CN111680927A - 一种ai人工智能训练装置及其训练方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种AI人工智能训练装置及其训练方法，具体设计AI人工智能控制技术领域，AI人工智能训练装置拥有丰富的高度仿真的三维场景，适用于智慧农业、智慧交通、智慧物流、智慧医疗、智慧工业、智慧安全、智慧建筑等多个行业训练。简单易操作的***功能，***调试丰富灵活，产品易于更新和维护使用。该训练装置技术原理：IOT担纲数据采集，以5G通信为通道，将传感数据传送到训练装置中，进行云计算处理，实现人工智能理解和判断。也就是说，将实际的传感器接入训练装置，通过真实的传感器产生的数据源，控制训练装置仿真场景内的设备运作，从而产生相关联的实时动态效果。
Description
技术领域
本发明属于AI人工智能技术领域，尤其涉及一种AI人工智能训练装置及其训练方法。
背景技术
新技术更新换代快，常用的硬件训练装置耗费经费多，不利于更新，新时代背景下，训练模式也要有创新，因此我们自主研发了AI人工智能训练装置。AI人工智能训练装置相比于传统的开发平台具有以下优势：能够给学生提供许多生活中常见的行业应用场景，学生可以在各个场景中搭建人工智能项目，从整体上对人工智能的搭建过程有进一步深刻的理解，利用平台进行专业实验、专业实习、项目教学、毕业设计等。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供一种AI人工智能训练装置及其训练方法，其将实际的传感器接入训练装置，通过真实的传感器产生的数据源，控制训练装置仿真场景内的设备运作，从而产生相关联的实时动态效果。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
一种AI人工智能训练装置，包含规划预算模块、***安装模块、***调试模块、创客开发模块四部分；
其中，规划预算模块包含项目的规划和预算，用于寻求调配资源，对人工智能项目过程中使用的设备、工具、材料进行分析，进而选取方案完成项目的规划；
***安装模块，用于根据选择的人工智能项目，在所选的人工智能项目中选择所对应的具体场景进行设备安装；
***调试模块，用于仿真人工智能***的云-管-端所有设备，进而通过一体化控制器可自由控制各种执行设备；
创客开发模块，在***安装模块和***调试模块基础上，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测。
作为本发明一种AI人工智能训练装置的进一步优选方案，所述***安装包含场景选择、设备安装、线缆连接和VR操作；
其中，场景选择，用于根据AI人工智能训练装置提供真实直观的各种人工智能的3D应用场景，选择进入到具体应用场景中进行相关人工智能设备的安装；
设备安装，用于根据选择进入所选择的场景，选择功能区，并在所对应的功能区中安装相应的人工智能设备，设备包含了传感器模块、传输模块、网关模块、通信设备、云服务器、应用终端；从设备部分选择相关需要安装的设备，直接拖入到对应位置；
线缆连接，用于选择对应的线缆进行设备连接，包含控制总线、串行总线、WIFI、GPRS、蓝牙、Zigbee、UWB、NFC多种无线通信线缆；
VR操作，用于通过佩戴VR头盔，在场景中身临其境地漫游。
作为本发明一种AI人工智能训练装置的进一步优选方案，所述***调试包含集中网管、数据配置、数据信号生成、设备控制、设备运行协议告警、；
其中，集中网管，用于作为人工智能设备的集中网管，且支持直接同步设备安装，所有设备同步上线，自动生成人工智能的7层结构，包含传感层、控制层、传输层、网关层、通信层、服务层、终端层，方便对各个模块进行数据配置与管理；
数据配置，用于对单个设备右键选取，可看到对单个设备的操作，包括启动、停止设备、删除设备，导入导出脚本及配置相关数据操作；具体如下：
数据信号生成，根据时间及数学模型的方式设置相应的参数数据，通过一体化控制器可自由控制各种农业生产执行设备；
