平臺簡介
嵌入式邊緣物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺主要由邊緣計算智能網(wǎng)關、AI攝像頭、AI麥克風陣列、zigbee節(jié)點、藍牙節(jié)點和Nbiot節(jié)點、lorawan節(jié)點等多種無線傳感器節(jié)點構成。通過多種傳感器的自由選擇搭配，可以完成智慧城市、智能家居，智慧校園，智能安防、物聯(lián)網(wǎng)傳感技術、物聯(lián)網(wǎng)通信技術、為搭建4G/5G綜合應用場景提供支持。
實驗平臺整體框架如下圖：

1.1.  邊緣計算智能網(wǎng)關

嵌入式邊緣物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺是一款集成物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、嵌入式、移動互聯(lián)技術于一體的高端教學科研實驗平臺。
整個教學平臺包括物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式Linux和人工智能（AI），三個部分互相支撐、互為補充。人工智能部分的硬件基于嵌入式ARM控制器、高清相機模塊、7麥麥克風陣列，具備語音、圖像數(shù)據(jù)的采集和處理能力及適用于多種場景的控制接口；嵌入式Linux部分的硬件采用CPU+GPU雙處理器架構，配備高清大屏以及豐富的外設接口；物聯(lián)網(wǎng)部分的硬件支持RFID、Zigbee、Ble、Lora、NBIoT等無線傳輸技術以及20余種傳感器模塊。
嵌入式邊緣物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺采用多核高性能 AI 處理器，預裝 Ubuntu Linux 操作系統(tǒng)與 OpenCV 計算機視覺庫，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度學習端側推理框架。
嵌入式邊緣物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺支持圖像處理、語音處理、無線通信、傳感器原理、RFID等技術的主流算法及應用。提供完整的配套教學教材，實訓案例的源碼、開發(fā)手冊等，滿足AI和IOT教學實訓、應用開發(fā)等需求。
嵌入式邊緣物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺采用CPU+GPU雙處理器架構，不少于10種模塊接口，配備高清大屏、高清相機模塊、麥克風陣列和ODB接口，硬件系統(tǒng)采用DC12V電源適配器安全供電，實現(xiàn)嵌入式linux實驗和課程設計實驗，無線傳感器網(wǎng)絡實驗、人工智能實驗及AIOT綜合實驗等。

1.1系統(tǒng)特點
嵌入式邊緣物聯(lián)網(wǎng)實驗平臺基于新工科的教育理念，讓教學更輕松，項目開發(fā)更容易，售后服務更便捷，更多的考慮實驗的先進性、擴展性、包容性。
1.先進性
超強性能
- AI嵌入式邊緣計算處理器RK3399，4G+16G內(nèi)存配置，11.6寸高清電容屏。
- 選配NPU協(xié)處理器模塊，直接運行神經(jīng)網(wǎng)絡模型，運算能力高達2.8 TOPs@300mW。
- 提供更豐富的擴展接口：雙路USB3.0，四路USB2.0，RS232，RS485，嵌入式拓展接口等各種外設接口。
2.擴展性
按需定制
- 所有硬件單元采用模塊化設計，可根據(jù)需求進行彈性定制選型和搭配。
- 提供可選的豐富的項目套件模塊，可以完成各種AI應用場景的設計和創(chuàng)新。
- 智能邊緣計算網(wǎng)關平臺提供嵌入式擴展接口，包含常用接口的拓展，包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI等。
3.包容性
一機多用
- 根據(jù)教學用途，實驗平臺可作為人工智能、嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、智能硬件等學科實驗教學，提供不同的教學資源。
- 實驗平臺可完成豐富的課程及實驗，包括：Python程序設計、嵌入式Linux操作系統(tǒng)、機器視覺技術、自然語言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡原理、無線通信、android應用技術、物聯(lián)網(wǎng)中間件、AIOT應用實訓等
- 完美融合物聯(lián)網(wǎng)，邊緣智聯(lián)網(wǎng)（eAIOT）綜合實驗平臺的對硬件進行了兼容性設計，在硬件上可以同時滿足物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和嵌入式三個專業(yè)的實訓需求。這樣大大提高了實訓設備在學習不同專業(yè)的復用率，能夠大大減少學校實訓室場地不足的帶來的問題，同時也能夠為解決學校建設多個實訓室資金不足的問題。
邊緣智聯(lián)網(wǎng)（eAIOT）綜合實驗平臺可以為學校解決人工智能開課的師資問題、教學資源問題、實訓資源問題、實訓設備問題以及和行業(yè)應用對接的問題，真正做到了產(chǎn)、教、學、研、創(chuàng)五位一體。

