人工智能應用開發——基於LabVIEW與百度飛槳（EasyDL）的設計與實現

本書按照典型工程能力生成路徑指引，首先全面介紹了虛擬儀器開發軟件LabVIEW的程序設計基本方法、設計模式以及技術拓展開發方法；然後以基本電參數、聲音、圖像等典型信號為對象，提供了基於LabVIEW的數據採集與相關應用技術開發的程序設計方法；在此基礎上，借助百度AI開放平臺，介紹了結構化數值數據、聲音數據、圖像數據等不同類型採集數據支持下的AI應用模型的快速建模、訓練、發布和測試調用方法，最後將前述內容融會貫通，給出了基於LabVIEW的“數據採集+人工智能”完整應用系統技術原型快速設計及實現的詳細過程。 本書內容豐富，具有較強的可操作性和實用價值，對於快速落地數據採集產品的智能化、輕松完成傳統業務的智能化升級改造具有重要的參開借鑒價值。本書既可用於測試測量工作相關技術人員學習與參考，還可作為各類信息技術、創客教育培訓機構教材，更可作為應用型本科及高職院校電子信息類、自動化類、機電類專業學生綜合實驗、課程設計、畢業設計參考用書。

 

 

目錄

第1章LabVIEW程序設計快速入門

 

1.1LabVIEW開發平臺簡介

 

1.1.1圖形化編程與LabVIEW

 

1.1.2LabVIEW 2018開發環境

 

1.1.3LabVIEW程序設計初步

 

1.1.4LabVIEW程序運行與調試

 

1.2LabVIEW中的數據類型

 

1.2.1數值類型

 

1.2.2布爾類型

 

1.2.3枚舉類型

 

1.2.4字符串類型

 

1.2.5數組

 

1.2.6簇數據

 

1.3LabVIEW程序設計基礎

 

1.3.1循環結構

 

1.3.2條件結構

 

1.3.3順序結構

 

1.3.4事件結構

 

1.3.5子VI設計

 

1.3.6局部變量與全局變量

 

1.3.7屬性節點與功能節點

 

第2章LabVIEW程序設計擴展技術

 

2.1動態鏈接庫應用編程

 

2.1.1DLL簡介

 

2.1.2創建DLL

 

2.1.3調用實例

 

2.2JSON應用編程

 

2.2.1基本概念

 

2.2.2主要節點

 

2.2.3應用實例

 

2.3HTTP協議應用編程

 

2.3.1基本概念

 

2.3.2主要節點

 

2.3.3應用實例

 

2.4文件I/O操作

 

2.4.1基本概念

 

2.4.2主要節點

 

2.4.3應用實例

 

第3章LabVIEW數據採集技術

 

3.1數據採集技術概論

 

3.1.1基本概念

 

3.1.2信號分類

 

3.1.3接線方式

 

3.1.4系統組成

 

3.1.5常用技術指標

 

3.2數值數據採集

 

3.2.1數值採集

 

3.2.2應用開發實例

 

3.3聲音數據採集

 

3.3.1聲音採集

 

3.3.2應用開發實例

 

3.4圖像數據採集

 

3.4.1圖像採集

 

3.4.2應用開發實例

 

第4章飛槳EasyDL開發平臺概況

 

4.1EasyDL平臺簡介

 

4.1.1EasyDL快速認知

 

4.1.2EasyDL產品優勢

 

4.1.3EasyDL常用概念

 

4.1.4EasyDL平臺分類

 

4.2EasyDL平臺AI應用建模

 

4.2.1一般流程

 

4.2.2創建模型

 

4.2.3上傳數據

 

4.2.4訓練與校驗

 

4.2.5發布模型

 

4.2.6應用測試

 

第5章飛槳EasyDL結構化數據AI應用建模

 

5.1表格數據預測建模

 

5.1.1基本流程

 

5.1.2創建模型

 

5.1.3數據準備

 

5.1.4模型訓練

 

5.1.5模型校驗

 

5.1.6模型發布

 

5.1.7接口測試

 

5.2時序數據預測建模

 

5.2.1基本流程

 