设备控制，通过数据的输入函数，使设备处于函数控制的自动过程中，通过云端设置的智能控制算法，使设备处于智能控制之中，通过云端可以直接控制无人机设备的巡航线路，控制设备的监控视角；
设备运行，通过后台管理***查看到相关执行机构的运行信息，通过操作相关设备查看到***状态信息以及A/D，D/A转换过程，进行相关学习；
协议告警，具体包含
单个设备的告警，在单个设备数据配置部分可查看到相关告警信息，进而根据相关告警信息进行操作、配置、修改数据；
***内告警，包含设备与设备之间的告警接口告警，进而根据告警修改其两端对接数据。
作为本发明一种AI人工智能训练装置的进一步优选方案，所述***调试具体如下：采用模块化设计，通过选择调用相应的设备，通过线缆平台的组建连接，然后进行设备的仿真调试，并通过数据源产生，模拟出人工智能设备的应用场景，学生可以在平台内灵活组网、进行项目学***台会向智能终端设备发出停止工作指令，用户也可通过手机进行控制。
作为本发明一种AI人工智能训练装置的进一步优选方案，所述创客开发模块具体如下：根据提供标准的传感器数据接入接口、应用控制接口、大数据分析处理接口，提供开发样例程序、案例及源代码供学生学***台，采用新技术行业场景应用，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测，其中，新技术包含5G、云计算、大数据、物联网和AI人工智能。
作为本发明一种AI人工智能训练装置的进一步优选方案，还包含考试***模块，所述考试***模块包含报告提交、在线考试和成绩评估三个部分；
报告提交，用于在学生完成实验以后，***自动生成实验报告，上传已完成的实验报告后，教师能够在管理端查看相应的报告；
在线考试，用于在AI人工智能训练装置内，教师可以制作并上传理论题目作为题库并保存在服务器上，考试时将考试题目下发给学生，对学生进行考试。学生提交答卷后，***会进行自动评分，成绩录入教师***内。
成绩评估：教师可以通过查看学生在AI人工智能训练装置上提交的报告和在线考试成绩，对学生的综合成绩进行打分、评估。
作为本发明一种AI人工智能训练装置的进一步优选方案，还包含教学管理模块，所述教学管理模块，用于管理端提供管理中心，对学生账号进行管理，添加、删除、修改账号信息，可登录学生账号查看实验情况。
一种基于AI人工智能训练装置的训练方法，具体包含如下步骤；
步骤1，规划预算：项目的规划和预算简称规划预算，进而明确实验所需模块，以实现目标的***方法，规划预算阶段需要对人工智能项目过程中使用的设备、工具、材料进行分析，进而选取一套最佳方案来完成项目的规划；
步骤2，***安装：AI人工智能训练装置的***安装模块通过选择不同的人工智能项目，在所选的项目中选择所对应的具体场景进行设备安装；
步骤3，***调试：通过AI人工智能训练装置的***调试功能仿真了人工智能***的云-管-端所有设备，设备采用了模块化设计，可通过选择调用相应的设备，通过线缆平台的组建连接，进行设备的仿真调试，并通过数据源产生，模拟出人工智能设备的应用场景，可在平台内灵活组网、进行项目学习；
步骤4，策略设计：通过一体化控制器可自由控制各种执行设备，包括加热、加湿、喷淋***、光照卷帘、风机等设备，实验过程中，***通过对采集与记录下来的空气温湿度、土壤温湿度、光照度等传感信息做分析和统计，可动态显示传感数据变化曲线，对传感数据与规定值进行比较，当超过规定值时发出控制指令，自动控制喷淋、通风、加热、加湿、卷帘等设备工作，当大棚内相关参数值回到规定值后，控制平台会向智能终端设备发出停止工作指令，用户也可通过手机进行控制；
步骤5，人工智能创新开发：在***安装和***调试基础上，进行人工智能创客项目开发；该训练装置提供标准的传感器数据接入接口、应用控制接口、大数据分析处理接口，提供开发样例程序、案例及源代码供学生学***台，采用新技术行业场景应用，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测。
作为本发明一种基于AI人工智能训练装置的训练方法的进一步优选方案，所述步骤4具体包含如下步骤：
