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嵌入式系統實踐及工程應用--從基礎到人工智慧(新工科建設電子信息類系列教材)

  • 作者：編者:李磊|責編:凌毅
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121508745
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：273
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以廣州風標教育技術股份有限公司的嵌入式實驗系統為平台，系統講解嵌入式系統與AI應用開發。本書共6章，涵蓋單片機、邊緣計算與AI基礎，實驗硬體系統，Linux與Qt開發，Android應用及JNI調用，STM32核心板上TinyML部署，以及Jetson Nano核心板上圖像識別與深度學習實戰等內容。通過循序漸進的實驗案例，幫助讀者掌握嵌入式AI系統開發的核心技能，提升實踐能力。
    本書可作為高等院校電氣與電子信息類、自動化類等專業嵌入式系統課程的教材。
作者介紹
編者:李磊|責編:凌毅
目錄
第1章  緒論
  1.1  嵌入式系統的發展
    1.1.1  數字電路系統的演進
    1.1.2  單片機的興起及發展
    1.1.3  操作系統在嵌入式系統中的應用
    1.1.4  嵌入式終端的普及
  1.2  人工智慧與嵌入式系統的發展
    1.2.1  嵌入式系統與人工智慧的融合趨勢
    1.2.2  邊緣計算的興起
    1.2.3  嵌入式系統與邊緣計算的結合
    1.2.4  邊緣計算的挑戰與發展趨勢
第2章  實驗硬體系統
  2.1  Linux與Android實驗硬體系統介紹
  2.2  TinyML與AI算力嵌入式實驗硬體系統介紹
第3章  嵌入式Linux系統開發
  3.1  嵌入式Linux系統介紹
    3.1.1  嵌入式Linux系統結構
    3.1.2  開發過程
  3.2  嵌入式Linux開發基礎與基本操作
    3.2.1  Linux基礎命令
    3.2.2  GCC編譯
  3.3  嵌入式Linux驅動開發
    3.3.1  簡單的驅動開發
    3.3.2  GPIO驅動開發
    3.3.3  匯流排驅動開發——MPU6050驅動（I2C）
    3.3.4  ADC驅動開發
  3.4  Qt應用設計
    3.4.1  Qt簡介
    3.4.2  初識Qt項目
    3.4.3  Qt樣式編輯
    3.4.4  Qt信號與槽
    3.4.5  Qt調用硬體驅動
第4章  Android系統開發
  4.1  Android系統簡介
  4.2  初識Android系統開發
    4.2.1  Android應用開發環境結構
    4.2.2  構建第一個Android應用——Helloworld項目
  4.3  Android開發的重要組成——Activity
  4.4  UI設計與XML
  4.5  控制項及其應用
    4.5.1  常用控制項
    4.5.2  控制項基本使用實驗
    4.5.3  自定義實驗——手寫板開發
  4.6  網路通信實驗
  4.7  資料庫實驗
  4.8  JNI項目開發
    4.8.1  JNI簡介
    4.8.2  新建JNI項目
    4.8.3  自定義JNI實驗
    4.8.4  JNI驅動LED燈實驗

第5章  基於STM32核心板的TinyML開發
  5.1  TinyML介紹
  5.2  TinyML環境的構建
  5.3  STM32CubeMX的使用實驗
    5.3.1  Demo項目搭建和程序燒錄——基於LED燈的控制實驗
    5.3.2  LCD屏與觸摸實驗
    5.3.3  攝像頭實驗
  5.4  TinyML實驗
    5.4.1  TinyML環境構建
    5.4.2  TinyML的手寫數字識別實驗
    5.4.3  TinyML的口罩識別實驗
第6章  具備AI算力的嵌入式系統開發
  6.1  AI與算力的介紹
  6.2  算力在嵌入式系統的發展
  6.3  初識Jetson Nano核心板
  6.4  OpenCV實驗
    6.4.1  OpenCV調用USB攝像頭
    6.4.2  OpenCV常用圖像操作
    6.4.3  OpenCV顏色識別實驗
    6.4.4  Haar特徵人臉檢測實驗
    6.4.5  深度神經網路的人臉檢測實驗
    6.4.6  深度學習基礎實驗——PyTorch基礎
    6.4.7  數字分類神經網路設計——PyTorch構建深度學習模型
    6.4.8  口罩檢測模型設計
    6.4.9  行人檢測模型設計——採用YOLOv5模型
    6.4.10  MediaPipe人手檢測實驗
參考文獻

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