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| 內容簡介： |
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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。 本书具有以下特点： 软硬结合，强化实践。为了便于理解，书中列举了大量应用实例，所有实例均在开发板上调试通过，可以直接运行，且每个应用实例均给出程序参考程序。适合教师讲授，易于学生阅读。本书在编写时力求做到通俗、易懂，书中图文并茂，针对本科层次学生特点，内容讲解在够用的基础上，突出实际应用。 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。
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| 關於作者： |
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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。负责本课程建设，成功上线超星学习通。
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| 目錄：
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第1章 绪论11.1 芯片简介11.2 芯片架构简介2第2章 飞腾芯片型号及技术参数32.1 飞腾公司简介32.2 飞腾芯片产品概述及技术理念42.2.1 飞腾芯片产品概述42.2.2 飞腾产品的技术理念42.3 飞腾系列芯片产品简介52.3.1 高性能服务器CPU52.3.2 高效能桌面CPU82.3.3 高端嵌入式CPU112.3.4 飞腾套片14第3章 开发板硬件结构及接口153.1 飞腾教育开发板简介153.2 板载硬件接口及模块163.3 MXM显卡及硬盘193.3.1 MXM显卡安装方式193.3.2 硬盘安装19第4章 搭建开发环境214.1 登录开发板系统214.1.1 通过串口登录开发板系统214.1.2 使用SSH登录开发板系统254.1.3 无线接入局域网284.1.4 开发板关机294.2 安装相关软件294.3 更新固件304.3.1 升级BIOS固件304.3.2 刻录启动盘304.4 操作系统324.4.1 安装银河麒麟系统324.4.2 安装debian系统354.4.3 安装Ubuntu系统434.5 TigerVNC局域网远程桌面444.6 更新Python至3.7版本454.7 更新gcc至9.4.0版本464.8 安装OpenCV494.8.1 安装OpenCV环境（C++接口）494.8.2 安装OpenCV环境（Python接口）50第5章 程序设计及在线开发535.1 ARM指令集简介535.2 程序设计流程555.3 在线开发流程56第6章 基础应用设计实例586.1 接口测试586.2 IIC通信606.2.1 IIC总线简介606.2.2 IIC总线的工作特点606.2.3 IIC总线访问外围设备616.3 音频采集及输出实例646.3.1 音频接口测试646.3.2 音频采集实例666.4 操作系统实例676.4.1 文件I/O操作676.4.2 进程管理、同步及通信696.4.3 线程管理726.4.4 线程同步及多路转接756.4.5 TCP、UDP连接测试实例78第7章 音/视频的播放与处理827.1 音/视频的播放827.1.1 了解gstreamer827.1.2 安装gstreamer837.1.3 音/视频播放步骤837.2 视频采集及缩放857.2.1 视频采集857.2.2 视频缩放877.3 H.264的编码及解码877.3.1 H.264简介877.3.2 H.264编码887.3.3 H.264解码907.4 TS封装及播放907.4.1 TS封装907.4.2 TS播放92第8章 图像处理及相关的设计实例958.1 图像处理基础知识958.1.1 读取、显示、保存图像968.1.2 获取图像属性978.1.3 图像的通道拆分与合并988.1.4 图像的加法与融合运算988.1.5 图像类型转换1008.1.6 图像的缩放、旋转、翻转和平移1028.2 图像对比度的增强1068.2.1 图像灰度化1078.2.2 灰度直方图1088.2.3 灰度直方图均衡化1098.2.4 灰度线性变换1118.2.5 伽马变换1128.3 图像加噪1148.3.1 添加椒盐噪声1148.3.2 添加高斯噪声1158.4 图像处理基础算子1168.4.1 拉普拉斯算子1168.4.2 Sobel算子1198.4.3 Canny边缘检测算法121第9章 人工智能推理及项目设计1239.1 MNN1239.1.1 MNN的特点及框架1239.1.2 MNN的工作流程1259.1.3 MNN运行实例1269.2 OpenCV DNN1279.2.1 OpenCV DNN介绍1279.2.2 执行GoogLeNet分类实例1289.3 目标识别设计及实现1319.3.1 背景介绍1319.3.2 YOLOv1原理1339.3.3 目标识别实例1369.3.4 血细胞分类实例140第10章 火焰及烟雾检测项目14510.1 项目目标14510.2 项目方案14710.2.1 项目所需设备14710.2.2 OpenCV与机器视觉14810.2.3 深度学习模型YOLOv314810.2.4 模型训练15010.2.5 远程监控实现15210.3 实验内容与具体步骤15410.3.1 Ubuntu系统下的OpenCV安装15410.3.2 基于Xftp实现PC、虚拟机、开发板间的文件传输15410.3.3 深度学习模型程序与程序简析16010.3.4 远程监控实施16310.4 实验结果及总结164第11章 垃圾分类项目16811.1 项目目标16811.2 项目方案16811.2.1 项目所需设备16811.2.2 数据集预处理16911.2.3 深度学习模型ResNet17111.2.4 模型训练17411.3 项目内容与具体步骤17511.3.1 数据集预处理及图像标注17511.3.2 深度学习模型的搭建、训练及测试17911.3.3 分类结果显示与分析18311.4 项目总结185附录A186
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