步骤4.1，环境数据设计：AI人工智能训练装置需要环境数据和生长条件数据进行策略设计，结合作物生长模型、农业天气预报、病虫害监测预警、农作物四情监测，运用大数据统计分析提供生产决策支持，针对不同的季节提供了相应的理论环境数据，作物生长根据不同的生长期需要对其生长条件进行数据设计，包含了生长所需的温湿度、光照度、土壤肥度、二氧化碳浓度；
步骤4.2，环境监测：根据大棚外的天气变化与大棚内作物生长的实时信息，做出相应防护措施，保持大棚内适宜的光照补给和温湿度控制；
步骤4.3，自动策略生成：自动策略主要以自动控制为主，根据时间及数学模型的方式设置相应的参数数据包含温度、湿度、光敏，通过一体化控制器可以自由控制各种农业生产执行设备，包括加热、加湿、喷淋***、光照卷帘和风机，通过对采集与记录下来的传感信息做分析和统计，其中，传感信息包含空气温湿度、土壤温湿度、光照度，可动态显示传感数据变化曲线，对传感数据与规定值进行比较，当超过规定值时发出控制指令，自动控制喷淋、通风、加热、加湿和卷帘工作，当大棚内相关参数值回到规定值后，控制平台会向智能终端设备发出停止工作指令。
步骤4.4，设备运行及控制：智慧农业在运行过程中，可通过后台管理***查看到相关执行机构的运行信息，可通过操作相关设备查看到***状态信息以及A/D，D/A转换过程，进行相关学习；
步骤4.5，云端控制：***正常运行后，可通过数据的输入函数，使设备处于函数控制的自动过程中；通过云端设置的智能控制算法，使设备处于智能控制之中，通过云端可直接控制无人机设备的巡航线路，控制设备的监控视角；
步骤4.6，协议告警：设备的运行过程会产生告警，告警分为：
单个设备的告警，此告警只需要在单个设备数据配置部分可查看到相关告警信息，学生根据相关告警信息进行操作、配置、修改数据；
***内告警，包含设备与设备之间的告警接口告警，学生根据告警修改其两端对接数据。
作为本发明一种基于AI人工智能训练装置的训练方法的进一步优选方案，AI人工智能训练装置提供了3种数据源生成的方式：数学模型精确生成数据、实时数据采集导入***、商用***数据接口导入；
数据源可通过平台中所提供的仿真数据模型生成，其支持：常量分布、线性分布、正弦分布、对数分布、指数分布、高斯正态分布、辛格分布、傅里叶级数分布，学生可灵活调用模型生成所需要的仿真数据。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1、本发明提供一种AI人工智能训练装置拥有丰富的高度仿真的三维场景，适用于智慧农业、智慧交通、智慧物流、智慧医疗、智慧工业、智慧安全、智慧建筑等多个行业训练；
2、简单易操作的***功能，***调试丰富灵活，产品易于更新和维护使用；
3、该训练装置技术原理：IOT担纲数据采集，以5G通信为通道，将传感数据传送到训练装置中，进行云计算处理，实现人工智能理解和判断；
4、将实际的传感器接入训练装置，通过真实的传感器产生的数据源，控制训练装置仿真场景内的设备运作，从而产生相关联的实时动态效果，除此之外，还可通过训练装置进行大数据分析、智能控制算法设计、新场景开发等。
附图说明
图1是本发明人工智能训练装置产品架构示意图；
图2是本发明AI人工智能训练装置行业AI创新开发示意图；
图3是本发明人工智能设备选型与预算示意图；
图4是本发明执行机构等耗材选型及预算示意图；
图5是本发明***总预算示意图；
图6是本发明人工智能仿真平台——***安装功能示意图；
图7是本发明人工智能研究院示意图；
图8是本发明执行机构选型预览图；
图9是本发明传感器选型预览图；
图10是本发明***安装场景示意图；
图11是本发明线缆总览示意图；
图12是本发明设备接线路径示意图；
图13是本发明***调试的逻辑过程示意图；
图14是本发明集中网管示意图；
图15是本发明数据配置GUI界面展示示意图；
图16是本发明生长条件数据示意图；
图17是本发明环境数据趋势示意图；
图18是本发明环境、实时天气、执行机构运行状态信息总览图；
