储器：≥ 8GB；
★接口：USB；
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：像素：≥200万，USB接口；
★⑶.ToF深度摄像头：
最大帧率：30fps；
深度分辨率：640x480；
接口：USB；
供电：5V DC；
数据线≥1；
★⑷.双目摄像头：
≥100 万像素，720P 双目同步摄像头；
USB接口；
数据线≥1；
★⑸.摄像头支架：
材质：金属；
承重：2kg-5kg；
▲⑹.小云台：
材质：金属，360度调节；
▲⑺.棋盘格标定板：
单元格：25mm，总尺寸：≥300mm*225mm；
材质：铝合金；
6、语音配件
★⑴.麦克风：USB接口；
▲⑵.麦克风阵列：USB接口，4麦克风阵列，全方位灵敏度；（投标时须提供实验箱配置的两种麦克风实物截图作为证明材料）
7、生物特征配件：
★⑴.尺寸：长*宽*高 ≤ 192mm*126mm*50mm；
★⑵.接口：USB*3；
★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：窗口面积:15.3*18.2mm±5mm；
▲⑸.生命特征监测：支持检测脉搏波形，心率监测，血氧监测，血压监测；(投标时需提供实验运行结果截图）
▲⑹.静脉识别：
定位区域:指尖定位区域为 10-15mm±2mm；
验证区域长度允许范围为 35-40mm±5mm；
验证区域宽度允许范围为 26-30mm±5mm；
8、物联网配件：
★物联网开发板：
M4核主芯片；
片上FLASH: ≥512KByte；
片上SRAM: ≥128KByte；
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：TF卡接口，串口，USB OTG，GPIO，耳机口；
▲连接线：USB线≥1；
▲9、其他辅助外设
键盘鼠标：通用无线鼠标键盘；
HDMI接口显示器：通用HDMI接口，分辨率1920*1080，≥21寸，刷新频率≥100Hz；
（三）、软件系统与工具：
★1.系统支持：支持Linux、Windows双系统（投标时提供实验箱支持双系统运行的截图证明材料）；
▲2.开发工具支持：PyCharm、Jupyter Notebook、Visual Studio Code；
▲3.AI框架支持：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn；
（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：C语言程序设计实验、C++软件开发实验、Python程序设计实验、嵌入式单片机开发实验、物联网系统实验、物联网信息采集处理实验、机器学习应用实践、深度学习应用实践、计算机视觉应用案例、智能语音课程实验、生物特征识别实验等的能力。
（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：（投标时须提供案例清单及实验指导书目录页作为证明材料。）
⑴.数字图像处理实验不少于23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：numpy 数组、Numpy函数、多项式 |
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：图像水印与图像滚动效果 |
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：圆形、矩形、直线，支持绘图模式切换、支持清除窗口） |
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 |
| ★10 |
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 |
| ★11 |
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 |
| ★12 |
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 |
| ★13 |
图像取反变换 |
实现图像取反变换与显示 |
1 |
| ★14 |
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 |
| ★15 |
图像污点修复 |
图像污点产生与修复 |
1 |
| ★16 |
图像实时采集 |
掌握通过摄像头实时采集图像 |
1 |
| ★17 |
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 |
| ★18 |
图像锐化 |
图像锐化与显示 |
1 |
| ★19 |
边缘检测 |
进行图像边缘检测 |
1 |
| ★20 |
轮廓检测 |
实现图像轮廓检测 |
1 |
| ★21 |
角点检测 |
实现图像角点检测 |
1 |
| ★22 |
车牌提取 |
从图像中提取车牌 |
2 |
| ★23 |
表面划痕检测 |
物体表面图像划痕检测 |
1 |
| ★24 |
特征匹配 |
实现图像特征匹配 |
1 |
| ★25 |
图像拼接 |
实现图像拼接 |
2 |
| ★26 |
行人检测 |
实现图像行人检测 |
2 |
| ★27 |
单目标定 |
实现摄像头单目标定 |
2 |
| ★28 |
单目校正 |
实现摄像头单目校正 |
2 |
| ★29 |
双目标定 |
实现摄像头双目标定 |
2 |
| ★30 |
双目校正 |
实现摄像头双目校正 |
2 |
| ★31 |
双目测距 |
基于双目摄像头实现双目测距 |
2 |
| ★32 |
图像分割 |
实现图像分割 |
1 |
| ★33 |
图像分类 |
猫狗图像分类 |
1 |
| ★34 |
基于SVM算法的手写数字识别 |
实现手写数字识别 |
2 |
| ★35 |
手势识别 |
通过神经网络进行手势识别 |
4 |
| ▲36 |
目标检测 |
通过YOLO进行目标检测 |
1 |
| ★37 |
目标检测-算力 |
通过算力加速模块进行目标检测 |
4 |
| ★38 |
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 |
| ★39 |
PyTorch环境搭建 |
PyTorch安装与验证 |
1 |
| ★40 |
字符识别 |
字符OCR识别 |
1 |
| ★41 |
车牌识别 |
实现车牌识别：输入通过摄像头与图片 |
2 |
| ▲42 |
