基礎(chǔ)篇： 人工智能邊緣設備開發(fā)入門

模塊1人工智能邊緣設備基礎(chǔ)概念3
1.1人工智能邊緣設備概述4
1.1.1人工智能的概念4
1.1.2邊緣計算的概念5
1.2人工智能邊緣設備的特點6
1.3人工智能邊緣設備應用7
1.3.1典型應用領(lǐng)域7
1.3.2典型應用設備7
1.4人工智能邊緣設備的挑戰(zhàn)與發(fā)展9
1.4.1挑戰(zhàn)9
1.4.2發(fā)展10
【案例實現(xiàn)】人工智能邊緣設備開發(fā)環(huán)境配置10
任務1： 本地控制人工智能邊緣設備11
任務2： 人工智能邊緣設備網(wǎng)絡配置11
任務3： 遠程連接人工智能邊緣設備16
【模塊小結(jié)】19
【知識拓展】人工智能邊緣設備助力數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展19
【課后實訓】20
模塊2人工智能邊緣設備應用技術(shù)棧21
2.1人工智能邊緣設備技術(shù)棧22
2.1.1數(shù)據(jù)處理平臺22
2.1.2操作系統(tǒng)22
2.1.3硬件設備23
2.1.4計算框架23
2.1.5智能算法24
2.1.6智能編程庫24
2.2數(shù)據(jù)處理方法25
2.2.1圖像數(shù)據(jù)處理25
2.2.2文本數(shù)據(jù)處理28
【案例實現(xiàn)】數(shù)據(jù)處理應用31
任務1： 讀取圖像數(shù)據(jù)32
任務2： 圖像數(shù)據(jù)概覽34
任務3： 圖像數(shù)據(jù)預處理36
【模塊小結(jié)】39
【知識拓展】從《十四五大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中看數(shù)據(jù)處理平臺的
發(fā)展39
【課后實訓】40
模塊3人工智能邊緣設備操作系統(tǒng)41
3.1操作系統(tǒng)的概念42
3.1.1操作系統(tǒng)的基本功能42
3.1.2常見的邊緣智能操作系統(tǒng)43
3.2Linux系統(tǒng)操作命令46
3.2.1系統(tǒng)狀態(tài)檢測命令47
3.2.2工作目錄切換命令49
3.2.3文件目錄管理命令50
【案例實現(xiàn)】Linux系統(tǒng)磁盤檢測與維護52
任務1： 使用jtop工具查看設備情況53
任務2： 手動查看具體磁盤存儲空間57
任務3： 自動刪除磁盤存儲日志文件58
【模塊小結(jié)】61
【知識拓展】人工智能邊緣設備操作系統(tǒng)為數(shù)字經(jīng)濟提供基礎(chǔ)設施62
【課后實訓】62
模塊4人工智能邊緣設備硬件基礎(chǔ)63
4.1人工智能邊緣設備工作流程64
4.1.1數(shù)據(jù)采集64
4.1.2數(shù)據(jù)傳輸65
4.1.3智能邊緣計算65
4.2人工智能邊緣設備硬件類型66
4.2.1傳感器66
4.2.2可編程邏輯控制器67
4.3常見的傳感器68
4.3.1攝像頭69
4.3.2麥克風70
【案例實現(xiàn)】智能邊緣設備傳感器應用71
任務1： 查看攝像頭掛載情況71
任務2： 調(diào)用攝像頭拍照與保存72
任務3： 調(diào)用語音模塊錄音與回放76
【模塊小結(jié)】79
【知識拓展】智能邊緣硬件在智慧城市中的應用79
【課后實訓】79

進階篇： 人工智能邊緣設備應用技術(shù)

