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人工智慧嵌入式系統開發實戰/嵌入式人工智慧開發叢書

  • 作者：編者:顧錁//陳雯柏//陳啟麗//史豪斌//錢程東|責編:牛平月
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121460241
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：207
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於國產飛騰晶元的嵌入式開發平台，對嵌入式開發、系統軟硬體介面的應用與人工智慧綜合項目實踐進行介紹，並對實戰開發進行指導。
    本書內容涵蓋軟硬體，注重實踐，主要內容包含緒論、飛騰晶元型號及技術參數、開發板硬體結構及介面、搭建開發環境、程序設計及在線開發、基礎應用設計實例、音/視頻的播放與處理、圖像處理及相關的設計實例、人工智慧推理及項目設計、火焰及煙霧檢測項目、垃圾分類項目。
    本書可作為普通高等學校人工智慧、機器人工程、智能科學與技術、電腦科學與技術、軟體工程、集成電路與工程、自動化及其他電子信息領域相關專業的嵌入式系統課程教材，也可作為從事嵌入式系統開發的工程技術人員的參考書。
作者介紹
編者:顧錁//陳雯柏//陳啟麗//史豪斌//錢程東|責編:牛平月
目錄
第1章  緒論
  1.1  晶元簡介
  1.2  晶元架構簡介
第2章  飛騰晶元型號及技術參數
  2.1  飛騰公司簡介
  2.2  飛騰晶元產品概述及技術理念
    2.2.1  飛騰晶元產品概述
    2.2.2  飛騰產品的技術理念
  2.3  飛騰系列晶元產品簡介
    2.3.1  高性能伺服器CPU
    2.3.2  高效能桌面CPU
    2.3.3  高端嵌入式CPU
    2.3.4  飛騰套片
第3章  開發板硬體結構及介面
  3.1  飛騰教育開發板簡介
  3.2  板載硬體介面及模塊
  3.3  MXM顯卡及硬碟
    3.3.1  MXM顯卡安裝方式
    3.3.2  硬碟安裝
第4章  搭建開發環境
  4.1  登錄開發板系統
    4.1.1  通過串口登錄開發板系統
    4.1.2  使用SSH登錄開發板系統
    4.1.3  無線接入區域網
    4.1.4  開發板關機
  4.2  安裝相關軟體
  4.3  更新固件
    4.3.1  升級BIOS固件
    4.3.2  刻錄啟動盤
  4.4  操作系統
    4.4.1  安裝銀河麒麟系統
    4.4.2  安裝debian系統
    4.4.3  安裝Ubuntu系統
  4.5  TigerVNC區域網遠程桌面
  4.6  更新Python至3.7版本
  4.7  更新gcc至9.4.0版本
  4.8  安裝OpenCV
    4.8.1  安裝OpenCV環境（C++介面）
    4.8.2  安裝OpenCV環境（Python介面）
第5章  程序設計及在線開發
  5.1  ARM指令集簡介
  5.2  程序設計流程
  5.3  在線開發流程
第6章  基礎應用設計實例
  6.1  介面測試
  6.2  IIC通信
    6.2.1  IIC匯流排簡介
    6.2.2  IIC匯流排的工作特點
    6.2.3  IIC匯流排訪問外圍設備
  6.3  音頻採集及輸出實例

    6.3.1  音頻介面測試
    6.3.2  音頻採集實例
  6.4  操作系統實例
    6.4.1  文件I/O操作
    6.4.2  進程管理、同步及通信
    6.4.3  線程管理
    6.4.4  線程同步及多路轉接
    6.4.5  TCP、UDP連接測試實例
第7章  音/視頻的播放與處理
  7.1  音/視頻的播放
    7.1.1  了解gstreamer
    7.1.2  安裝gstreamer
    7.1.3  音/視頻播放步驟
  7.2  視頻採集及縮放
    7.2.1  視頻採集
    7.2.2  視頻縮放
  7.3  H.264的編碼及解碼
    7.3.1  H.264簡介
    7.3.2  H.264編碼
    7.3.3  H.264解碼
  7.4  TS封裝及播放
    7.4.1  TS封裝
    7.4.2  TS播放
第8章  圖像處理及相關的設計實例
  8.1  圖像處理基礎知識
    8.1.1  讀取、顯示、保存圖像
    8.1.2  獲取圖像屬性
    8.1.3  圖像的通道拆分與合併
    8.1.4  圖像的加法與融合運算
    8.1.5  圖像類型轉換
    8.1.6  圖像的縮放、旋轉、翻轉和平移
  8.2  圖像對比度的增強
    8.2.1  圖像灰度化
    8.2.2  灰度直方圖
    8.2.3  灰度直方圖均衡化
    8.2.4  灰度線性變換
    8.2.5  伽馬變換
  8.3  圖像加噪
    8.3.1  添加椒鹽雜訊
    8.3.2  添加高斯雜訊
  8.4  圖像處理基礎運算元
    8.4.1  拉普拉斯運算元
    8.4.2  Sobel運算元
    8.4.3  Canny邊緣檢測演算法
第9章  人工智慧推理及項目設計
  9.1  MNN
    9.1.1  MNN的特點及框架
    9.1.2  MNN的工作流程
    9.1.3  MNN運行實例
  9.2  OpenCV DNN

    9.2.1  OpenCV DNN介紹
    9.2.2  執行GoogLeNet分類實例
  9.3  目標識別設計及實現
    9.3.1  背景介紹
    9.3.2  YOLOv1原理
    9.3.3  目標識別實例
    9.3.4  血細胞分類實例
第10章  火焰及煙霧檢測項目
  10.1  項目目標
  10.2  項目方案
    10.2.1  項目所需設備
    10.2.2  OpenCV與機器視覺
    10.2.3  深度學習模型YOLOv3
    10.2.4  模型訓練
    10.2.5  遠程監控實現
  10.3  實驗內容與具體步驟
    10.3.1  Ubuntu系統下的OpenCV安裝
    10.3.2  基於Xftp實現PC、虛擬機、開發板間的文件傳輸
    10.3.3  深度學習模型程序與程序簡析
    10.3.4  遠程監控實施
  10.4  實驗結果及總結
第11章  垃圾分類項目
  11.1  項目目標
  11.2  項目方案
    11.2.1  項目所需設備
    11.2.2  數據集預處理
    11.2.3  深度學習模型ResNet
    11.2.4  模型訓練
  11.3  項目內容與具體步驟
    11.3.1  數據集預處理及圖像標注
    11.3.2  深度學習模型的搭建、訓練及測試
    11.3.3  分類結果顯示與分析
  11.4  項目總結
附錄A

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