瑞丰宝丽VisionOne AI·AR融合实训平台
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系统构成
教学闭环流程
数据认知阶段
学生上传图片并进行标注，这是AI开始“学习识别”的基础。例如在中小学场景中，学生拍摄校园照片（植物、垃圾桶、校服等）并标注，为后续模型训练提供数据。
实景验证阶段
学生戴眼镜识别现实场景，AI实时识别目标。AR眼镜发挥视觉化验证AI成果的作用，比如在高校的科研场景中，学生通过AR眼镜实景验证不同算法模型的识别差异。
模型训练阶段
学生一键生成模型，平台预设YOLO算法结构自动进行计算并生成模型。在这个过程中，服务器的强大算力确保了模型训练的高效性。
反思优化阶段
学生分析识别错误并再次训练模型，从而提升模型精度。这一阶段完成了"学习一反馈一优化”的闭环，使学生对AI的学习更加深入。
模型发布阶段
将训练好的模型同步至眼镜，系统会将相关数据打包推送。如在高职与中专的实训场景中安全帽/反光衣/安全绳识别模型发布至眼镜，以便后续实景验证。
系统革新亮点1、学生“教AI”
通过Al训练平台，学生能够亲自动手上传数据、标注数据并训练模型，真正参与到AI的学习过程中，成为AI的“教师”。例如在不同教育阶段的教学场景中，学生都能通过该平台发挥主观能动性。
3、从屏幕到现实
传统的AI教育多停留在屏幕上的理论学习，而本系统将AI学习从屏幕拓展到现实场景。学生可以在真实的环境中验证AI的识别能力，使学习更加贴近实际。
2、学生“看AI”
AR智能眼镜让学生能够直观地看到AI在现实场景中的识别结果，将抽象的AI变得可视化。如在中小学场景中，孩子第一次看见AI在“想”什么，增强了学习的趣味性和直观性。
4、从理论到感知
该系统打破了以往只注重理论教学的模式，让学生通过亲身体验和感知，更好地理解AI的原理和应用。无论是中小学的兴趣培养，还是高校的科研实践，都能让学生在感知中提升对AI的认识。
系统界面展示
数据标注功能
模型训练功能预设先进算法
模型训练模块预设了YOLO算法结构，这是一种先进且高效的目标检测算法，为模型训练提供了强大的技术支持。
模型训练模块预设了YOLO算法结构，这是一种先进且高效的目标检测算法，为模型训练提供了强大的技术支持。
自动化计算生成
学生只需一键操作，平台就能自动进行计算并生成模型，无需手动编写复杂的代码，大大节省了训练时间和精力。
高效的训练过程
借助平台的算力支持，模型训练过程高效快速，能够在短时间内完成模型的训练，提高教学效率。
模型验证功能
精度曲线可视化
模型验证模块可以将模型的精度曲线进行可视化展示，让学生直观地了解模型在不同阶段的精度变化情况。
模型验证模块可以将模型的精度曲线进行可视化展示，让学生直观地了解模型在不同阶段的精度变化情况。
日志详细记录
系统会详细记录模型训练和验证过程中的日志信息，包括训练参数、损失值等，方便学生进行分析和总结。
混淆矩阵呈现
通过混淆矩阵的可视化，学生可以清晰地看到模型在不同类别上的分类情况，有助于发现模型的不足之处并进行优化。
AR实景识别功能
中小学教学场景教学流程之数据采集
组织学生拍摄校园照片，如植物、垃圾桶、校服等，为AI模型训练提供基础数据。例如，学生可以拍摄校园里不同种类的植物，为后续教A认识植物做准备。
教学流程之模型训练
学生对拍摄的照片进行标注，并通过系统一键生成模型。系统预设YOLO算法结构，自动化计算并生成适合中小学教学的AI模型。
教学流程之实景验证
学生戴上AR眼镜观察AI对现实场景的识别结果，直观感受AI的工作过程。比如，学生可以在校园里用AR眼镜识别之前标注过的植物、垃圾桶等。
教学流程之讨论反思
组织学生讨论识别结果的正确与否，引导学生理解AI的思考方式，培养学生的数据思维和分析能力。
教育意义
该教学场景能激发学生对AI的兴趣帮助学生理解Al逻辑，培养学生的数据思维和创新能力，让孩子第一次亲手教会Al认识现实世界。
高职与中专教学场景01、教学流程之数据获取
学生拍摄实训工地或实验装置的照片，为AI模型训练收集数据。例如在建筑工地拍摄工人佩戴安全帽、反光衣、安全绳的照片。
03、教学流程之模型发布
将训练好的模型同步至AR眼镜，为后续的实景检测做准备。
05、教学流程之报告导出
教师导出检测报告，对学生的实训成果进行评估和总结，为教学改进提供依据。
02、教学流程之模型构建
训练安全帽、反光衣、安全绳、汽修故障等识别模型，通过系统预设的算法结构，自动化计算生成模型。
04、教学流程之实景检测
学生进入实训区，通过AR眼镜实时显示识别结果，教师可以及时了解学生的学习情况和AI模型的准确性。
06、教育意义
此教学场景将理论与实训相结合，让AR技术使安全教育“可视化”，帮助学生掌握AI的实际应用能力，提高学生的职业素养和实践能力。
高校教学场景教学流程之模型训练
学生训练不同算法模型，探索不同算法在AI领域的应用效果，为科研创新奠定基础。
教学流程之曲线对比
对比不同模型的精度与loss曲线，分析模型的优缺点，优化模型性能。
教学流程之模型部署
将各模型部署到AR眼镜，为实景验证做准备。
教学流程之实景验证
通过AR眼镜进行实景验证，观察不同模型在现实场景中的识别差异，为科研提供实际数据支持。
教学流程之成果总结
学生撰写论文或科研报告，总结实验成果，推动AI领域的学术研究和技术创新。
教育意义
该教学场景实现了AI实验的可视化，促进了跨学科教学融合，让AI不再是抽象的代码，而是能被看见的智能培养学生的科研能力和创新精神。
学生价值体现
教师价值体现
学校价值体现
设备清单AR+AI智能标注平台：教学全流程赋能
集成标注、训练与AR部署功能，平台为师生提供一体化解决方案，助力学生高效训练，同时提升教师管理效率。
GPU算力节点：模型训练的强劲引擎
配备RTX409024GB显卡19处理器 32GB内存1TB硬盘，该服务器满足复杂模型训练需求，为教学实验与科研提供强大算力支持。
瑞系列AR眼镜：实景验证的创新工具
支持实景识别与语音交互，这款AR眼镜帮助学生直观验证AI成果，将理论知识与实际应用场景无缝连接。
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