图19是本发明实时天气数据信息总览示意图；
图20是本发明环境信息总览示意图；
图21是本发明执行机构运行状态示意图；
图22是本发明传感器和执行机构工作示意图；
图23是本发明手机控制界面示意图；
图24是本发明告警与协议界面展示示意图；
图25是本发明人工智能创客开发示意图；
图26是本发明考试***示意图；
图27是本发明管理中心示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
AI+智慧农业生态开发平台，经安装相应传感器、AI智能设备、网络通信等设备，配置基本工作参数，搭建完整的农业AIoT***(AI物联网***)。通过提供传感器接入，农业生长策略控制，执行器控制等接口进行农业现代智慧化开发。***运行过程中，首先实时采集光温水汽肥等农业生长要素参数，然后按序列设置执行机构的控制策略(通过大数据分析获取)，完成农作物苗期、生长期、花期、过期等各阶段的智慧化生长，并根据生长结果对开发工作进行评估。
AI+智慧农业生态开发平台提供开发接口，用户可以在任何提供TCP/IP协议体系的软硬件***上，采用任何相关的编程语言进行创新开发。如图1为产品及相关开发的架构关系图。该平台为学生提供行业智慧化的开发平台，学生搭建各类型开发***，通过标准通信协议和相关接口，进行行业的智慧化创新开发，融合贯通最新的云/物/大/智/5G等热点技术，学***台统称AI开发平台，学生行业创新开发***统称用户开发***。
图2为学生基于AI开发平台进行AI创新开发，要求学生掌握基本的AI数学知识，熟悉统计学/机器学习/深度学习相关理论，有兴趣学习图形图像/语音相关处理，能根据文档使用Tensorflow/Caffe/Torch/SystemML等开源框架进行相关AI开发工作。
AI开发平台提供门禁、监控、虫害、病害等实时的图像与语音识别功能，开发过程中，通过摄像设备或语音设备采集开发平台的场景或语音。预先利用提供或现场采集的人物、目标或语音的大数据源，进行AI深度网络训练。经测试确认训练结果可靠后，根据训练成果，对AI开发平台的场景内容进行实时预测和分析，并根据分析结果发送相关控制指令，同时将实时分析结果实时传入AI开发平台中，平台会综合行业智慧化开发以及AI开发结果，进行开发工作效果的综合评估。
AI人工智能训练装置提供网络+通用Json接口+UDP/TCP协议，通过Android/鸿蒙/Linux/AliOS等软硬件平台，采用新技术(5G、云计算、大数据、物联网、AI人工智能)行业场景应用，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测。通过AI人工智能训练装置可以进行专业项目实习、专业项目实验以及毕业设计等。
该训练装置包含了规划预算、***安装到***调试、创客开发一整套的项目过程，其中***安装包含场景选择、设备安装、线缆连接，***调试包含集中网管、数据配置、协议告警、数据信号生成、设备控制、设备运行。
1、规划预算
如图3到5所示，项目的规划和预算简称规划预算，为了寻求最有效的调配资源，明确实验所需模块，以实现目标的***方法。规划预算阶段需要对人工智能项目过程中使用的设备、工具、材料进行分析，选取一套最佳方案来完成项目的规划。
学生通过在虚拟仿真软件中进行环境、模块耗材、仪器工具的调研以及预算的确认，从而能够清楚实验需具备的物理条件和成本预算，理解各个模块仪器的功能作用、提高对一个项目的整体规划能力。
2、***安装
如图6所示，AI人工智能训练装置的***安装模块主要是通过选择不同的人工智能项目，在所选的项目中选择所对应的具体场景进行设备安装。
***安装需要用到的场景有大棚和人工智能研究院，在大棚中可以安装传感器、传输模块、传输网关、控制器等设备，在人工智能研究院可以安装路由器、云服务器、手机、Pad等设备，通过线缆将各个设备连接。
(1)场景选择：AI人工智能训练装置提供了真实直观的各种人工智能的3D应用场景，学生可选择进入到具体应用场景中进行相关人工智能设备的安装。
