边缘小站实训系统，基于人工智能的机器视觉、机器语音和深度学习技术，可实现人脸检测、性别识别、年龄识别、表情识别、口罩识别、人脸识别、姿态识别等多种功能应用；基于物联网的传感器技术、无线网络等技术，可实现智能监控、智慧感知、智能照明、智能安防、信息发布等多种功能应用，为学生提供丰富的实训案例，方便学生系统性的学习人工智能、物联网等前沿技术，并将其应用到实践中。

边缘小站系统

1.智慧照明

1）灯杆尺寸：智慧路灯杆总高约为 2.4米，主灯伸臂约为 0.6 米，副灯伸臂约为 0.2 米。

2）灯杆材质要求采用镀锌板，烤漆技术，橘黄色和浅砂灰双色。

3）灯杆底部集成 220V 电源输入接口，集成空开，配不少于 1.2 米电源线。

4）路灯光源：功率不少于 30W 高亮 LED，内置功率电表， RS485 Modbus 通信协议，支持基于 ZigBee 网络获取：历史用电量、电流、电压、功率等参数，提供驱动源码。

5）传感器：主灯体安装高精度人体红外探测器、光强传感器， STM32F103 主控， RS485 Modbus 通信协议，支持基于ZigBee 网络获取传感器数据， 提供驱动源码。

2.智慧气象

1）采用多采集装置一体式设计，安装方便，高度不大于 250mm。

2）提供超声波风速风向传感器、温湿度传感器、 PM2.5 和 PM10 传感器、大气压力传感器、噪声采集传感器。

3）智慧气象采用 RS485 Modbus 协议，通信稳定，支持基于 ZigBee 网络获取传感器数据，提供驱动源码。

3.智慧充电

1）工业标准增强型 SoC 设计， 10M/100M自适应以太网，支持 DHCP 动态获取 IP地址。

2）支持插入 U 盘自动更新固件。

3）支持 IoT 节点的创建，数据接入厂商自主云平台。

4）集成 2 路充电控制单元， RS485 Modbus 通信协议，支持 IoT 虚拟节点获取：历史用电量、电流、电压、功率、充电开始时间、充电结束时间。

4.智慧监控 * 2 套

1）支持最大 1920× 1080@30fps 高清画面输出。

2）支持 H.265 高效压缩算法，节省存储空间。

3）支持至少 16 路视频实时数据采集，能够同时为 16 路视频配置 AI 算法，通过浏览器访问实时的多路 AI 监控页面，算法包括:人脸检测、人脸信息、人体识别、姿态识别、车辆识别、目标追踪、车牌识别、热点区域人流量统计、车流统计、交通违章识别，算法需开源可供使用。

5.智能节点 * 2 套

1）铝合金外壳防护，主控制器：不低于 Cortex-M4， 8MB Flash， RT-Thread操作系统。

2）标配 ZigBee 无线模组，面板集成信号指示灯：电源、网络、数据，两路功能按键。

3）内置低功耗 Wi-Fi，同时支持Windows 系统和 Linux 系统的节点调试工具，支持对设备进行传感网配置、Wi-Fi 参数配置、固件升级、数据调试和 AT 命令操作。

4）内置采用姿态检测设计，在设备倒伏，主动发出信息。

5）具备混合组网技术，可完成 ZigBee、BLE、 Wi-Fi、 LoRa、 NB-IoT、 LTE 等异构网络的互联网远程混合拓扑图显示，能够通过 Android、 Web、 LabView 其中至少一种软件进行展现和控制。

6）开放源代码，提供教学实验资源。