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内容大纲
本书结合人工智能技术的发展趋势、嵌入式人工智能和边缘计算技术的最新进展,以及产业发展的实际需求,涵盖了嵌入式人工智能、机器学习、深度学习等关键技术,通过具体案例详细讲解了人脸检测、车牌识别、物体分类等应用场景的开发过程,通过实际项目的开发过程,让学生全面掌握人工智能技术的基础知识、开发流程和实际应用能力。 -
作者介绍
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目录
理论篇
第一章 人工智能基础
1.1 人工智能应用开发概述
1.2 嵌入式与人工智能的关系
1.3 开发环境搭建
1.4 Linux操作基础
1.5 常用开发工具的使用
1.6 嵌入式微控制器IDE的使用
第二章 OpenCV基础
2.1 OpenCV简介
2.2 OpenCV安装
2.3 图像的读取与显示
2.4 视频的读取与显示
2.5 图像基本操作
第三章 全连接神经网络
3.1 机器学习与深度学习
3.2 TensorFlow基本操作
3.3 神经网络实现原理
3.4 神经网络非线性回归
3.5 手写数字识别
3.6 图像分类基础
应用篇
项目一 智能农作物监测系统
任务一 农作物识别模型训练
任务二 农作物生长状况监测任务
项目二 智能安防监控系统
任务一 智能安防监控系统构建
任务二 智能安防监控系统功能实现
项目三 智慧零售自助结算系统
任务一 果蔬分类模型部署
任务二 智能电子秤系统构建
任务三 智慧零售自助结算系统开发
项目四 情绪识别氛围交互系统
任务一 模型部署
任务二 氛围灯控制系统构建
任务三 情绪识别氛围交互系统开发
项目五 客流统计分析系统
任务一 目标跟踪
任务二 人脸检测模型部署
项目六 人体姿态动作识别系统
任务一 人体姿态检测模型部署
任务二 人体姿态动作识别算法实现
任务三 人体姿态动作识别系统项目开发
项目七 车牌识别闸机控制系统
任务一 车牌识别模型部署
任务二 闸机控制系统构建
参考文献
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