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機器視覺理論與實戰(普通高等教育人工智慧系列教材)

  • 作者：編者:高林|責編:吉玲
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111756491
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：216
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著信息技術的快速發展和行業需求的日益旺盛，人工智慧技術獲得了廣泛關注，在全社會形成了人工智慧技術研究和應用的熱潮。本書圍繞人工智慧技術中的機器視覺技術進行介紹，重點講解應用百度飛槳開源框架實現機器視覺項目開發的完整流程。本書共分7章：第1章對人工智慧技術的發展階段和基本概念進行了介紹，重點介紹了人工智慧技術的核心內容，尤其是機器視覺技術；第2章對人工智慧技術中涉及的相關理論知識進行了講解，幫助讀者掌握基本的數學方法；第3章通過案例，對百度飛槳的功能特點和使用方法進行了詳細講解，幫助讀者快速掌握開發機器視覺項目的工具；作為本書的重點，第4?6章通過項目案例，詳細講解了OCR、目標檢測、語義分割項目的實現過程，通過項目實戰，幫助讀者掌握機器視覺項目開發的基本技能；第7章對人工智慧技術未來發展進行了介紹與展望。
    本書適合作為普通高等院校人工智慧、電腦、電子信息、機器人、自動化、機電一體化等專業本科生的教材，通過對書中內容的學習，讀者可以掌握人工智慧技術開發的基本技能。也可以作為從事人工智慧技術研究、項目開發人員的參考書，快速實現項目應用落地。同時本書也適用於對人工智慧技術感興趣的讀者，了解人工智慧技術的一些基本概念和發展趨勢。
作者介紹
編者:高林|責編:吉玲
目錄
前言
第1章  緒論
  導讀
  本章知識點
  1.1  人工智慧簡介
  1.2  人工智慧技術發展階段
  1.3  人工智慧技術研究的各種學派
  1.4  人工智慧技術研究領域
  1.5  機器視覺概述
    1.5.1  機器視覺主要分類
    1.5.2  機器視覺研究難點
  本章小結
  習題
第2章  機器視覺相關理論
  導讀
  本章知識點
  2.1  機器視覺系統組成
    2.1.1  圖像採集系統
    2.1.2  圖像分析與處理系統
  2.2  常用數學方法
    2.2.1  歸一化
    2.2.2  正則化
    2.2.3  標準化
    2.2.4  梯度下降
  2.3  深度學習理論的由來
    2.3.1  M?P模型
    2.3.2  感知機
    2.3.3  人工神經網路
  2.4  卷積神經網路
    2.4.1  總體結構
    2.4.2  圖像原理
    2.4.3  卷積運算
    2.4.4  池化運算
    2.4.5  激活函數
  本章小結
  習題
第3章  Paddle開發詳解
  導讀
  本章知識點
  3.1  Paddle介紹
    3.1.1  Paddle概述
    3.1.2  Paddle安裝指南
    3.1.3  Paddle工具箱
    3.1.4  Paddle API
    3.1.5  AI Studio平台
  3.2  快速上手Paddle
    3.2.1  環境配置
    3.2.2  數據集定義與載入
    3.2.3  數據預處理
    3.2.4  模型組網

    3.2.5  模型訓練、評估與推理
    3.2.6  模型保存與載入
    3.2.7  推理部署
  本章小結
  習題
第4章  OCR文字識別原理與實戰
  導讀
  本章知識點
  4.1  OCR概述
    4.1.1  OCR技術介紹
    4.1.2  文本檢測
    4.1.3  文本識別
  4.2  數顯屏數據自動識別系統
    4.2.1  系統結構設計
    4.2.2  DBNet演算法實現與解析
    4.2.3  CRNN演算法實現與解析
    4.2.4  數據自動識別演算法開發
    4.2.5  案例總結
  4.3  晶元表面序列碼識別系統
    4.3.1  OCR演算法實現
    4.3.2  序列碼識別演算法開發
    4.3.3  系統測試與部署
  本章小結
  習題
第5章  目標檢測演算法原理與實戰
  導讀
  本章知識點
  5.1  目標檢測演算法
    5.1.1  圖像處理
    5.1.2  現代卷積神經網路
    5.1.3  注意力機制
    5.1.4  關鍵技術
  5.2  人員摔倒檢測系統
    5.2.1  系統需求分析
    5.2.2  系統結構設計
    5.2.3  演算法開發
    5.2.4  系統測試與部署
    5.2.5  總結
  5.3  無人機航拍小目標檢測系統
    5.3.1  系統需求分析
    5.3.2  無人機小目標演算法開發
  本章小結
  習題
第6章  語義分割原理與實戰
  導讀
  本章知識點
  6.1  語義分割概述
  6.2  基於UNet模型實現脊柱CT定位
    6.2.1  系統結構設計
    6.2.2  自適應卷積塊和空間注意力模塊

    6.2.3  演算法設計
    6.2.4  代碼實現
    6.2.5  系統測試
  本章小結
  習題
第7章  人工智慧技術新發展
  導讀
  本章知識點
  7.1  相關技術發展
  7.2  未來應用領域
  7.3  大語言模型
  7.4  大模型未來發展趨勢
  本章小結
  習題
附錄
參考文獻

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