(2)设备安装：进入所选择的场景之后，可以选择功能区，并在所对应的功能区中安装相应的人工智能设备，设备包含了传感器模块、传输模块、网关模块、通信设备、云服务器、应用终端。从设备部分选择相关需要安装的设备，直接拖入到对应位置即可。如图7至图10所示。
(3)线缆连接：提供各种所需线缆，选择对应的线缆进行设备连接，包含控制总线、串行总线、WIFI、GPRS、蓝牙、Zigbee、UWB、NFC等多种无线通信线缆。如图11至图12所示。
(4)VR操作：当完成了AI人工智能训练装置的***安装过程，我们可以通过佩戴VR头盔，在场景中身临其境地漫游。
3、***调试：如图13所示，AI人工智能训练装置的***调试功能仿真了人工智能***的“云-管-端”所有设备。设备采用了模块化设计，学生可以通过选择调用相应的设备，通过线缆平台的组建连接，然后进行设备的仿真调试，并通过数据源产生，模拟出人工智能设备的应用场景，学生可以在平台内灵活组网、进行项目学习。
(1)集中网管：AI人工智能训练装置的***调试功能是作为人工智能设备的集中网管，支持直接同步设备安装，所有设备同步上线，自动生成人工智能的7层结构：传感层、控制层、传输层、网关层、通信层、服务层、终端层，方便学生对各个模块进行数据配置与管理。如图14所示。
(2)数据配置：对单个设备右键选取，我们可以看到对单个设备的操作，包括启动、停止设备、删除设备，导入导出脚本及配置相关数据操作。如图15所示。
数据配置界面平台采用的是GUI界面，在数据配置中，在各种应用场景中学生可灵活选择设备进行相应安装，每种设备都会有相应的设备信息，安装后设备自动生成唯一SN码作为***内唯一标识，学生还可以了解到模块的正常运作所需要配置的参数，包含了：节点地址、拓扑网络、节点类型、信道、网络号、用户号、鉴权等等。
4、策略设计：***调试提供策略设计功能，该功能通过一体化控制器可以自由控制各种执行设备，包括加热、加湿、喷淋***、光照卷帘、风机等设备。实验过程中，***通过对采集与记录下来的空气温湿度、土壤温湿度、光照度等传感信息做分析和统计，可动态显示传感数据变化曲线，对传感数据与规定值进行比较，当超过规定值时发出控制指令，自动控制喷淋、通风、加热、加湿、卷帘等设备工作。当大棚内相关参数值回到规定值后，控制平台会向智能终端设备发出停止工作指令，用户也可通过手机进行控制。
(1)环境数据设计：AI人工智能训练装置需要环境数据和生长条件数据进行策略设计，结合作物生长模型、农业天气预报、病虫害监测预警、农作物“四情”监测，运用大数据统计分析提供生产决策支持。***针对不同的季节提供了相应的理论环境数据，作物生长根据不同的生长期需要对其生长条件进行数据设计，包含了生长所需的温湿度、光照度、土壤肥度、二氧化碳浓度。策略设计影响作物生长状况，通过仿真，可以看到作物最终生长结果。如图16至图17所示。
(2)环境监测：根据大棚外的天气变化与大棚内作物生长的实时信息，做出相应防护措施，保持大棚内适宜的光照补给和温湿度控制。如图18至图20所示。
(3)自动策略生成：自动策略主要以自动控制为主，根据时间及数学模型的方式设置相应的参数数据(温度、湿度、光敏等)，通过一体化控制器可以自由控制各种农业生产执行设备，包括加热、加湿、喷淋***、光照卷帘、风机等设备。通过对采集与记录下来的空气温湿度、土壤温湿度、光照度等传感信息做分析和统计，可动态显示传感数据变化曲线，对传感数据与规定值进行比较，当超过规定值时发出控制指令，自动控制喷淋、通风、加热、加湿、卷帘等设备工作。当大棚内相关参数值回到规定值后，控制平台会向智能终端设备发出停止工作指令。
智能传感器作为万物互联的感知设备，其收集的数据主要通过真实的环境变化产生，为了达到与真实数据源一致的目的。AI人工智能训练装置提供了3种数据源生成的方式：数学模型精确生成数据、实时数据采集导入***、商用***数据接口导入。
数据源可以通过平台中所提供的仿真数据模型生成，其支持：常量分布、线性分布、正弦分布、对数分布、指数分布、高斯正态分布、辛格分布、傅里叶级数分布，学生可以灵活调用模型生成所需要的仿真数据。
