夜雨聆风
AI教学实验平台（离线版）：彻底摆脱网络束缚，让AI识别、人机交互、物联网联动教学，随时随地都能开展。
📈 全新升级：从在线依赖到全离线可用
此前纯HTML在线版本，高度依赖网络环境，教学局限性十分明显：CDN加载资源易失败、海外模型下载速度慢、断网直接无法使用，极大影响课堂教学节奏。
本次离线版完成全方位迭代升级，实现教学体验质的飞跃！
✅ 1. 全资源本地内置，真正零网络依赖
平台将所有核心AI模型、程序库全部本地化内置，无需联网加载，断网也能稳定运行：
TensorFlow.js 核心运行库
BlazeFace人脸检测模型（470KB）
COCO-SSD物品识别模型（18MB）
Handpose手势识别模型（7MB）
MoveNet姿态检测模型（4.7MB）
✅ 2. 全Windows适配，一键零配置启动
告别复杂安装配置，适配所有Windows 10/11电脑，真正做到开箱即用：
智能适配运行环境，优先调用Python/Node.js保障高性能
无额外环境时，自动适配系统自带PowerShell
双击启动文件即可运行，无需安装任何第三方软件
✅ 3. 主流浏览器兼容，运行稳定流畅
完美适配Chrome、Edge等主流浏览器，依托Service Worker技术保障离线运行稳定性，推荐使用Google Chrome，可解锁最优AI模型识别效果。
🎯 四大核心AI识别功能，覆盖主流教学场景
平台集成四大实用AI识别模式，可视化效果直观，适配中小学到高校全阶段AI教学实践：
👤 人脸人数统计
实时检测画面人脸、标注人脸位置、显示数量与置信度，适用于课堂互动、人数统计实操实验。
📦 日常物品识别
基于COCO数据集，可精准识别80种常见生活用品，实时框选标注名称，适配物品分类、智能家居教学演示。
✋ 手势识别交互
精准识别石头、剪刀、布三种手势，可视化展示手部21个关键骨架点，可用于人机交互教学、趣味手势游戏开发。
🧍 人体姿态检测
识别17个人体关键点位，可判断举手、站立、坐姿等姿态，适用于体感教学、体态分析、智能监测实验。
🌐 核心亮点：AI+SIoT物联网联动
区别于普通AI演示工具，本平台内置MQTT客户端，可将实时AI识别数据同步至SIoT物联网平台，实现AI视觉识别+硬件设备联动，打造真实智能化教学场景。
✨ 经典实操应用场景
智能门禁灯光：人脸检测触发开门、人数统计联动灯光亮度调节
手势智能控电：石头手势关设备、剪刀手势开设备、布手势切换设备模式
姿态智能预警：检测举手姿态触发警报、识别不良坐姿实时提醒矫正
物品智能联动：识别指定物品自动执行对应操作，如识别水杯记录饮水数据
📝 物联网联动操作步骤
启动SIoT服务器→配置界面MQTT连接→选择需要推送的AI识别数据→硬件设备实时接收响应，全流程简单易上手，适合学生实操。
🎓 超高教学价值，适配全场景教育
🔹 赋能教师教学
无网环境也可随时开展AI课堂演示，可视化的识别过程直观易懂，结合硬件联动打破纯理论教学局限，让课堂内容更生动、更落地。
🔹 助力学生实践
学生可完整体验“AI识别→数据传输→硬件响应”全流程，直观理解AI模型工作原理，AI+IoT的综合实操模式，极大激发科创学习兴趣。
💻 快速上手，零基础也能操作
下载 AntMaker AI Playground 文件夹
双击 launch.bat 文件，无需安装配置
浏览器访问：http://localhost:8081
选择对应识别模式，开启摄像头即可体验
（可选）连接SIoT平台，解锁物联网联动实操
📌 产品核心特性
纯前端架构、全程离线运行、Windows全版本兼容、开源AI模型支撑、实时软硬件交互，轻量化、高性能、零门槛。
📚 适用场景
中小学信息技术课堂、高校AI基础课程、STEM教育机构、创客空间工作坊、教师AI科创培训等各类场景。
📞 工具获取方式
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