一、产品概述
        VSC-H27型人工智能技术开发平台是一款综合人工智能技术、嵌入式接口技术、传感器检测技术、物联网通信技术的AIoT通用教学产品，满足人工智能相关专业基础理论教学、端侧人工智能实验、人工智能项目开发、智能产品应用开发等。
        VSC-H27型人工智能技术开发平台主要由边缘计算网关、云台摄像头、液晶显示屏、人工智能教学平台及其他附件组成，内置机器视觉库、机器学习算法、深度学习框架，支持接入华为modelarts第三方AI平台，可以实现图像识别、物体检测、语音识别、文本分类、预测分析等项目案例。可以搭配感知传感器系列，无线通信系列，进一步加深人工智能与物联网的融合创新。
二、硬件组成
1、AI边缘计算网关：核心板和接口底板插拔模式固定连接。核心板板载高性能四核ARM Cortex-A57 MP Core处理器，具有128个CUDA核心的GPU，4GB 64位LPDDR4 1600MHz的显存，多种视频编码模式（2×1080p@60,4×1080p@30等），多种视频解码模式（1×4k@60,4×1080p@60等），板载TF卡槽，板载WiFi模块。底板板载1路HDMI 2.0或DP1.2同步高清显示接口，2路MIPI CSI摄像头接口，1路USB3.0接口，3路USB2.0接口，1个RJ45千兆以太网口，1个麦克风模块，1路音频输出接口，1个无线传感网接口。
2、云台摄像头：支持30万（480P）分辨率，USB接口。输出格式YUYV，旋转角度左右180°，上下180°。
3、显示屏：1024*600分辨率，HDMI接口
4、传感器系列模块。板载Cortex-M3处理器最小系统单元，邮票封装贴焊工艺，主频72MHz。板载温湿度传感器、光敏传感器、雨露传感器、光强传感器、广谱气体传感器等，支持I2C接口、ADC接口、I/O接口等。传感器接口均引到香蕉头插孔上，既可以满足自身处理器的传感器采集应用，也可以供其他处理器导线连接扩展应用。
5、执行器系列模块。板载Cortex-M3处理器最小系统单元，邮票封装贴焊工艺，主频72MHz。板载RGB三色灯、蜂鸣器、风扇、减速电机、舵机、步进电机、继电器等执行部件，支持I/O接口、PWM接口等。执行器驱动接口均引到香蕉头插孔上，既可以满足自身处理器的执行器控制应用，也可以供其他处理器模块连线扩展应用。
6、其他附件：包含至少64GB的TF卡、扬声器、麦克风、USB HUB、键盘鼠标等。
三、软件资源
1、人工智能教学平台
（1）B/S架构，Web浏览器访问平台开始人工智能技术的学习、验证、开发。
（2）覆盖图像处理基础知识，可进行灰度化、二值化、边缘提取、膨胀与腐蚀、高斯滤波、小波变换、形状检测、放大缩小等；
（3）传统机器学习模式识别的深入学习，如OpenCV库的加载、鸢尾花均值聚类、Adaboost人脸检测、SVM行人检测、目标物体跟踪等；
（4）集成TensorFlow、Caffe两大人工智能深度学习框架，提供基于开发框架的手写数字识别、车牌识别、垃圾分类、物体识别等；
（5）具有jupyter在线开发模式，用户可直接在网页中输入python代码，在线编辑，直接执行。
2、ModelArts应用软件
提供手势识别、人脸识别、声音分类、房价预测、短信诈骗等实训案例，具有样本收集、标注、训练、生成模型，接口应用功能。
3、边缘硬件采集控制程序
该软件需要搭配传感器系列模块、执行器系列模块。基于边缘计算网关的GPIO、I2C、UART接口，实现温湿度采集、光线强度采集、LED蜂鸣器控制、风扇控制、舵机控制等python基础应用实验。
四、功能特点
1、采用Python编程语言，支持人工智能基础课程。实验项目均采用Python语言开发，可以支撑数字图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等课程知识点的学习和实验。
2、支持Web端AI教学平台、客户端应用软件等多种用户交互方式。
3、AI教学平台支持离线图片、在线视频两种数据来源。既支持离线图片上传识别，也可调用摄像头，对视频流抓拍识别。识别结果采用LOG信息实时显示，和目标矩形框标注展示。
4、AI教学平台具有数字图像处理、机器学习、深度学习三个体验功能版块。基于OpenCV机器视觉库能够实现图像预处理、颜色识别，形状识别等；基于传统的十大机器学习算法，可以实现Adaboost人脸检测、SVM人脸检测、K均值鸢尾花聚类、目标跟踪等；基于主流开源的Tensorflow、Caffe深度学习算法框架，通过数据获取、算法训练、模型应用，可以实现涂鸦猜游戏、文字识别、物体识别、垃圾分类、车牌识别等。
5、ModelArts云端结合功能。ModelArts云端完成数据集上传、标注、模型训练、接口生成；终端完成接口调用，实现AI应用。
6、灵活扩展，组合应用功能。可以和传感器模块、执行器模块、通信系列模块结合，将AI和物联网终端灵活组合出更多智能产品。
7、具有雷达数据分析的功能。
五、配置清单

六、实验项目
教学资源主要内容：
第一部分：基于人工智能教学平台，可开展图像处理、机器学习、深度学习方面的验证性实验，提供python语言的在线实验代码编辑、测试，提供实验手册；
第二部分：AI+IoT结合，实现物联网终端设备感知层传感器的采集、执行器的控制、多传感器融合。
第三部分：ModelArts人工智能应用教学。云端结合，可以完成图像分类、物体检测、文本分类、预测分析等应用。