Al机器视觉是人工智能与机器视觉深度融合的技术领域。凭借摄像头采集图像，借深度学习、图像处理算法，模拟人眼识别与大脑分析。能够满足高精度识别目标、精准测量尺寸、快速定位及检测缺陷等应用。
Al机器视觉实验箱，作为一款极为实用的设备，主要服务于教学、科研和实践场景。在教学中，它助力学生直观理解复杂理论，通过实际操作掌握关键技术。科研人员借助它开展前沿探索，验证创新算法。实践应用里，能让技术人员快速积累实战经验。通过丰富的实验项目，它可引导用户深入了解Al机器视觉技术从图像采集、处理到分析决策的全流程，切实提升用户对该技术的掌握程度，为相关领域培养专业人才与创新力量。
教学与科研优势
知识体系构建完备
配备成体系的课程架构，以“嵌入式人工智能”课程为例，涵盖python、tensorflow、PyTorch等机器学习理论与实验内容。助力学生由浅入深，系统掌握人工智能、机器视觉相关知识，从夯实理论根基逐步迈向实际应用领域。
创新教学项目多元
可支撑多种创新教学项目，诸如AI计算机视觉与语音控制货物分拣、AR仓库货物分拣、无人机视觉应用等。为学生搭建起多样化实践平台，充分激发学生的创新思维与实践操作能力。
学习资源丰富多元
除聚焦机器视觉核心内容外，还提供STM32开发、机械臂开发、物联网技术开发等多元技术学习资源。促使学生跨领域探索学习，极大拓宽技术视野。
契合科研创新需求
就科研工作而言，实验箱融合尖端设备与前沿开发软件，可服务于人工智能、机器视觉、图像处理、工业机器人等多领域科研创新，全方位满足院校视觉技术科研的多样化需求。
实验项目
● 手势虚拟拖拽方块
● 毛笔书体检测与识别
● 人脸考勤机
● 工地防护检测系统(可以在jetson上跑)
● 道路车辆分析
● 文字识别OCR
● 绝缘子缺陷识别
● 生成式对抗网络给老照片上色并动起来
● 轻量化模型扑克牌检测
● FaceNet高精度戴口罩人脸识别
● swin-transformer车道分割
● Transformer看图说话
● LSTM视频动作分类
● StyleGAN人脸属性编辑
● 大语言模型API调用和本地部署
● 骨架识别
● 摔倒识别
● 多种物体识别检测
● 无人机相关视觉玩法
● 机器人相关视觉玩法
● 会小车相关视觉玩法......
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