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）。
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辽宁鞍山
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2025年09月29日
