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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
随着信息技术的快速发展和行业需求的日益旺盛，人工智能技术获得了广泛关注，在全社会形成了人工智能技术研究和应用的热潮。本书围绕人工智能技术中的机器视觉技术进行介绍，重点讲解应用百度飞桨开源框架实现机器视觉项目开发的完整流程。本书共分7章：第1章对人工智能技术的发展阶段和基本概念进行了介绍，重点介绍了人工智能技术的核心内容，尤其是机器视觉技术；第2章对人工智能技术中涉及的相关理论知识进行了讲解，帮助读者掌握基本的数学方法；第3章通过案例，对百度飞桨的功能特点和使用方法进行了详细讲解，帮助读者快速掌握开发机器视觉项目的工具；作为本书的重点，第4~6章通过项目案例，详细讲解了OCR、目标检测、语义分割项目的实现过程，通过项目实战，帮助读者掌握机器视觉项目开发的基本技能；第7章对人工智能技术未来发展进行了介绍与展望。
本书适合作为普通高等院校人工智能、计算机、电子信息、机器人、自动化、机电一体化等专业本科生的教材，通过对书中内容的学习，读者可以掌握人工智能技术开发的基本技能。也可以作为从事人工智能技术研究、项目开发人员的参考书，快速实现项目应用落地。同时本书也适用于对人工智能技术感兴趣的读者，了解人工智能技术的一些基本概念和发展趋势。
本书配有电子课件、教学大纲、习题解答和配套教学视频等教学
资源，欢迎选用本书作教材的教师，登录www.cmpedu.com注册后下
载，或发邮件到jinacmp@163.com索取;也可加微信13910750469
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| 目錄：
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目录
前言
第1章
绪论1
导读1
本章知识点1
1.1 人工智能简介1
1.2 人工智能技术发展阶段3
1.3 人工智能技术研究的各种学派4
1.4 人工智能技术研究领域5
1.5 机器视觉概述6
1.5.1 机器视觉主要分类7
1.5.2 机器视觉研究难点10
本章小结10
习题10
第2章
机器视觉相关理论12
导读12
本章知识点12
2.1 机器视觉系统组成12
2.1.1 图像采集系统14
2.1.2 图像分析与处理系统17
2.2 常用数学方法18
2.2.1 归一化18
2.2.2 正则化20
2.2.3 标准化20
2.2.4 梯度下降21
2.3 深度学习理论的由来23
2.3.1 MP模型23
2.3.2 感知机24
2.3.3 人工神经网络26
2.4 卷积神经网络28
2.4.1 总体结构28
2.4.2 图像原理28
2.4.3 卷积运算28
2.4.4 池化运算29
2.4.5 激活函数30
本章小结30
习题30
第3章
Paddle开发详解32
导读32
本章知识点32
3.1 Paddle介绍32
3.1.1 Paddle概述32
3.1.2 Paddle安装指南32
3.1.3 Paddle工具箱34
3.1.4 Paddle API35
3.1.5 AI Studio平台35
3.2 快速上手Paddle38
3.2.1 环境配置38
3.2.2 数据集定义与加载39
3.2.3 数据预处理46
3.2.4 模型组网49
3.2.5 模型训练、评估与推理53
3.2.6 模型保存与加载59
3.2.7 推理部署63
本章小结74
习题74
第4章
OCR文字识别原理与实战75
导读75
本章知识点75
4.1 OCR概述75
4.1.1 OCR技术介绍76
4.1.2 文本检测77
4.1.3 文本识别78
4.2 数显屏数据自动识别系统79
4.2.1 系统结构设计80
4.2.2 DBNet算法实现与解析81
4.2.3 CRNN算法实现与解析86
4.2.4 数据自动识别算法开发90
4.2.5 案例总结101
4.3 芯片表面序列码识别系统101
