基于开源鸿蒙系统的人工智能实训系统设计与实现.pdf

SystemMaintenance&Management系统维护与管理责任编辑赵志远基于开源鸿蒙系统的人工智能实训系统设计与实现福州比特元科技有限公司钟丽容编者按：设计了一种基于开源鸿蒙系统的人工智能实训系统，结合鸿蒙系统特点和人工智能技术，通过需求分析、功能设计、系统架构、关键技术和算法实现等步骤完成了系统搭建。鸿蒙系统是一款基于分布式架构的系统，可以实现不同设备之间的互联互通，具有高性能、低时延、低功耗等特点。鸿蒙系统支持多种硬件平台，如手机、电视、智能手表等，其优秀特性使得它在智能设备领域有着广泛的应用前景。与传统操作系统相比，鸿蒙系统采用高效的调度算法和低时延通信技术，保证了系统的高性能和低时延。鸿蒙系统作为一个全场景智慧生态系统，与人工智能技术的结合具有广阔的应用前景。鸿蒙系统支持多种硬件平台和设备，这为人工智能技术的应用提供了更广泛的空间。例如，在智能家居领域，鸿蒙系统通过语音识别、自然语言处理等人工智能技术，实现对家居设备的智能控制和管理；在智能制造领域，鸿蒙系统通过机器学习和深度学习等技术，实现对生产过程的智能监控和优化。鸿蒙人工智能实训箱通过搭配云实训管理系统等软件，可以实现更加智能的功能，方便师生对新技术的教与学，加强学生的实践能力，激发学生的学习兴趣。实训系统设计与实现1.需求分析和功能设计本实训系统的目标是让用户通过实践，学习人工智能技术在鸿蒙系统上的应用。具体的需求分析如下。实验内容：系统应能够提供一系列人工智能相系统板ESP32最小系统板、融合WFi无线通信、BLE无线通信采集类传慈器节点环境光传感器、雨滚传感器、土壤湿度传感器、风速传感器、温湿度传感器、声音传撼器控制类传感器节点步进电机模块、继电器模块、RGB灯带、能机、电磁锁、抽水泵安防类传感器节点火焰传感器、人体红外传感器、烟幕传感器、射频类传感器节点NFC模块显示类传感器节点表情面板、数码管模块、LCD模块配件串口工具、适配器、RJ45连接线、ID卡、IC卡等等A模块节点AI摄像头（K210)、语音拓展板、颜色识别传感器搭建场景智慧花棚、垃圾桶等至少3个远程通信模块4G模块.NBiot模块智慧实验室监控主机智慧实验室监控主机1、物联网模块：负费设备管理和协议数据管理，在物联网应用和设备物联网数字李生平台之间搭建高效、稳定、安全的应用平台。2、可视化模块：集可视化大屏、组态，3D数字李生和报表为一体的强大编辑工具，组件丰富，开箱即用所见即所得，无需任何编码，云实训系统支持50 个实训设备连接，并且与学习系统打通，负责实训任务的收发和实验数据的收集图1鸿蒙人工智能实训箱配置2023.9投稿信箱责任编辑赵志远SystemMaintenance&Management系统维护与管理关的实验，如基于机器学习的图像分类、基于深度学习的人脸识别等，涵盖机器学习、深度学习等多个领域。实验平台：系统应能够支持鸿蒙系统平台，并提供相应的软件和硬件环境，例如图像识别和分类需要摄像头等硬件设备支持。实验工具：系统应能够提供多种实验工具，包括开发工具、调试工具、数据分析工具等，方便用户进行实验操作和数据分析。实验数据：系统应能够提供丰富的数据集，以供用户进行实验训练和测试。基于以上需求，本实训系统应具备以下功能。实验课程管理：系统应提供一系列实验课程，包括实验介绍、实验流程、实验数据等内容，方便用户进行实验操作和学习。实验环境搭建：系统应提供鸿蒙系统平台的环境搭建，包括软件安装、硬件配置等，以及相关的开发工具和调试工具。实验数据管理：系统应提供多种实验数据集，包括图像、语音、文本等，方便用户进行实验训练和测试。实验算法实现：系统应提供多种人工智能算法实现，包括机器学习、深度学习等算法，方便用户进行实验操作和学习。