HOG+SVM的行人检测 |
实现基于HOG+SVM的行人检测 |
4 |
| ★43 |
红绿灯识别 |
通过图像识别交通红绿灯 |
4 |
| ★44 |
口罩识别 |
识别口罩 |
1 |
| ▲45 |
病虫害识别 |
通过植物叶片图像识别病虫害 |
2 |
| ★46 |
人脸识别 |
实现人脸识别 |
1 |
| ★47 |
安全帽识别 |
基于YOLO实现安全帽识别 |
1 |
| ★48 |
吸烟识别 |
吸烟动作识别 |
1 |
★强化学习方面实验：（投标时须提供案例清单及实验指导书目录页作为证明材料。）
⑴.为满足教学要求，强化学习方面类实验至少包含：强化学习实验环境搭建、基于Q学习—Flappy Bird自动路径学习、倒立摆游戏、交通信号灯智能控制；单个实验不低于1课时，总共支持实验课时数不少于4课时；
语音类实验要求：（投标时须提供案例清单及实验指导书目录页作为证明材料。）
⑴.为满足教学要求，语音类实验至少包含：；
| 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 |
| ★10 |
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 |
| ★11 |
基音周期实验 |
基于人工智能实验箱实现基音周期估算 |
2 |
| ★12 |
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 |
| ▲13 |
语音增强实验 |
基于人工智能实验箱实现语音增强 |
4 |
| ★14 |
回声消除实验 |
基于人工智能实验箱实现回声消除 |
1 |
| ★15 |
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 |
| ▲16 |
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 |
| ▲17 |
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 |
| ★18 |
声纹识别实验 |
基于人工智能实验箱实现声纹识别 |
8 |
| ★19 |
语音识别实验 |
基于人工智能实验箱实现语音识别 |
4 |
| ★20 |
智能音箱实验 |
开发智能音箱：语音识别、唤醒、交互与播报功能 |
4 |
生物特征识别类实验要求：（投标时须提供案例清单及实验指导书目录页作为证明材料。）
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：（投标时须提供案例清单及实验指导书目录页作为证明材料。）
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 |
| ★10 |
电机控制实验 |
学习使用单片机控制电机 |
1 |
| ★11 |
LCD&GUI实验 |
学习使用单片机进行LCD控制与绘图 |
1 |
| ★12 |
RTC实验 |
学习RTC控制并显示日期时间 |
1 |
| ★13 |
ADC实验 |
学习基于单片机的模数转换并显示 |
1 |
| ★14 |
I2C实验 |
学习使用单片机完成I2C协议通信 |
2 |
| ★15 |
温湿度传感器 |
学习使用单片机进行温湿度采集与显示 |
1 |
| ★16 |
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 |
| ★17 |
RTOS任务管理 |
学习使用RT-Thread创建多任务 |
2 |
| ★18 |
Flash分区管理 |
学习基于RT-Thread的Flash分区管理 |
2 |
| ★19 |
SPI Flash 文件系统 |
学习基于SPI Flash的文件系统使用 |
2 |
| ▲20 |
WiFi 管理 |
学习在单片机上以完成的方式完成WIFI管理 |
4 |
| ▲21 |
MQTT通讯 |
学习基于MQTT的主题订阅与向主题发消息 |
2 |
| ★22 |
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：至少提供病虫害识别、双目测距案例的运行效果截图；
▲⑵ 语音类实验：至少提供实时声源定位与声纹识别案例的运行效果截图；
▲⑶ 生物特征识别类实验：至少提供静脉识别及健康监测案例的运行效果截图。
▲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：图像生成、OpenCV图像处理、图像特征检测、双目运动估计、SVM手写数字识别、基于HOG+SVM的行人检测、水果识别、病虫害识别、以图搜图原理、人脸识别原理、人脸识别代码实现、多目标检测、YOLO算法、可采摘物检测、Fast-RCNN算法、Faster-RCNN算法、Mask-RCNN算法、智能照片编辑、超分辨率原理理解、对抗网络实现、医学图像分割数据处理、全卷积网络理解、Unet网络梳理、医学图像配准数据处理、VoxelMorph算法原理、视频内容分析、CNN+RNN网络、C3D模型、图像语义理解、三维空间重建算法概述、3D-R2N2算法、RNN优化算法、视频稳定与降噪、MobileNet、SSD算法、多目标检测与跟踪数据处理、跟踪算法、SORT算法、图像风格迁移、对抗生成网络模型迁移、智慧景区综合项目实战（包括智慧景区项目概述与业务流程、景点人流量统计、吸烟火灾检测、YOLO V3 + DEEP_SORT算法）、Swin Transformer视觉大模型原理与应用、肺炎X光检测。
★⑴.课程课时：≥64课时。
★⑵.课程大纲：数量1个；（提供大纲内容截图）。
★⑶.课程讲义：数量≥64个，单课时页数≥10（提供课程讲义（PPT）清单截图）
★⑷.案例手册：数量≥58个（提供案例手册清单截图）。
★⑸.课程视频：数量≥64个，单个视频时长19-40分钟（提供课程视频清单截图）。
★⑹.课程习题：数量≥100，试题含难度级别、考察知识点、答案解析（提供试题截图）。
需落实的政府采购政策内容：对于中小微企业（含监狱企业）、促进残疾人就业的相关规定、对于节能产品、环境标志产品的相关规定等。
参加辽宁省政府采购活动的供应商未进入辽宁省政府采购供应商库的，请详阅辽宁政府采购网 “首页—政策法规”中公布的“政府采购供应商入库”的相关规定，及时办理入库登记手续。填写单位名称、统一社会信用代码和联系人等简要信息，由系统自动开通账号后，即可参与政府采购活动。具体规定详见《关于进一步优化辽宁省政府采购供应商入库程序的通知》（辽财采函〔2020〕198号）。