1.1.1.  嵌入式網(wǎng)關核心板

RK3399核心板是一款266-pin金手指形式高性能ARM計算機模塊，它采用了瑞芯微64位六核（包含雙核Cortex-A72 +四核Cortex-A53）Soc RK3399作為主處理器，標配4GB DDR3內(nèi)存和16GB閃存，板載2×2 MIMO雙天線Wi Fi模組，尺寸只有69.6×50mm，模塊上帶有獨立的Typec供電接口，以及USB-C顯示接口。

RK3399計算模塊具有豐富的外設和擴展接口，可以擴展使用雙MIPI寬動態(tài)攝像頭，另外它還帶有eDP顯示接口，MIPI顯示接口，1路USB3.0,2路USB2.0，以及12C,12S,SPI,PWM,GF10和串口等各種資源。RK3399可流暢運行Android 8.1,Ubuntu 18.04,Armbian,Buildroot等主流嵌入式操作系統(tǒng)，軟件資源和生態(tài)非常豐富，尤其是Android 8.1具有NN SDK神經(jīng)網(wǎng)絡加速軟件包，Qt-5.10集成了VPU硬件編解碼，GPU圖形加速，可使用QML快速開發(fā)流暢的動態(tài)式界面，因此RK3399核心板非常適合做高端人臉識別，機器視覺，VR虛擬現(xiàn)實，自動駕駛，深度計算分析等方面的人工智能產(chǎn)品快速原型及產(chǎn)品開發(fā)。
硬件參數(shù)：

1.1.2.  網(wǎng)關底板其他外設

l  11.6寸高清觸顯一體屏：板載，eDP接口,電容式多點觸摸，分辨率1920*1080
l  按鍵：板載重啟、恢復、電源3個功能按鍵，4個用戶自定義按鍵
l  UART：1路RS232，1路RS485
l  以太網(wǎng)：100/1000M
l  音頻：音頻輸出接口、MIC音頻輸入接口、板載4歐3W揚聲器
l  無線網(wǎng)：WiFi (2.4G and 5G, 802.11 ac), Bluetooth 4.1
l  4G模組：板載，板載EC20模組
l  LoRaWAN網(wǎng)關模塊接口：板載mini-pcie接口，可接入SX1301八通道并行LoRaWAN網(wǎng)關模塊。1個項目須至少配備1個LoRaWAN網(wǎng)關模塊，以實現(xiàn)對實驗室所有l(wèi)ora節(jié)點的接入管理。
l  Zigbee網(wǎng)關模塊：板載，直列雙排20芯插針接口，非usb接口。
l  BLE網(wǎng)關模塊：板載，直列雙排20芯插針接口，非usb接口。
l  USB 3.0 HOST接口：板載2個
l  Debug接口：板載1個
l  Download接口：板載1個
l  鍵盤：板載7寸80鍵標準鍵盤
l  高清相機模組：CMOS傳感器OV13850，MIPI信號輸出，400萬像素，最高支持2688x1520像素。
l  麥克風陣列：板載7顆數(shù)字高性能硅麥克風。
l  震動馬達傳感器：1個
l  LED：板載4顆藍色LED燈珠。
l  天線接口：板載wifi、BLE、lora、LET 共4個天線接口。
l  傳感器擴展接口：板載，與無線傳感器節(jié)點的傳感器模塊接口兼容，可完成linux系統(tǒng)下的傳感器驅動開發(fā)實驗。
l  OBD接口：板載，標準16針OBD-II插座，與配套軟件結合可完成基于CAN總線通信相關實驗。
l  電源：DC 9-12V輸入
l  其他接口：MIPI、GPIO、SPI、I2C、TF Card (sd/mmc 3.0)、SIM卡座、USB 2.0 HOST、USB Type-C (with DP out)、eDP 1.3、HDMI 2.0 for 4K 60Hz

1.2.  無線傳感器節(jié)點及外設模塊

1.2.1. 4G LTE模塊
l  ?網(wǎng)絡：FDD-LTE/TDD-LTE/WCDMA/TD-SCDMA/GSM/EDGE；
l  ?制式：CMCC/CUCC（B1/B3/B8/B34/B38/B39/B40）；
l  ?工作頻帶：HSPA1900/2100，GSM 900/1800；
l  ?高速USB 2.0接口、PCI-E接口；
l  ?支持短信、數(shù)據(jù)、電話本、PCM語音功能；
l  ?支持IPv4,IPv6協(xié)議；
l  ?支持LTE多頻；
l    支持最大150M/50Mbps的理論上下行數(shù)據(jù)傳輸速率；
 