实验结果分析：系统应提供针对实验结果的分析和可视化工具，方便用户对实验结果进行分析和总结。2.系统架构设计和实现为了满足实训系统的需求和功能，本文设计了如图2 所示的系统架构。该系统包含实训箱、实训电脑及云实训管理系统。其中，实训箱包含鸿蒙系统板、AI模块、传感器模块、执行器模块、通信模块及显示模块等。实训箱连接实训电脑，通过电脑上运行的实训PC客户端，将实训箱运行的数据信息上传至云实训管理系统。学生可通过系统查看和预约实验信息，老师可通过系统管理实验课程信息、实验下发及审核。3.关键技术和算法实现以下是实训系统中使用的卷积神经网络(CNN）模型的公式。卷积层：kHi=f(Z w;*i+j-+b)j=1其中，H,表示第i个卷积层的输出，W,表示卷积核的第/个权重，1(+-1)表示卷积核对应的输入像素值，教室管理平台云实训管理系统学生预约平台实训PC客户端实训电脑实训电脑实训PC客户端实训箱实训箱A块传游模块执行路搬块通信概块图2 系统架构图照示楼块鸿蒙系烧极A模块传娜器檬块执行端模块热示模快投稿信箱2023.9117System Maintenance&Management 系统维护与管理/责任编辑赵志远b表示偏置项，f表示激活函数。池化层：H;=max(l2i-1,lzi)其中，H,表示第/个池化层的输出，1(2-1)和/2,表示输入中的两个相邻像素值。全连接层：H;=fZWi,j*X;+b,)=1其中，H,表示第i个全连接层的输出，Wu)表示第/个神经元和第/个输入神经元之间的权重，X示第/个输入神经元的输出，b,表示第i个神经元的偏置项，f表示激活函数。实验和分析1.实验环境和实验设计为了验证设计和实现的实训系统的性能和效果，笔者在以下环境中进行了实验。硬件环境:CPU为IntelCorei7-8700，G P U 为NvidiaGTX1080Ti，内存大小为16 GB。软件环境：操作系统为Ubuntu18.04，开发环境为Python3.7，深度学习框架为PyTorch1.7。本实验的设计如下。数据集准备：使用MNIST数据集，包含6 0 0 0 0张2 8 x28的手写数字图片用于训练，10 0 0 0 张用于测试。网络结构设计：实训系统使用的是一个简单的卷积神经网络，包括2 个卷积层、2 个最大池化层和2个全连接层。具体结构如下。卷积层1：输入通道为1，输出通道为16，卷积核大小为5x5，步长为1，填充为2。最大池化层1：池化核大小为2 x2，步长为2。卷积层2：输入通道为16，输出通道为32，卷积核大小为5x5，步长为1，填充为2。最大池化层2：池化核大小为2 x2，步长为2。全连接层1：输入大小为32 x7x7，输出大小为128。全连接层2：输入大小为12 8，输出大小为10。n训练和测试：使用Adam优化器进行训练，初始学习率为0.0 0 1，损失函数为交又损失函数。训练轮数为5个epoch。性能评估：在测试集上评估模型的准确率、精度、召回率和F1值等指标。2.实验结果分析和讨论实验中使用了一个数据集，其中包含10 0 0 张图片，每张图片有一个物体需要检测，使用FasterR-CNN算法进行检测，并记录每张图片的平均检测时间和平均检测准确率。3.系统性能测试和评估实验结果表明：通过多次系统响应时间测试，平均系统响应时间为3S左右，满足实际使用需求；人工智能算法准确率达到9 0%以上，保证了系统的准确性；系统经过长时间稳定性测试，可以持续运行数小时而不会崩溃或异常。结语本文的实训系统在开源鸿蒙系统的基础上，结合人工智能技术的应用实现了良好的效果。未来，本文将继续改进该系统，并探索更多基于鸿蒙系统和人工智能技术的应用，以推动人工智能技术在各领域的发展和应用。N2023.9投稿信箱