模塊5人工智能邊緣設備計算框架83
5.1智能邊緣計算框架的概念84
5.2常用的智能邊緣計算框架84
5.2.1Paddle Inference框架85
5.2.2MNN框架85
5.2.3Dabnn框架86
5.2.4OpenVINO框架86
5.2.5TensorFlow Lite 框架86
【案例實現(xiàn)】Paddle Inference框架安裝87
任務1： 查看人工智能邊緣設備硬件環(huán)境87
任務2： 驗證人工智能邊緣設備編譯環(huán)境88
任務3： 安裝PaddlePaddle框架 88
任務4： 驗證Paddle Inference安裝情況90
【模塊小結(jié)】92
【知識拓展】國產(chǎn)開源深度學習框架的意義與重要性92
【課后實訓】93
模塊6人工智能邊緣設備算法基礎(chǔ)94
6.1人工智能算法概述95
6.1.1人工智能算法的基本概念95
6.1.2人工智能算法的基本要素96
6.1.3人工智能算法的基本特征97
6.2常見的人工智能算法97
6.2.1圖像分類算法97
6.2.2目標檢測算法98
6.2.3圖像分割算法99
6.2.4人體關(guān)鍵點檢測算法100
6.2.5語音識別算法101
6.2.6文字識別算法101
【案例實現(xiàn)】人工智能算法應用與基礎(chǔ)實現(xiàn)102
任務1： 實訓環(huán)境準備102
任務2： 體驗圖像分類算法103
任務3： 體驗目標檢測算法105
任務4： 體驗圖像分割算法105
任務5： 體驗人體關(guān)鍵點檢測算法107
任務6： 人臉檢測算法實現(xiàn)108
【模塊小結(jié)】111
【知識拓展】人工智能算法的安全風險及其應對方法111
【課后實訓】111
模塊7人工智能邊緣設備基礎(chǔ)應用113
7.1庫的類別114
7.1.1函數(shù)庫114
7.1.2模型庫115
7.2常用的人工智能模型庫115
7.2.1圖像分類常用模型庫115
7.2.2目標檢測常用模型庫116
7.2.3圖像分割常用模型庫117
7.2.4文字識別常用模型庫117
7.2.5語音識別常用模型庫118
7.3遷移學習算法118
7.3.1遷移學習算法的概念119
7.3.2遷移學習算法的應用119
7.3.3遷移學習算法的特點120
【案例實現(xiàn)】基于遷移學習的電子產(chǎn)品分類121
任務1： 模型訓練環(huán)境準備121
任務2： 分類目標數(shù)據(jù)采集122
任務3： 遷移學習模型訓練126
任務4： 測試模型訓練結(jié)果127
【模塊小結(jié)】131
【知識拓展】人工智能從大煉模型到煉大模型變化的意義131
【課后實訓】132

應用篇： 人工智能邊緣設備項目實戰(zhàn)