1.2.2.  zigbee節(jié)點

 
 
ZigBee節(jié)點其一系列完整的ZigBee產(chǎn)品參考設計，旨在幫助開發(fā)人員縮短產(chǎn)品上市時間，并簡化開發(fā)基于ZigBee的家庭自動化、互聯(lián)照明和智能網(wǎng)關產(chǎn)品。
產(chǎn)品特點
?    圖形化無線應用開發(fā)。
?    ZigBee3.0/EmberZNet PRO/物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)狀例程。
?    豐富應用開發(fā)示例。
?    最大輸出功率16.5dBm、最大靈敏度-99dBm。
?  32位40MHz CortexM4、256KB內(nèi)存、32KB RAM。
?  采用TI新一代ZIGBEE芯片CC2530。
?  支持基于IEEE802.15.4的ZIGBEE2007/PRO協(xié)議。
?  采用LP標準的20芯雙排直插模式接入底板。
?  支持TIZ-STACK協(xié)議棧。
?  雙排通孔封裝（兼容xbee模組）。

1.2.3.  藍牙節(jié)點

藍牙MESH節(jié)點專門針對藍牙網(wǎng)狀Mesh和BLE5.1研發(fā)的， 支持最新藍牙網(wǎng)狀網(wǎng)絡和藍牙5規(guī)范的全套軟件和硬件。
產(chǎn)品特點
l  圖形化無線應用開發(fā)。
l  采用TI超低功耗藍牙解決方案CC2540芯片。
l  采用WXL標準的20芯雙排直插模式接入網(wǎng)關主板。
l  符合藍牙規(guī)范 4.0 版標準支持TI最新Z-STACK協(xié)議棧。
l  雙排通孔封裝（兼容xbee模組）。

1.2.4.  Lorawan節(jié)點

 
 Lorawan 節(jié)點模塊：SX1278 節(jié)點，配合行 LoRaWAN 網(wǎng)關模塊使用。
產(chǎn)品特點
l  雙排通孔封裝（兼容 xbee 模組）
l  休眠模式下電流低至 1.8uA
l  工作頻段：470~510MHz
l  發(fā)射功率 18dBm±1dBm,發(fā)射電流 100mA,
l  接收靈敏度-139dBm（SF12 、帶寬 125KHz）
l  通信接口：SPI/USART/IIC
l  擴展接口：ADC；SPI；IIC；GPIO
l  支持 LoRaWAN V1.0.2 Class A/C 協(xié)議
l  提供 SDK 開發(fā)方式
l  系統(tǒng)資源 FLASH/128K，RAM/16K，EEPROM/4K
l  用戶可用資源：FLASH/64K，RAM/8K，EEPROM/4K

1.2.5.  Nbiot節(jié)點

 
Nbiot節(jié)點模塊采用的是lierda NB86-G，模塊主控芯片是STM32F103， 基于 HISILICON Hi2115 的 Boudica 芯片，符合 3GPP 標準。
產(chǎn)品特點      
l  工作電壓：4.3V
l  最低功耗：≤10uA
l  發(fā)射功率：23dBm±2dB（Max），最大鏈路預算較 GPRS 或 LTE 下提升 20dB,最大耦合損耗MCL為-164dBm
l  采用LP標準的20芯雙排直插模式接入底板
l  提供SDK開發(fā)方式
l  系統(tǒng)資源FLASH/64K，RAM/20K
l  用戶可用資源：FLASH/30K，RAM/10K

1.2.6.  AI麥克風陣列

?1）7路麥克風陣列，提供聲源定位、語音增強、語音降噪、回聲消除、聲音拾取等功能。
2）帶硬件浮點運算的RISC-V 雙核64位處理器，主頻最高800MHz。
?3）具備機器聽覺能力和語音識別能力，內(nèi)置語音處理單元（APU）。
?4）具備卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡硬件加速器KPU,可高性能進行卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡運算。
?5）麥克風陣列模塊集成TFT彩屏屏，能夠直觀顯示音頻頻譜圖。
?6)內(nèi)置ARM STM32 USB音頻驅動芯片，提供USB聲卡驅動，開放源代碼。
?7)接口：雙列直插封裝/USB，需能夠接入到eAIOT平臺使用。
?8)支持語音識別、語義理解、語音合成、人機對話等功能，可與硬件進行語音交互。
5米監(jiān)測范圍、基于linux系統(tǒng)