5.2.2創建模型

 

5.2.3數據準備

 

5.2.4模型訓練

 

5.2.5模型校驗

 

5.2.6模型發布

 

5.2.7接口測試

 

第6章飛槳EasyDL語音數據AI應用建模

 

6.1聲音分類建模

 

6.1.1基本流程

 

6.1.2創建模型

 

6.1.3數據準備

 

6.1.4模型訓練

 

6.1.5模型校驗

 

6.1.6模型發布

 

6.1.7接口測試

 

6.2語音識別建模

 

 

6.2.1基本流程

 

6.2.2創建模型

 

6.2.3數據準備

 

6.2.4模型訓練

 

6.2.5模型發布

 

6.2.6接口測試

 

第7章飛槳EasyDL圖像數據AI應用建模

 

7.1圖像分類建模

 

7.1.1基本流程

 

7.1.2創建模型

 

7.1.3數據準備

 

7.1.4模型訓練

 

7.1.5模型校驗

 

7.1.6模型發布

 

7.1.7接口測試

 

7.2物體檢測建模

 

7.2.1基本流程

 

7.2.2創建模型

 

7.2.3數據準備

 

7.2.4數據標註

 

7.2.5模型訓練

 

7.2.6模型校驗

 

7.2.7模型發布

 

7.2.8接口測試

 

7.3圖像分割建模

 

7.3.1基本流程

 

7.3.2創建模型

 

7.3.3數據準備

 

7.3.4數據標註

 

7.3.5模型訓練

 

7.3.6模型校驗

 

7.3.7模型發布

 

7.3.8接口測試

 

第8章數值數據採集與智能應用開發

 

8.1表格數據預測應用開發實例

 

8.1.1程序設計目標

 

8.1.2程序總體結構

 

8.1.3獲取服務令牌

 

8.1.4生成請求數據

 

8.1.5發出服務請求

 

8.1.6解析響應數據

 

8.1.7完整程序框圖

 

8.1.8運行結果分析

 

8.2時序數據預測應用開發實例

 

8.2.1程序設計目標

 

8.2.2程序總體結構

 

8.2.3獲取服務令牌

 

8.2.4生成請求數據

 

8.2.5發出服務請求

 

8.2.6解析響應數據

 

8.2.7完整程序框圖

 

8.2.8運行結果分析

 

第9章聲音數據採集與智能應用開發

 

9.1聲音分類應用開發實例

 

9.1.1程序設計目標

 

9.1.2程序總體結構

 

9.1.3獲取服務令牌

 

9.1.4生成請求數據

 

9.1.5發出服務請求

 

9.1.6解析響應數據

 

9.1.7完整程序框圖

 

9.1.8運行結果分析

 

9.2語音識別應用開發實例

 

9.2.1程序設計目標

 

9.2.2程序總體結構

 

9.2.3獲取服務令牌

 

9.2.4生成請求數據

 

9.2.5發出服務請求

 

9.2.6解析響應數據

 

9.2.7完整程序框圖

 

9.2.8運行結果分析

 

第10章圖像數據採集與智能應用開發

 

10.1圖像分類應用開發實例

 

10.1.1程序設計目標

 

10.1.2程序總體結構

 

10.1.3獲取服務令牌

 

10.1.4生成請求數據

 

10.1.5發出服務請求

 

10.1.6解析響應數據

 

10.1.7完整程序框圖

 

10.1.8運行結果分析

 

10.2物體檢測應用開發實例

 

10.2.1程序設計目標

 

10.2.2程序總體結構

 

10.2.3獲取服務令牌

 

10.2.4生成請求數據

 

10.2.5發出服務請求

 

10.2.6解析響應數據

 

10.2.7完整程序框圖

 

10.2.8運行結果分析

 

10.3圖像分割應用開發實例

 

10.3.1程序設計目標

 

10.3.2程序總體結構

 

10.3.3獲取服務令牌

 

10.3.4生成請求數據

 

10.3.5發出服務請求

 

10.3.6解析響應數據

 

10.3.7完整程序框圖

 

10.3.8運行結果分析