4.3.1 OCR算法实现101
4.3.2 序列码识别算法开发104
4.3.3 系统测试与部署117
本章小结121
习题121
第5章
目标检测算法原理与实战122
导读122
本章知识点122
5.1 目标检测算法122
5.1.1 图像处理122
5.1.2 现代卷积神经网络 126
5.1.3 注意力机制137
5.1.4 关键技术148
5.2 人员摔倒检测系统159
5.2.1 系统需求分析159
5.2.2 系统结构设计160
5.2.3 算法开发173
5.2.4 系统测试与部署177
5.2.5 总结180
5.3 无人机航拍小目标检测系统180
5.3.1 系统需求分析181
5.3.2 无人机小目标算法开发182
本章小结189
习题190
第6章
语义分割原理与实战191
导读191
本章知识点191
6.1 语义分割概述191
6.2 基于UNet模型实现脊柱CT定位192
6.2.1 系统结构设计192
6.2.2 自适应卷积块和空间注意力模块192
6.2.3 算法设计193
6.2.4 代码实现198
6.2.5 系统测试202
本章小结204
习题204
第7章
人工智能技术新发展205
导读205
本章知识点205
7.1 相关技术发展205
7.2 未来应用领域206
7.3 大语言模型207
7.4 大模型未来发展趋势210
本章小结210
习题211
附录 212
参考文献 214
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| 內容試閱：
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人工智能技术方兴未艾、发展迅速，已经成为新一代信息技术中最受瞩目的技术之一，影响着社会生产、人民生活的方方面面。对于人们而言，人工智能显得既熟悉又神秘。交通出行中的车牌识别、超市购物中的商品识别、银行交易中的人脸识别在生活中随处可见，已为大众所熟知。同时，通过怎样的技术，使得机器具有类人的能力，对于大多数人而言又是很“神奇”的。
出于专业原因和求知欲，编者及其团队从2016年开始投入到人工智能技术研究中，期间阅读了大量文献，进行了深入的理论学习与研究，并与企业合作进行项目研究，亲历了近年来人工智能技术的发展与变迁。在这个过程中，编者充分感受到人工智能知识体系的庞大，同时，也深刻认识到人工智能技术对未来世界发展所能起到的重要作用。对个人而言，了解、学习甚至掌握人工智能技术是非常有必要的。
从理论应用角度而言，人工智能技术主要包括机器学习、机器视觉、自然语言处理、机器人等。目前，市面上关于人工智能技术的各类书目很多，但多数是以通用理论讲解为主，聚焦“机器视觉”系统理论和项目实践的书籍较少。基于这种考虑，并总结以往经验，编者编写了本书。本书面向的读者主要是普通高等院校人工智能、计算机、电子信息、机器人、自动化、机电一体化等专业的本科生，可以作为他们的专业教材，也可以作为对机器视觉技术感兴趣读者的参考书。编者相信，只要按照本书内容进行学习和实践，读者一定能够掌握人工智能技术，尤其是机器视觉系统开发所需的基本技能。
全书共7章。第1章介绍了人工智能技术概况；第2章系统讲解了机器视觉相关理论知识；第3章详细介绍了百度飞浆的功能特点和使用方法；第4~6章通过实例，详细讲解了如何完整实现机器视觉项目的开发；第7章对人工智能技术新发展进行了介绍与展望。由于篇幅有限，本书重点突出机器视觉技术应用，在理论上只做了必要介绍，读者可根据自身需要，参阅文献，获取更多相关知识。
正如人工智能是一个庞大的系统，本书的成功出版也是团队协作的结果。本书由高林主编，百度公司的技术团队提供了全程指导，加速了本书的编写进程；参阅了国内外多位作者的文献资料，极大地丰富了本书的内容。对所有人员的辛勤付出表示诚挚的感谢！
由于人工智能技术发展迅速，各种知识工具不断更新，加之编者水平有限，书中难免有不妥之处，敬请广大读者批评指正，不胜感激！
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