1.2.7.  AI攝像頭

l  1/1.8" SONY Exmor CMOS
l  有效像素200萬像素，30幀@1920*1080
l  C/CS鏡頭接口，最低照度0.001 Lux，120dB TWDR
l  支持協(xié)議：PROFILE S，GB/T28181，F(xiàn)TP/RTSP.UPNP等
l  支持雙碼流、手機監(jiān)控、心跳機制，具3D降噪、去霧、數(shù)字寬動態(tài)、鏡頭校正、走廊監(jiān)控等智能模式
l  提供基于eAIOT教學平臺的人臉識別系統(tǒng)案例。

1.2.8.  高讀卡器

高頻讀卡器采用的RC632是NXP公司生產(chǎn)的一款集成了ISO/IEC14443A、ISO/IEC14443B和ISO/IEC15693三種協(xié)議標準的調(diào)制解調(diào)芯片及嵌入式微控制器設計
可完成對ISO14443A協(xié)議標準的非接觸式IC卡如Mifare_Std S50，ISO15693協(xié)議標準的非接觸式IC卡如I.CODE2等卡片的讀寫操作。

1.2.9.  低頻讀卡器

低頻讀卡器采用先進的射頻線路及嵌入式微控制器設計，結合高效解碼算法，可完成對64bitsRead-Only Em4100兼容式125KHz非接觸式ID卡的讀取

具有接收靈敏度高，工作電流小，單電源供電的特點。

1.2.10.  超高頻讀卡器

超高頻讀卡器采用高度集成的UHF RFID讀寫芯片（超高頻讀寫芯片）及嵌入式微控制器設計，可完成對ISO18000-6C & EPC global Gen2 協(xié)議卡片的讀寫操作。

板載有源模塊擴展模塊可以和網(wǎng)關有源擴展模塊配對完成有源通信功能。

1.2.11.            傳感器組件

選配：溫度/光敏/蜂鳴器一體傳感器模塊、高精度溫濕度傳感器模塊、兩路繼電器模塊、可調(diào)LED燈光模塊、振動傳感器/蜂鳴器一體模塊、超聲波測距傳感器模塊、4位LED數(shù)碼管顯示模塊；

 

1.3.  St-link仿真器

ST-LINK/V2是ST意法半導體為評估、開發(fā)STM8系列和STM32系列MCU而設計的集在線仿真與下載為一體的開發(fā)工具。
STM8系列通過SWIM接口與ST-LINK/V2連接。
STM32系列通過JTAG / SWD接口與ST-LINK/V2連接。

ST-LINK/V2通過高速USB2.0與PC端連接。
支持的軟件
ST-LINK Utility v2.0（及以上版本）
STVD Version 4.2.1（及以上版本）
STVP Version 3.2.3（及以上版本）
IAR EWARM Revision v6.20（及以上版本）
IAR EWSTM8 Revision v1.30（及以上版本）
KEIL RVMDK Revision v4.21（及以上版本）

1.4.  物聯(lián)網(wǎng)應用基礎云平臺

1、功能簡介
1）學生能夠將物聯(lián)網(wǎng)感知層設備（傳感器、執(zhí)行器等）接入物聯(lián)網(wǎng)云服務平臺，平臺能夠接收并存儲傳感器和執(zhí)行器的實時數(shù)據(jù)，模塊在線狀態(tài)，并實時顯示。
2）提供后臺管理系統(tǒng)，能夠設置賬號類型和使用權限。支持多用戶管理及權限控制，分為父用戶和子用戶，父用戶可以創(chuàng)建多個子用戶，并且可以為每個子用戶分配增、刪、改幾種權限，子用戶創(chuàng)建的資源相互隔離。
3）提供物聯(lián)網(wǎng)規(guī)則編輯器，無需編寫代碼即可編輯復雜的自動化控制策略，實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的自動化控制。
4）提供豐富的可視化控件庫，通過拖拽、簡便配置即可完成美觀的UI設計。支持GIS地圖、曲線圖、柱狀、餅圖、圖表、按鈕、儀表圖等控件。
5）物聯(lián)網(wǎng)感知層設備也能夠向執(zhí)行器發(fā)送控制命令，系統(tǒng)能夠實現(xiàn)模塊的在線監(jiān)測。
6）云平臺支持物聯(lián)網(wǎng)硬件多協(xié)議接入，通過ZigBee/BLE/wifi/lora/NBIOT無線技術取得傳感器采集的數(shù)據(jù)，形成一個完整的無線傳感器網(wǎng)絡。
7）數(shù)據(jù)通過http/MQTT協(xié)議傳輸至物聯(lián)網(wǎng)應用基礎云平臺軟件，進行數(shù)據(jù)圖形化展示。
8）實現(xiàn)基于云平臺的智能家居實驗，并包含配套完整的教學資源。
9）支持本地化部署和云端部署兩種方式。
 