模塊8產(chǎn)品智能分揀系統(tǒng)搭建135
8.1產(chǎn)品智能分揀系統(tǒng)概述136
8.1.1背景136
8.1.2意義137
8.2智能分揀系統(tǒng)常用方法137
8.2.1條形碼識別技術(shù)138
8.2.2RFID（射頻識別）技術(shù)139
8.2.3圖像識別技術(shù)139
8.3人工智能邊緣設備應用案例分析141
8.3.1核心訴求141
8.3.2解決方案141
8.4目標檢測的實現(xiàn)原理141
【案例實現(xiàn)】基于目標檢測的產(chǎn)品智能分揀系統(tǒng)搭建143
任務1： 模型訓練環(huán)境準備143
任務2： 檢測目標數(shù)據(jù)采集145
任務3： 遷移學習模型訓練150
任務4： 測試模型訓練結(jié)果152
【模塊小結(jié)】153
【知識拓展】智能分揀系統(tǒng)助力物流體系建設153
【課后實訓】153
模塊9產(chǎn)品質(zhì)量檢測系統(tǒng)搭建154
9.1產(chǎn)品質(zhì)量檢測系統(tǒng)概述155
9.1.1背景155
9.1.2意義156
9.2產(chǎn)品質(zhì)量檢測系統(tǒng)常用方法156
9.2.1基于顏色特征的方法156
9.2.2基于紋理特征的方法157
9.2.3基于形狀特征的方法158
9.2.4基于空間關(guān)系特征的方法158
9.3邊緣設備應用案例分析159
9.3.1核心訴求159
9.3.2解決方案160
9.4產(chǎn)品質(zhì)量檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)流程161
9.4.1圖像獲取模塊161
9.4.2圖像處理模塊161
9.4.3圖像分析模塊162
9.4.4人機接口模塊162
【案例實現(xiàn)】基于物體檢測的PCB質(zhì)量檢測系統(tǒng)搭建162
任務1： PCB質(zhì)量檢測模型部署格式導出163
任務2： PCB質(zhì)量檢測模型部署環(huán)境編譯165
任務3： PCB質(zhì)量檢測部署格式模型性能預測168
任務4： PCB質(zhì)量檢測部署格式模型命令行部署預測171
【模塊小結(jié)】172
【知識拓展】從中國制造到中國智造173
【課后實訓】173
模塊10生產(chǎn)安全監(jiān)控系統(tǒng)搭建175
10.1生產(chǎn)安全監(jiān)控系統(tǒng)的概念176
10.2生產(chǎn)安全監(jiān)控系統(tǒng)的背景及意義176
10.3生產(chǎn)安全監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)成及應用178
10.3.1系統(tǒng)構(gòu)成178
10.3.2場景應用179
10.4邊緣設備應用案例分析179
10.4.1核心訴求179
10.4.2解決方案180
10.5行為識別的實現(xiàn)流程181
10.5.1輸入圖像數(shù)據(jù)集181
10.5.2圖像預處理181
10.5.3特征提取182
10.5.4訓練分類器182
10.5.5行為識別分類182
【案例實現(xiàn)】基于目標檢測的安全帽佩戴識別系統(tǒng)功能實現(xiàn)182
任務1： 安全帽佩戴識別模型性能預測183
任務2： 安全帽佩戴識別模型轉(zhuǎn)換部署185
任務3： 安全帽佩戴識別模型服務應用187
【模塊小結(jié)】190
【知識拓展】人工智能助力企業(yè)安全生產(chǎn)發(fā)展190
【課后實訓】191
模塊11產(chǎn)品票務管理系統(tǒng)搭建192
11.1智慧財會的背景與意義193
11.1.1背景193
11.1.2意義194
11.2邊緣設備在票據(jù)識別中的應用196
11.2.1文字的高速自動輸入196
11.2.2辦公自動化196
11.2.3智能計算機196
11.2.4信息壓縮與傳輸197
11.2.5文字錄入197
11.3邊緣設備應用案例分析： 財務報銷智能化197
11.3.1核心訴求197
11.3.2解決方案197
11.4文字識別的實現(xiàn)原理198
【案例實現(xiàn)】基于文字識別的票據(jù)識別功能實現(xiàn)200
任務1： 加載文字識別模型200
任務2： 單張票據(jù)文件識別201
任務3： 多張票據(jù)文件識別203
【模塊小結(jié)】207
【知識拓展】文字識別助力數(shù)字政務升級207
【課后實訓】208
模塊12智能客戶服務系統(tǒng)搭建209
12.1智能客服的背景與意義210
12.1.1背景210
12.1.2意義210
12.2邊緣設備在智能客服中的應用211
12.2.1人工智能代理管理211
12.2.2智慧交通語音導航212
12.2.3智能語音外呼212
12.3邊緣設備應用案例分析212
12.3.1核心訴求212
12.3.2解決方案213
【案例實現(xiàn)】基于語音識別的智能客戶服務系統(tǒng)搭建213
任務1： 創(chuàng)建語音識別應用214
任務2： 編寫語音輸入函數(shù)221
任務3： 編寫語音識別函數(shù)223
任務4： 語音識別測試應用224
【模塊小結(jié)】227
【知識拓展】智能客服的發(fā)展趨勢227
【課后實訓】227
參考文獻229