1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

本实用新型提供了一种多通道全数字超高频雷达信号采集装置，包括依次连接的八通道模拟前端、 并串转换器、抽取滤波器、FIR 滤波器、数据缓冲器、USB 控制器和雷达主机；其中八通道模拟前端的 每个通道结构相同，均由依次连接的收发开关、射频放大器、带通滤波器和模数转换器组成。本实用新 型主要用于全数字超高频雷达的信号采集和传输，具备硬件结构简单，工作稳定，信号采样率高，噪声 小等优点。

本发明涉及一种利用 GPU 实现外辐射源雷达多通道时域杂波抑制的方法，主要解决雷达探测环境 中的杂波抑制问题。主要步骤为:首先获取校准后参考和监测通道数据，并分配计算所需内存、显存; 然后加载数据到 GPU 显存，采用迭代算法计算自相关矩阵 Rx，求逆得利用参考和监测通道数据计算互 相关矩阵 C，计算与 C 乘积得到矩阵 D，计算参考通道数据与矩阵 D 乘积得到监测通道中直达波与多径 分量从监测通道数据中减去得到目标回波分量;最后释放已分配的内存、显存。本发明克服了迭代类杂 波抑制算法收敛速度和稳定性等难以确定的困难，降低了 ECA 及 ECA-B 算法的时间和空间复杂度，并 具有平台搭建简单、稳定性好、运算速度快、扩展性强、易于开发等优点。

本发明涉及一种测量运动物体的横向速度的雷达及方法，包括线性调频脉冲波发射单元、线性调频 脉冲波射频前端接收单元、信号处理单元、控制单元、速度显示单元；控制单元分别与线性调频脉冲波 发射单元、线性调频脉冲波射频前端接收单元、信号处理单元、速度显示单元连接；线性调频脉冲波射 频前端接收单元、信号处理单元、速度显示单元依次连接。本发明放置于距离运动物体一定距离处，两 路间距一定的接收电路接收被运动物体反射回来的电磁波信号，让两路信号相干涉、测速等处理后，由 速度显示单元显示运动物体的横向速度。本发明在精度和实时性等方面可以提高雷达系统对运动物体的 速度检测、识别和跟踪性能。 

本发明涉及一种基于旋转天线的方位合成孔径雷达系统，包括由若干天线组成的均匀圆阵、天线支 撑转盘、汇流环、电机、雷达射频接收通道;各天线均匀排列在天线支撑转盘上，电机控制转盘转动， 天线接收到信号经汇流环传输到雷达射频接收通道，通过信号干涉处理技术将该圆阵等效为一个位于圆 心、具有复数方向性响应的单鞭天线，同时通过其机械旋转实现方向图的方位扫描，提高天线阵列流型 矩阵的秩，增加该天线的独立观测矢量，等效于进行了方位孔径合成。本发明采用电小圆阵，减小了天 线阵的占地面积，可提供全方位、无模糊的方位角信息，实现了 HF/VHF/UHF 等频段雷达探测，尤其 在高频段，其探测性能可与传统的占地数十至数百米阵列的地波雷达相当。

本发明公开了一种雷达视觉融合扭矩测控系统曲线质量自动判断方法，包括如下步骤：步骤S1：进行拐点识别；步骤S2：进行疑问图形判断；步骤S3：进行特殊扣型与普通扣型判断；步骤S4：矩阵公式应用。本发明的方法显著提高了石油器械作业效率，减少了人工操作时间，降低了人为因素对判断结果的干扰，确保了判断结果的一致性和可重复性。同时，通过实时、准确地识别和分类扭矩曲线，本发明能够及时发现不合格图形并报警，避免不合格连接进入后续作业环节，从而有效保障套管连接质量，为石油开采和钻井作业提供更加可靠的技术支持。

本发明公开了一种低信噪比雷达辐射源信号脉内调制识别方法，其步骤包括电子侦察接收机接收雷达辐射源脉冲信号，经由射频到中频的降频和A/D采样处理后，得到待识别的具有不同脉内调制方式的雷达辐射源信号S(t)，再在信号处理模块中对信号S(t)进行处理，识别出雷达辐射源信号的脉内调制方式并输出。本发明方法能在信噪比低至-6dB时正确识别多种雷达辐射源信号脉内调制方式，比现有的雷达辐射源信号脉内调制方式识别方法具有更好的噪声抑制能力，且比现有的多种雷达辐射源信号识别方法的计算复杂性O(n2)或O(n3)低很多。

本发明公开了一种基于雷达回波中线谱强度估计海面风速的方法和装置。所述方法通过建立一阶峰 和二次谐振峰强度随风速变化的经验模型，先用现场浮标实测风速数据或者在雷达近距离单元上由常规 二阶谱方法估计的风速作为标准进行拟合估计出模型参数，然后利用回波多普勒谱中的一阶峰和二次谐 振峰强度估计出风速，对二者进行加权组合给出最终的风速估计值。解决了高频地波雷达现有基于回波 二阶谱的风速估计方法不够准确这一难题，将回波多普勒谱中一阶布拉格峰和二次谐振峰的强度与风速 值联系起来，实现直接从一阶峰和二次谐振峰等线谱中提取风速，以大幅度提升利用高频地波雷达估计 海面风速的精度

本发明公开了一种雷达视觉融合载具远程扭矩监测与可视化系统，包括硬件模块，所述硬件模块包括：扭矩传感器、数据采集终端、工业网关、服务器端、用户端；所述扭矩传感器用于采集实时数据；所述数据采集终端用于进行数据预处理；所述工业网关用于实现远程数据传输；所述服务器端用于实时数据流处理；所述用户端用于实现扭矩数据可视化。本发明的系统结合高精度扭矩传感器、工业物联网通信设备、边缘计算单元和远程可视化平台，实现现场扭矩数据的实时采集、远程传输与远程可视化，支持全球范围内的远程访问。