 

 

1.5.  Lorawan云平臺軟件

（1）私有 NS 及 websocket 接口


（2）lorawan第三方公有 NS
TTN（國外 NS）

 
（3）*Lorawan AISZ（國內(nèi) NS）

（4）lorawan公有云 AS

NBiot中國電信管理平臺
 
在 NB 海量設備高并發(fā)場景，電信平臺與電信 NB 網(wǎng)絡進行有機協(xié)同，能夠有效緩解擁塞，保障業(yè)
務成功，充分發(fā)揮 NB 網(wǎng)絡的特性和價值。

2.    部分實驗案例

2.1.1.  手寫字識別

學習設計一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后用已經(jīng)標注過的MNIST數(shù)據(jù)來訓練這個模型，然后進行測試驗證。

圖：手寫字識別案例

2.1.2.  人臉識別

通過OpenCV自帶的分類器、OpenCV的深度學習分類器是基于SSD(Single Shot  Detector)框架的ResNet網(wǎng)絡，實現(xiàn)在圖片、視頻中對人臉的檢測，并用矩形框框出來。
學?？捎糜谏矸葑R別、課堂/上下班考勤、會議簽到、刷臉支付、門禁通行、安防監(jiān)控相關場景。

圖： 人臉識別案例

2.1.3.  目標檢測

  利用深度學習框架caffe，實現(xiàn)對常見物體的檢測。

圖：目標檢測案例

2.1.4.  人體姿態(tài)識別

使用邊緣側推理框架Tengine檢測圖像中的所有人體并返回每個人體的矩形框位置，精準定位 21 個核心關鍵點，包含五官、四肢、脖頸等部位，更多關鍵點持續(xù)擴展中；支持多人檢測、人體位置重疊、遮擋、背面、側面、中低空俯拍、大動作等復雜場景。

圖：人體姿態(tài)識別案例

2.1.5.  手勢識別

利用深度學習框架caffe，實現(xiàn)對簡單手勢的識別。

圖：手勢檢測和識別系統(tǒng)案例

2.1.6.  車牌識別

使用opencv 的 HAAR Cascade 檢測車牌大致位置，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡回歸車牌左右，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡滑動窗切割字符、及識別字符。

圖：交通門禁車牌檢測和識別系統(tǒng)案例

2.1.7.  人臉門禁

采用 mtcnn 進行人臉檢測，采用MobileFaceNet 進行人臉識別，然后用活體檢測算法進行檢測。

圖：人臉門禁檢測和識別系統(tǒng)案例

2.1.8.  聲紋鎖實驗

通過語音增強、語音質(zhì)量檢測、語音增強、有效語音提取、聲紋特征提取等步驟，完成聲紋注冊及聲紋驗證。

圖：聲紋電子鎖系統(tǒng)案例

2.1.9.  AI語音控制智能家居

基于百度語音識別 API 完成語音識別，并用無線方式控制電燈，電風扇，以及獲取溫度和濕度。

圖：語音控制智能家居系統(tǒng)案例

2.1.10.            知識圖譜和聊天機器人

知識圖譜融合了兩千五百多萬的實體，擁有億級別的實體屬性關系，機器人采用了基于知識圖譜的語義感知與理解，致力于最強認知大腦。自然語言處理工具包的功能有：中文分詞、詞性標注、命名實體識別、關鍵詞提取、文本摘要、新詞發(fā)現(xiàn)、情感分析等。

圖：知識圖譜和文本聊天機器人系統(tǒng)案例

2.1.11.            智慧城市實驗平臺實驗

智慧城市實驗平臺實現(xiàn)了從終端到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關到物聯(lián)網(wǎng)云端，再到APP服務端四者之間完整物聯(lián)網(wǎng)通訊，本系統(tǒng)通過在學校安裝部署LoRaWAN基站以及各終端達到以下目標：實現(xiàn)停車場管理， 資產(chǎn)定位，智能安防等。

2.1.12.            物聯(lián)網(wǎng)云平臺智能家居實驗

豐富多樣的可視化控件庫，通過拖拽、簡便配置即可完成美觀的UI設計。

 

3.    招標參數(shù)