(4)设备运行及控制：实验启动，智慧农业在运行过程中，可以通过后台管理***查看到相关执行机构的运行信息。学生可以通过操作相关设备查看到***状态信息以及A/D，D/A转换过程，进行相关学习。如图21至22所示。
(5)云端控制：***正常运行后，可以通过数据的输入函数，使设备处于函数控制的自动过程中；通过云端设置的智能控制算法，使设备处于智能控制之中，通过云端可以直接控制无人机设备的巡航线路，控制设备的监控视角等。如图23所示。
(6)协议告警：如图24所示，设备的运行过程会产生告警，告警分为：
单个设备的告警，此告警只需要在单个设备数据配置部分可以查看到相关告警信息，学生根据相关告警信息进行操作、配置、修改数据；
***内告警，主要包含的是设备与设备之间的告警接口告警等，学生根据告警修改其两端对接数据等。
同时设备运行过程中所产生的消息协议，都可以查看到，可以供学生学习相关的知识。
5、人工智能创新开发：如图25所示，在***安装模块和***调试模块基础上，进行人工智能创客项目开发；该训练装置提供标准的传感器数据接入接口、应用控制接口、大数据分析处理接口，提供开发样例程序、案例及源代码供学生学***台，采用新技术(5G、云计算、大数据、物联网、AI人工智能)行业场景应用，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测。
6、考试***：如图26所示，根据实验项目的实际情况，考试中心分为报告提交、在线考试和成绩评估三个部分。
报告提交：在学生完成实验以后，***自动生成实验报告，上传已完成的实验报告后，教师能够在管理端查看相应的报告。
在线考试：在AI人工智能训练装置内，教师可以制作并上传理论题目作为题库并保存在服务器上，考试时将考试题目下发给学生，对学生进行考试。学生提交答卷后，***会进行自动评分，成绩录入教师***内。
成绩评估：教师可以通过查看学生在AI人工智能训练装置上提交的报告和在线考试成绩，对学生的综合成绩进行打分、评估。
7、教学管理：管理端提供管理中心，如图27所示，可以对学生账号进行管理，添加、删除、修改账号信息，可以登录学生账号查看实验情况。实验端提供个人中心，主要实现了用户注册登录的操作过程，能够在服务端提供个人账户进行登录学习、考试等操作。
本发明提供一种AI人工智能训练装置拥有丰富的高度仿真的三维场景，适用于智慧农业、智慧交通、智慧物流、智慧医疗、智慧工业、智慧安全、智慧建筑等多个行业训练；简单易操作的***功能，***调试丰富灵活，产品易于更新和维护使用；该训练装置技术原理：IOT担纲数据采集，以5G通信为通道，将传感数据传送到训练装置中，进行云计算处理，实现人工智能理解和判断；将实际的传感器接入训练装置，通过真实的传感器产生的数据源，控制训练装置仿真场景内的设备运作，从而产生相关联的实时动态效果，除此之外，还可通过训练装置进行大数据分析、智能控制算法设计、新场景开发等。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。上面对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种AI人工智能训练装置，其特征在于：包含规划预算模块、***安装模块、***调试模块、创客开发模块四部分；
其中，规划预算模块包含项目的规划和预算，用于寻求调配资源，对人工智能项目过程中使用的设备、工具、材料进行分析，进而选取方案完成项目的规划；
***安装模块，用于根据选择的人工智能项目，在所选的人工智能项目中选择所对应的具体场景进行设备安装；
***调试模块，用于仿真人工智能***的云-管-端所有设备，进而通过一体化控制器可自由控制各种执行设备；
创客开发模块，在***安装模块和***调试模块基础上，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测。
2.根据权利要求1所述的一种AI人工智能训练装置，其特征在于：所述***安装包含场景选择、设备安装、线缆连接和VR操作；
