编辑推荐
一本关于人工智能嵌入式系统开发的学习指南。
内容简介
本书基于国产飞腾高性能CPU的嵌入式开发板，从嵌入式开发、操作系统、硬件接口的应用实践、综合人工智能项目实践进行了介绍与实例展示。首先介绍飞腾教育开发板的硬件平台及基本使用方法，然后以D2000处理器为主体，详细介绍基本硬件结构、工作原理、音视频模块和典型AI应用等实践案例。
本书可作为普通高等院校电子、电气、计算机、通信、自动化、智能科学与技术等工科专业本科教材，也可供广大从事单片机应用系统开发的工程技术人参考。
作者简介
编者陈雯柏，博导，校青年教学名师、自动化学院创新实践基地负责人。兼任中国人工智能学会理事，中国教育发展战略学会人工智能与机器人专业委员会理事，清华大学出版社专家委员，北京市属高校本科专业评估标准研制专家。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 芯片简介
1.2 芯片架构简介
第2章 飞腾芯片型号及技术参数
2.1 飞腾公司简介
2.2 飞腾芯片产品概述及技术理念
2.2.1 飞腾芯片产品概述
2.2.2 飞腾产品的技术理念
2.3 飞腾系列芯片产品简介
2.3.1 高性能服务器CPU
2.3.2 高效能桌面CPU
2.3.3 高端嵌入式CPU
2.3.4 飞腾套片
第3章 开发板硬件结构及接口
3.1 飞腾教育开发板简介
3.2 板载硬件接口及模块
3.3 MXM显卡及硬盘
3.3.1 MXM显卡安装方式
3.3.2 硬盘安装
第4章 搭建开发环境
4.1 登录开发板系统
4.1.1 通过串口登录开发板系统
4.1.2 使用SSH登录开发板系统
4.1.3 无线接入局域网
4.1.4 开发板关机
4.2 安装相关软件
4.3 更新固件
4.3.1 升级BIOS固件
4.3.2 刻录启动盘
4.4 操作系统
4.4.1 安装银河麒麟系统
4.4.2 安装debian系统
4.4.3 安装Ubuntu系统
4.5 TigerVNC局域网远程桌面
4.6 更新Python至3.7版本
4.7 更新gcc至9.4.0版本
4.8 安装OpenCV
4.8.1 安装OpenCV环境（C++接口）
4.8.2 安装OpenCV环境（Python接口）
第5章 程序设计及在线开发
5.1 ARM指令集简介
5.2 程序设计流程
5.3 在线开发流程
第6章 基础应用设计实例
6.1 接口测试
6.2 IIC通信
6.2.1 IIC总线简介
6.2.2 IIC总线的工作特点
6.2.3 IIC总线访问外围设备
6.3 音频采集及输出实例
6.3.1 音频接口测试
6.3.2 音频采集实例
6.4 操作系统实例
6.4.1 文件I/O操作
6.4.2 进程管理、同步及通信
6.4.3 线程管理
6.4.4 线程同步及多路转接
6.4.5 TCP、UDP连接测试实例
第7章 音/视频的播放与处理
7.1 音/视频的播放
7.1.1 了解gstreamer
7.1.2 安装gstreamer
7.1.3 音/视频播放步骤
7.2 视频采集及缩放
7.2.1 视频采集
7.2.2 视频缩放
7.3 H.264的编码及解码
7.3.1 H.264简介
7.3.2 H.264编码
7.3.3 H.264解码
7.4 TS封装及播放
7.4.1 TS封装
7.4.2 TS播放
第8章 图像处理及相关的设计实例
8.1 图像处理基础知识
8.1.1 读取、显示、保存图像
8.1.2 获取图像属性
8.1.3 图像的通道拆分与合并
8.1.4 图像的加法与融合运算
8.1.5 图像类型转换
8.1.6 图像的缩放、旋转、翻转和平移
8.2 图像对比度的增强
8.2.1 图像灰度化
8.2.2 灰度直方图
8.2.3 灰度直方图均衡化
8.2.4 灰度线性变换
8.2.5 伽马变换
8.3 图像加噪
8.3.1 添加椒盐噪声
8.3.2 添加高斯噪声
8.4 图像处理基础算子
8.4.1 拉普拉斯算子
8.4.2 Sobel算子
8.4.3 Canny边缘检测算法
第9章 人工智能推理及项目设计
9.1 MNN
9.1.1 MNN的特点及框架
9.1.2 MNN的工作流程
9.1.3 MNN运行实例
9.2 OpenCV DNN
9.2.1 OpenCV DNN介绍
9.2.2 执行GoogLeNet分类实例
9.3 目标识别设计及实现
9.3.1 背景介绍
9.3.2 YOLOv1原理
9.3.3 目标识别实例
9.3.4 血细胞分类实例
第10章 火焰及烟雾检测项目
10.1 项目目标
10.2 项目方案
10.2.1 项目所需设备
10.2.2 OpenCV与机器视觉
10.2.3 深度学习模型YOLOv3
10.2.4 模型训练
10.2.5 远程监控实现
10.3 实验内容与具体步骤
10.3.1 Ubuntu系统下的OpenCV安装
10.3.2 基于Xftp实现PC、虚拟机、开发板间的文件传输
10.3.3 深度学习模型程序与程序简析
10.3.4 远程监控实施
10.4 实验结果及总结
第11章 垃圾分类项目
11.1 项目目标
11.2 项目方案
11.2.1 项目所需设备
11.2.2 数据集预处理
11.2.3 深度学习模型ResNet
11.2.4 模型训练
11.3 项目内容与具体步骤
11.3.1 数据集预处理及图像标注
11.3.2 深度学习模型的搭建、训练及测试
11.3.3 分类结果显示与分析
11.4 项目总结
附录A
人工智能嵌入式系统开发实战是2023年由电子工业出版社出版,作者陈雯柏 等 主编。
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