嵌入式人工智能開發(fā)與實踐

定　價：￥59.80

作　者：	賀雪晨，沈文忠著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115587183	出版時間：	2022-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書采用嵌入式人工智能開發(fā)板EAIDK 310和嵌入式虹膜門禁EAIDK-310-P20實驗平臺，使用Qt和PyQt作為UI設計和運行框架，通過在嵌入式Linux系統(tǒng)中使用Python和C++語言編寫程序代碼，實現(xiàn)視頻采集、物體分類、人臉識別、虹膜圖像預處理、虹膜圖像特征提取與匹配、虹膜圖像采集與定位顯示、虹膜識別門禁系統(tǒng)、智能音箱等實踐案例。本書重實踐、重應用、重開發(fā)、重創(chuàng)新，以人工智能主流應用場景落地為導向、理論與實踐相結(jié)合、強化學生應用型能力的培養(yǎng)為目標，詳細闡述解決實際問題的前沿技術(shù)和方法。本書可作為高等院校軟件工程、電子信息工程、人工智能等專業(yè)本科生與研究生的課程教材，也可供人工智能、嵌入式等相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員學習使用。

作者簡介

　　賀雪晨，1986年畢業(yè)于華東師范大學電子系，分配至上海電力大學前身上海電力學院工作至今。2007年澳大利亞Edith Cowan University、2014年美國Georgia State University訪問學者。《大學物理電子教案》的制作與使用，2001年上海市教學成果三等獎，排名第二?；谏矸菡J證平臺的電子信息人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新與實踐，2009年上海市教學成果二等獎，排名第一。主講的“多媒體技術(shù)”，獲2008年上海市精品課程；主講的“信息對抗與安全”，獲2006上海市重點課程。主持2018年上海市重點教改“基于人工智能應用場景的產(chǎn)教深度融合實踐教學改革與探索”、2019年教育部產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目“上海電力大學-Arm中國嵌入式人工智能聯(lián)合實驗室”、2017年教育部產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目“上海電力Arm 智能互聯(lián)實驗室”。 2005年開始主編出版教材16本，其中，《信息對抗與網(wǎng)絡安全（第2版）》獲2011年上海普通高校優(yōu)秀教材二等獎；《多媒體技術(shù)實用教程》是上海市精品課程配套教材，已出4版，累計印刷3萬多冊。主持的電子信息工程專業(yè)獲2013年教育部卓越工程師計劃、2017年上海市應用型本科專業(yè)。

