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| 編輯推薦： |
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本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全
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| 內容簡介： |
边缘智能计算是人工智能的前沿技术。本书由浅入深、图文并茂，紧随边缘计算在工业界的最新发展，给出大量的编程和项目案例分析。本书结构完整，理论和实践结合，广度与深度兼备，不仅有理论的阐述和简单的结果展示，而且系统性剖析边缘智能计算技术的重要性，从夯实理论到完成实战一气呵成。本书采取项目驱动教学模式，以学生为主体，以任务为导向组织内容。
本书共5个项目，内容包括边缘计算开发板基础应用、边缘计算算法SDK应用、TensorFlow图像上色模型部署、PyTorch目标检测模型部署、TFLite手掌检测模型部署。本书根据岗位工作任务要求，确定学习任务内容，设计选取了14个工作任务。
本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材，对于从事边缘计算产品应用和研发的相关技术人员与爱好者也有一定的参考价值。本书配有PPT电子课件，选用本书作为教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com），免费注册后下载获取或联系编辑获取（010-88379194）。本书还配有微课，读者可直接扫码观看。
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| 目錄：
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目录
前言
二维码索引
项目1 边缘计算开发板基础应用1
【引导案例】1
任务1 案例体验2
任务2 使用OpenCV实现USB摄像头的调用10
项目2 边缘计算算法SDK应用21
【引导案例】21
任务1 目标检测算法接口的应用22
任务2 人脸识别算法接口应用30
任务3 人体关键点检测算法接口应用43
任务4 车牌识别算法接口应用52
项目3 TensorFlow图像上色模型部署63
【引导案例】63
任务1 使用TensorFlow训练图像彩色化模型64
任务2 TensorFlow模型转换为RKNN模型并进行预测76
项目4 PyTorch目标检测模型部署89
【引导案例】89
任务1 使用YOLOv5实现模型训练及转换90
任务2 ONNX模型文件转换为RKNN模型文件102
任务3 部署YOLOv5模型实现实时检测118
项目5 TFLite手掌检测模型部署131
【引导案例】131
任务1 TFLite模型文件转换为RKNN模型文件132
任务2 使用RKNN模型实现手掌检测140
任务3 部署边缘端手掌检测应用151
参考文献155
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| 內容試閱：
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前言
随着物联网、人工智能和云计算等技术的快速发展，边缘智能计算作为一种创新的计算模式，正逐渐成为人们关注的焦点。本书以深入浅出的方式介绍了边缘智能计算的概念、原理和基础知识，并从多个角度系统地探讨了其在各个领域的应用。本书的主要内容包括边缘计算开发板基础应用、边缘计算算法SDK应用、TensorFlow图像上色模型部署、PyTorch目标检测模型部署、TFLite手掌检测模型部署，涵盖了边缘智能计算在智能交通、智能制造、智慧城市等行业的具体应用案例，展示了其在提高效率、降低成本、增强安全性等方面的显著优势，并且对其未来的发展趋势进行了展望。
本书聚焦于边缘智能计算的关键技术，如边缘计算算法SDK应用、RKNN模型的转换与推理、边缘端模型部署等。读者可通过对这些技术的理解和应用，实现对边缘智能计算系统的构建与优化。
本书以“信息技术+”助力新一代信息技术专业升级，满足职业院校学生多样化的学习需求，通过配备丰富的微课视频、PPT等资源，大力推进“互联网+”“智能+”教育新形态，推动教育教学变革创新。
本书由院校和企业联合开发，充分发挥院校人才培养经验和企业优势，利用企业对岗位需求的认知及培训评价组织对专业技能的把控，结合教材开发与教学实施的经验，保证了本书的适应性与可行性。本书由北京新大陆时代科技有限公司组编，苑占江、马国峰担任主编，张宪金、陈胜担任副主编，龚坚平、赵嘉阳参加编写。其中，项目1由马国峰完成，项目2由张宪金完成，项目3由陈胜和龚坚平完成，项目4由赵嘉阳完成，项目5由苑占江完成。全书由苑占江统稿。
由于编者水平有限，书中难免出现疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正。
编 者
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