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基于人工智能的基本理论,通过TensorFlow来进行机器学习和深度学习。并利用谷歌提供的API进行了基于语音识别的执行器控制和信息请求响应的服务。
一、概述
基于人工智能的基本理论,通过TensorFlow来进行机器学习和深度学习。并利用谷歌提供的API进行了基于语音识别的执行器控制和信息请求响应的服务。
二、主要组成
1、硬件:
模块 | 列表 | 配置 |
网关 (树莓派Pi 3) | 处理器 | Broadcom BCM2837 1.2GHz Cortex-A53四核处理器 |
内存 | 1GB LPDDR2 SDRAM(900MHz) | |
存储 | MicroSD 8 gb | |
USB 2.0 | A类型4端口USB | |
功率 | 600mA至1.8A @ 5V | |
音频 | 3.5毫米A/V插孔 | |
数字视频 | HDMI 1.4视频输出 | |
网络 | 10/100M以太网,2GHz 802.11n无线 | |
蓝牙 | 蓝牙4.1经典版,低功耗蓝牙 | |
扩展I/O | 40EA GPIO (2x20 2.54mm俯仰头) | |
尺寸 | 87 x 58毫米 | |
JC-ADK-2560 | 微控制器 | ATmega2560 16MHz |
闪存 | 256k字节(引导程序使用8KB) | |
主频 | 16MHz | |
USB控制器 | ATmega8U2 16MHz | |
USB Host控制器 | MAX3421E USB 2.0 | |
GPIO接口 | 2x18接口(1EA)、1x10接口(1EA)、1x8套接口(5EA) | |
工作电压 | 7 ~ 12 v | |
尺寸 | 122x76 (mm) | |
传感器模块 | 热释电红外传感器 | 传感器:RE200B |
声音传感器 | 传感器:麦克风 | |
湿度/温度传感器 | 传感器:DHT11 | |
超声波传感器 | 传感器:HC-SR04 | |
光传感器 | 传感器:Cds | |
可变电阻模块 | 传感器:1 kΩ可变电阻器 | |
基础清单 | 树莓派3区块 | 树莓派3连接器,电源开关,I/O端口 |
ADK2560区块 | ADK2560连接器,I/O端口 | |
传感器区块 | 传感器模块6PIN连接器,I/O端口 | |
步进电机模块 | 特点:步进电机,32步,1/16齿轮电机 | |
LED模块 | 特点:红色,绿色,蓝色LED | |
开关模块 | 功能:按钮4EA | |
跨接电缆 |
| 一套 |
2、软件:
模块 | 列表 | 配置 |
AI人工智能 | TensorFlow | TensorFlow 1.0.1 |
辅助模块 | Google Assistant | Google Assistant 0.1.1 |
网关 | 项目 | 规格 |
操作系统 | Raspbian Linux 3.xx | |
相机程序 | Pi相机驱动,相机流媒体服务器 | |
音频 | Alsa驱动 | |
服务器程序 | 传感器控制S/W | |
ADK-2560 | F/W IDE | Arduino 1.6.x |
通信接口 | 蓝牙通信S/W | |
主要功能 | 传感器控制S/W | |
云平台 | Thing + | -亚马逊网页服务(AWS) 云架构提供基础支持 -灵活的云架构:物联网设备和用户数量可扩展 -提供从各种外部数据源导入虚拟传感器/执行器功能 -web用户界面:通过web界面提供简单的管理功能 -设备管理:网关注册,软件分发管理 -传感器管理:提供管理(注册/修改/删除)能力,并能对传感器进行测试 -规则设置和时间表(提供基于触发/基于条件 /基于动作的规则引擎) |
IDE环境 | AndroX Studio | - 启动器 : 2.0 - ARM交叉编译链:GCC 4.6.3 Windows(新构建源代码) - HOST工具链:GCC 4.5.3(内置cygwin) - Cygwin版本: 1.7.17 - Make版本: GNU Make 3.82.90 - Eclipse平台:Kepler(4.3) - Arduino平台:1.0.5 - Java SDK版本: Java SE Runtime Environment (build 1.6.0_26-b03) - Android NDK版本: Release R8E - Android SDK版本: Android 4.2(API 17) - ADT版本: 22.0.1 - Android SDK工具:22.0.1 -远程资源管理器:5.1.1 -远程Shell版本: 0.62 -远程查看器版本:2.7.1 -串行数据包监视器版本:1.2 -应用程序包版本:1.2 -安装程序版本:1.4
|
三、特点
1、传感器数据采集是围绕开放式硬件平台实现的,任何人都可以体验人工智能服务。
2、涉及从人工智能基础理论到机器学习算法实现整个流程。
3、提供基于android的云交互应用。
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