其中，场景选择，用于根据AI人工智能训练装置提供真实直观的各种人工智能的3D应用场景，选择进入到具体应用场景中进行相关人工智能设备的安装；
设备安装，用于根据选择进入所选择的场景，选择功能区，并在所对应的功能区中安装相应的人工智能设备，设备包含了传感器模块、传输模块、网关模块、通信设备、云服务器、应用终端；从设备部分选择相关需要安装的设备，直接拖入到对应位置；
线缆连接，用于选择对应的线缆进行设备连接，包含控制总线、串行总线、WIFI、GPRS、蓝牙、Zigbee、UWB、NFC多种无线通信线缆；
VR操作，用于通过佩戴VR头盔，在场景中身临其境地漫游。
3.根据权利要求1所述的一种AI人工智能训练装置，其特征在于：所述***调试包含集中网管、数据配置、数据信号生成、设备控制、设备运行协议告警、；
其中，集中网管，用于作为人工智能设备的集中网管，且支持直接同步设备安装，所有设备同步上线，自动生成人工智能的7层结构，包含传感层、控制层、传输层、网关层、通信层、服务层、终端层，方便对各个模块进行数据配置与管理；
数据配置，用于对单个设备右键选取，可看到对单个设备的操作，包括启动、停止设备、删除设备，导入导出脚本及配置相关数据操作；具体如下：
数据信号生成，根据时间及数学模型的方式设置相应的参数数据，通过一体化控制器可自由控制各种农业生产执行设备；
设备控制，通过数据的输入函数，使设备处于函数控制的自动过程中，通过云端设置的智能控制算法，使设备处于智能控制之中，通过云端可以直接控制无人机设备的巡航线路，控制设备的监控视角；
设备运行，通过后台管理***查看到相关执行机构的运行信息，通过操作相关设备查看到***状态信息以及A/D，D/A转换过程，进行相关学习；
协议告警，具体包含
单个设备的告警，在单个设备数据配置部分可查看到相关告警信息，进而根据相关告警信息进行操作、配置、修改数据；
***内告警，包含设备与设备之间的告警接口告警，进而根据告警修改其两端对接数据。
4.根据权利要求1或3所述的一种AI人工智能训练装置，其特征在于：所述***调试具体如下：采用模块化设计，通过选择调用相应的设备，通过线缆平台的组建连接，然后进行设备的仿真调试，并通过数据源产生，模拟出人工智能设备的应用场景，学生可以在平台内灵活组网、进行项目学***台会向智能终端设备发出停止工作指令，用户也可通过手机进行控制。
5.根据权利要求1所述的一种AI人工智能训练装置，其特征在于：所述创客开发模块具体如下：根据提供标准的传感器数据接入接口、应用控制接口、大数据分析处理接口，提供开发样例程序、案例及源代码供学生学***台，采用新技术行业场景应用，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测，其中，新技术包含5G、云计算、大数据、物联网和AI人工智能。
6.根据权利要求1所述的一种AI人工智能训练装置，其特征在于：还包含考试***模块，所述考试***模块包含报告提交、在线考试和成绩评估三个部分；
报告提交，用于在学生完成实验以后，***自动生成实验报告，上传已完成的实验报告后，教师能够在管理端查看相应的报告；
在线考试，用于在AI人工智能训练装置内，教师可以制作并上传理论题目作为题库并保存在服务器上，考试时将考试题目下发给学生，对学生进行考试。学生提交答卷后，***会进行自动评分，成绩录入教师***内。
成绩评估：教师可以通过查看学生在AI人工智能训练装置上提交的报告和在线考试成绩，对学生的综合成绩进行打分、评估。
7.根据权利要求1所述的一种AI人工智能训练装置，其特征在于：还包含教学管理模块，所述教学管理模块，用于管理端提供管理中心，对学生账号进行管理，添加、删除、修改账号信息，可登录学生账号查看实验情况。
8.一种基于权利要求1至7任一项所述的AI人工智能训练装置的训练方法，其特征在于：具体包含如下步骤；
步骤1，规划预算：项目的规划和预算简称规划预算，进而明确实验所需模块，以实现目标的***方法，规划预算阶段需要对人工智能项目过程中使用的设备、工具、材料进行分析，进而选取一套最佳方案来完成项目的规划；