圖書目錄

第 1章概述\t1
1．1 嵌入式人工智能概述\t1
1．2 EAIDK-310 快速入門\t2
1．2．1 連接WiFi\t2
1．2．2 自動登錄\t4
1．2．3 使用SSH連接開發(fā)板的命令行界面\t5
1．2．4 使用VNC連接開發(fā)板的圖形界面\t7
1．3 Linux文件系統(tǒng)與常用命令\t11
1．3．1 Linux 系統(tǒng)目錄結(jié)構(gòu)\t11
1．3．2 常用Linux 命令\t13
1．4 EAIDK 310 固件燒錄\t14
1．5 本章小結(jié)\t16
第 2章視頻采集\t18
2．1 視頻采集的Python實現(xiàn)\t18
2．1．1 圖像讀寫\t19
2．1．2 視頻捕獲\t20
2．2 視頻采集的C++實現(xiàn)（PC端）\t27
2．2．1 Qt下載安裝\t28
2．2．2 Qt快速入門\t28
2．2．3 C++實現(xiàn)視頻采集\t37
2．3 視頻采集的C++實現(xiàn)（EAIDK端）\t40
2．4 本章小結(jié)\t44
第3章物體分類檢測\t45
3．1 AI端側(cè)推理框架Tengine-Lite簡介\t46
3．1．1 Tengine-Lite特點\t47
3．1．2 使用 Tengine-Lite 推理框架進行部署\t47
3．1．3 準備工作\t48
3．2 物體分類的Python實現(xiàn)\t51
3．2．1 MobileNet算法簡介\t52
3．2．2 程序編寫\t53
3．2．3 程序運行\(zhòng)t56
3．3 物體分類的C++實現(xiàn)\t57
3．3．1 SSD算法簡介\t58
3．3．2 程序編寫\t59
3．3．3 程序運行\(zhòng)t67
3．4 本章小結(jié)\t68
第4章人臉識別\t69
4．1 人臉識別Python實現(xiàn)\t69
4．1．1 人臉識別\t72
4．1．2 人臉屬性\t76
4．1．3 人臉識別門禁\t79
4．1．4 基于PyQt的人臉識別界面設計\t85
4．2 人臉識別C++實現(xiàn)\t90
4．2．1 Vision．Face\t91
4．2．2 mainwindow程序編寫\t92
4．2．3 AlgThread程序編寫\t96
4．2．4 程序運行\(zhòng)t98
4．3 本章小結(jié)\t99
第5章虹膜圖像預處理\t100
5．1 虹膜識別技術(shù)概述\t100
5．1．1 什么是虹膜\t101
5．1．2 虹膜識別\t101
5．1．3 虹膜識別發(fā)展簡史\t102
5．1．4 虹膜識別系統(tǒng)框架\t103
5．2 虹膜圖像讀寫與變換\t106
5．2．1 讀寫圖像的C++實現(xiàn)\t106
5．2．2 圖像變換的C++實現(xiàn)\t107
5．3 虹膜圖像的檢測與定位\t111
5．3．1 虹膜圖像的檢測與定位原理\t112
5．3．2 虹膜圖像檢測定位的C++實現(xiàn)\t118
5．3．3 C++函數(shù)轉(zhuǎn)換為Python接口的實現(xiàn)及調(diào)用\t131
5．3．4 虹膜圖像檢測定位的Python實現(xiàn)\t138
5．4 虹膜圖像的精確定位及歸一化\t143
5．4．1 虹膜圖像的精確定位及歸一化原理\t143
5．4．2 虹膜圖像精確定位及歸一化的C++實現(xiàn)\t146
5．4．3 虹膜圖像精確定位及歸一化的Python實現(xiàn)\t154
5．5 本章小結(jié)\t159
第6章虹膜圖像特征提取與匹配\t160
6．1 虹膜圖像質(zhì)量評估\t160
6．1．1 虹膜圖像質(zhì)量評估原理\t161
6．1．2 虹膜圖像質(zhì)量評估的C++實現(xiàn)\t164
6．1．3 虹膜圖像質(zhì)量評估的Python實現(xiàn)\t168
6．2 虹膜圖像特征提取與特征匹配\t169
6．2．1 虹膜圖像特征提取算法\t170
6．2．2 虹膜圖像特征匹配算法\t174
6．2．3 特征提取與匹配的C++實現(xiàn)\t174
6．2．4 特征提取與匹配的Python實現(xiàn)\t181
6．3 本章小結(jié)\t185
第7章虹膜圖像的采集與定位顯示\t186
7．1 虹膜圖像的采集\t186
7．1．1 虹膜圖像采集設備簡介\t186
7．1．2 虹膜圖像采集的C++實現(xiàn)\t188
7．1．3 虹膜圖像采集的Python實現(xiàn)\t195
7．2 虹膜圖像采集與定位顯示的Python實現(xiàn)\t197
7．3 本章小結(jié)\t200
第8章基于PyQt的虹膜識別門禁系統(tǒng)開發(fā)\t201
8．1 EAIDK-310-P20實驗平臺\t201
8．1．1 EAIDK-310-P20設備簡介\t202
8．1．2 EAIDK-310-P20設備的門禁開關(guān)控制\t203
8．1．3 EAIDK-310-P20設備的語音控制\t205
8．1．4 基于PyQt的虹膜識別門禁系統(tǒng)架構(gòu)\t206
8．2 虹膜識別門禁系統(tǒng)核心模塊\t207
8．2．1 核心模塊功能代碼\t208
8．2．2 核心模塊功能流程\t217
8．3 虹膜圖像采集與預覽子系統(tǒng)\t218
8．3．1 PyQt UI設計\t218
8．3．2 代碼設計\t221
8．4 用戶虹膜注冊子系統(tǒng)\t222
8．4．1 PyQt UI設計\t223
8．4．2 代碼設計\t226
8．5 用戶虹膜識別子系統(tǒng)\t230
8．5．1 PyQt UI設計\t230
8．5．2 代碼設計\t231
8．6 本章小結(jié)\t234
第9章智能音箱\t235
9．1 環(huán)境配置\t235
9．1．1 安裝VLC庫\t235
9．1．2 播放測試音頻\t236
9．1．3 查詢設備節(jié)點\t236
9．2 語音識別\t238
9．2．1 準備工作\t238
9．2．2 編譯\t241
9．2．3 運行\(zhòng)t242
9．3 自然語言處理\t243
9．4 語音合成\t244
9．5 智能音箱制作\t246
9．6 本章小結(jié)\t249
參考文獻\t250