Al機器視覺是人工智能與機器視覺深度融合的技術領域。憑借攝像頭采集圖像，借深度學習、圖像處理算法，模擬人眼識別與大腦分析。能夠滿足高精度識別目標、精準測量尺寸、快速定位及檢測缺陷等應用。
Al機器視覺實驗箱，作為一款極為實用的設備，主要服務于教學、科研和實踐場景。在教學中，它助力學生直觀理解復雜理論，通過實際操作掌握關鍵技術。科研人員借助它開展前沿探索，驗證創新算法。實踐應用里，能讓技術人員快速積累實戰經驗。通過豐富的實驗項目，它可引導用戶深入了解Al機器視覺技術從圖像采集、處理到分析決策的全流程，切實提升用戶對該技術的掌握程度，為相關領域培養專業人才與創新力量。
教學與科研優勢
知識體系構建完備
配備成體系的課程架構，以“嵌入式人工智能”課程為例，涵蓋python、tensorflow、PyTorch等機器學習理論與實驗內容。助力學生由淺入深，系統掌握人工智能、機器視覺相關知識，從夯實理論根基逐步邁向實際應用領域。
創新教學項目多元
可支撐多種創新教學項目，諸如AI計算機視覺與語音控制貨物分揀、AR倉庫貨物分揀、無人機視覺應用等。為學生搭建起多樣化實踐平臺，充分激發學生的創新思維與實踐操作能力。
學習資源豐富多元
除聚焦機器視覺核心內容外，還提供STM32開發、機械臂開發、物聯網技術開發等多元技術學習資源。促使學生跨領域探索學習，極大拓寬技術視野。
契合科研創新需求
就科研工作而言，實驗箱融合尖端設備與前沿開發軟件，可服務于人工智能、機器視覺、圖像處理、工業機器人等多領域科研創新，全方位滿足院校視覺技術科研的多樣化需求。
實驗項目
● 手勢虛擬拖拽方塊
● 毛筆書體檢測與識別
● 人臉考勤機
● 工地防護檢測系統(可以在jetson上跑)
● 道路車輛分析
● 文字識別OCR
● 絕緣子缺陷識別
● 生成式對抗網絡給老照片上色并動起來
● 輕量化模型撲克牌檢測
● FaceNet高精度戴口罩人臉識別
● swin-transformer車道分割
● Transformer看圖說話
● LSTM視頻動作分類
● StyleGAN人臉屬性編輯
● 大語言模型API調用和本地部署
● 骨架識別
● 摔倒識別
● 多種物體識別檢測
● 無人機相關視覺玩法
● 機器人相關視覺玩法
● 會小車相關視覺玩法......
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