步骤2，***安装：AI人工智能训练装置的***安装模块通过选择不同的人工智能项目，在所选的项目中选择所对应的具体场景进行设备安装；
步骤3，***调试：通过AI人工智能训练装置的***调试功能仿真了人工智能***的云-管-端所有设备，设备采用了模块化设计，可通过选择调用相应的设备，通过线缆平台的组建连接，进行设备的仿真调试，并通过数据源产生，模拟出人工智能设备的应用场景，可在平台内灵活组网、进行项目学习；
步骤4，策略设计：通过一体化控制器可自由控制各种执行设备，包括加热、加湿、喷淋***、光照卷帘、风机等设备，实验过程中，***通过对采集与记录下来的空气温湿度、土壤温湿度、光照度等传感信息做分析和统计，可动态显示传感数据变化曲线，对传感数据与规定值进行比较，当超过规定值时发出控制指令，自动控制喷淋、通风、加热、加湿、卷帘等设备工作，当大棚内相关参数值回到规定值后，控制平台会向智能终端设备发出停止工作指令，用户也可通过手机进行控制；
步骤5，人工智能创新开发：在***安装和***调试基础上，进行人工智能创客项目开发；该训练装置提供标准的传感器数据接入接口、应用控制接口、大数据分析处理接口，提供开发样例程序、案例及源代码供学生学***台，采用新技术行业场景应用，将传感器设备和AI智能设备结合，仿真行业AI信息化逻辑、策略、形态，进行行业创新开发和AI行业开发，从而实现策略大数据分析与AI理解、专家***智能控制执行、云+大数据全过程分析监测。
9.根据权利要求8所述的一种基于AI人工智能训练装置的训练方法，其特征在于：所述步骤4具体包含如下步骤：
步骤4.1，环境数据设计：AI人工智能训练装置需要环境数据和生长条件数据进行策略设计，结合作物生长模型、农业天气预报、病虫害监测预警、农作物四情监测，运用大数据统计分析提供生产决策支持，针对不同的季节提供了相应的理论环境数据，作物生长根据不同的生长期需要对其生长条件进行数据设计，包含了生长所需的温湿度、光照度、土壤肥度、二氧化碳浓度；
步骤4.2，环境监测：根据大棚外的天气变化与大棚内作物生长的实时信息，做出相应防护措施，保持大棚内适宜的光照补给和温湿度控制；
步骤4.3，自动策略生成：自动策略主要以自动控制为主，根据时间及数学模型的方式设置相应的参数数据包含温度、湿度、光敏，通过一体化控制器可以自由控制各种农业生产执行设备，包括加热、加湿、喷淋***、光照卷帘和风机，通过对采集与记录下来的传感信息做分析和统计，其中，传感信息包含空气温湿度、土壤温湿度、光照度，可动态显示传感数据变化曲线，对传感数据与规定值进行比较，当超过规定值时发出控制指令，自动控制喷淋、通风、加热、加湿和卷帘工作，当大棚内相关参数值回到规定值后，控制平台会向智能终端设备发出停止工作指令。
步骤4.4，设备运行及控制：智慧农业在运行过程中，可通过后台管理***查看到相关执行机构的运行信息，可通过操作相关设备查看到***状态信息以及A/D，D/A转换过程，进行相关学习；
步骤4.5，云端控制：***正常运行后，可通过数据的输入函数，使设备处于函数控制的自动过程中；通过云端设置的智能控制算法，使设备处于智能控制之中，通过云端可直接控制无人机设备的巡航线路，控制设备的监控视角；
步骤4.6，协议告警：设备的运行过程会产生告警，告警分为：
单个设备的告警，此告警只需要在单个设备数据配置部分可查看到相关告警信息，学生根据相关告警信息进行操作、配置、修改数据；
***内告警，包含设备与设备之间的告警接口告警，学生根据告警修改其两端对接数据。
10.根据权利要求9所述的一种基于AI人工智能训练装置的训练方法，其特征在于：AI人工智能训练装置提供了3种数据源生成的方式：数学模型精确生成数据、实时数据采集导入***、商用***数据接口导入；
数据源可通过平台中所提供的仿真数据模型生成，其支持：常量分布、线性分布、正弦分布、对数分布、指数分布、高斯正态分布、辛格分布、傅里叶级数分布，学生可灵活调用模型生成所需要的仿真数据。
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