人工智能應用案例實踐(微課視頻版)

王海軍、李海波 主編,王俊林、寇誌偉、楊瑞紅 副主編

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商品描述

"本書圍繞計算機視覺和智能語音處理技術在交通、工業等領域的實際項目案例,深入淺出地講解項目涉及的核心的模型與關鍵技術。本書中的案例代碼可以在PC和AIE-kit人工智能邊緣計算實訓設備上進行部署與實施,軟、硬件結合實現了教學場景化、學習趣味化。 本書首先介紹計算機視覺和語音識別的基礎技術及機器學習技術的應用,例如人臉檢測、眨眼檢測、實時聲源定位、異常行為聚類分析、使用GMM-HMM模型識別孤立詞等,然後介紹基於深度學習技術的應用,例如交通標誌識別、車輛型號和特征識別、車輛跟蹤、車輛違規檢測、基於 Transformer 深度學習模型的中文 OCR、老照片自動著色、圖像超分辨率、火災與吸煙檢測、生物特征識別等;最後圍繞工業產品檢測的核心任務,詳細探討了相機建模與校準、立體測距及殘次品檢測三大核心技術的實現原理與應用場景。 本書適合人工智能相關專業的學生及計算機初學者閱讀,既可以作為高等院校人工智能相關專業的教材,也可以作為相關領域從業者的學習和參考用書。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺,深入理解和掌握相關原理與方法,提高解決實際問題的能力。 "

作者簡介

王海軍,男,漢族,首都師範大學研究生學歷,工學碩士,鄂爾多斯應用技術學院數學與計算機工程系計算機科學與技術教研室主任,正高級工程師,副教授,信息系統項目管理師,信息系統監理師,高級網絡系統架構工程師,內蒙古高等學校教壇新秀,鄂爾多斯市青年優秀人才,主持參與省部級項目十余項,發表論文30余篇,其中SCI、EI及CPCI檢索15篇,CSCD及北大核心檢索7篇,授權軟件著作權7項,實用新型專業1項,編寫專著1部,參編教材4部,獲得2016年內蒙古教育廳優秀論文三等獎1項,獲得2017年內蒙古科技廳優秀論文二等獎1項,獲得2019年內蒙古教育廳優秀研究成果三等獎1項,獲得2022年內蒙古高等教育協會優秀論文一等獎1項。

目錄大綱

目錄

教學大綱及教學課件(PPT)

本書源碼

第1章人工智能應用體驗(15min)

1.1任務1: Python類庫安裝

1.1.1任務分析

1.1.2必備知識: Python常見類庫

1.1.3任務實施

1.2任務2: 中文OCR項目體驗

1.2.1任務分析

1.2.2必備知識: 視覺智能

1.2.3任務實施

1.3任務3: 實時語音克隆

1.3.1任務分析

1.3.2必備知識: 語音智能

1.3.3任務實施

第2章使用OpenCV進行眨眼檢測(26min)

2.1任務1: 人臉圖像處理

2.1.1任務分析

2.1.2必備知識: 圖像濾波

2.1.3任務實施

2.2任務2: 人臉檢測

2.2.1任務分析

2.2.2必備知識: 圖像特征提取與人臉檢測基本方法

2.2.3任務實施

2.3任務3: 眨眼檢測

2.3.1任務分析

2.3.2必備知識: 眨眼與疲勞狀態

2.3.3任務實施

第3章聲紋識別與聲源定位(23min)

3.1任務1: 端點檢測

3.1.1任務分析

3.1.2必備知識: 音頻信號處理

3.1.3任務實施

3.2任務2: 聲紋識別

3.2.1任務分析

3.2.2必備知識: 音頻特征提取

3.2.3任務實施

3.3任務3: 實時聲源定位

3.3.1任務分析

3.3.2必備知識: 聲源定位

3.3.3任務實施

第4章異常行為檢測(18min)

4.1任務1: 異常行為數據處理

4.1.1任務分析

4.1.2必備知識: 數據預處理

4.1.3任務實施

4.2任務2: 行為識別

4.2.1任務分析

4.2.2必備知識: 監督學習

4.2.3任務實施

4.3任務3: 異常行為聚類分析

4.3.1任務分析

4.3.2必備知識: 無監督學習

4.3.3任務實施

第5章語音識別(14min)

5.1任務1: 孤立詞識別

5.1.1任務分析

5.1.2必備知識: 傳統聲學模型

5.1.3任務實施

5.2任務2: 連續語音識別

5.2.1任務分析

5.2.2必備知識: 連續語音識別原理

5.2.3任務實施

第6章交通標誌識別(18min)

6.1任務1: 深度學習框架基本使用

6.1.1任務分析

6.1.2必備知識: 深度學習框架

6.1.3任務實施

6.2任務2: 交通標誌識別模型訓練

6.2.1任務分析

6.2.2必備知識: 神經網絡模型

6.2.3任務實施

6.3任務3: 交通標誌識別模型管理與部署

6.3.1任務分析

6.3.2必備知識: 模型管理與部署

6.3.3任務實施

第7章車輛識別(19min)

7.1任務1: 車型識別

7.1.1任務分析

7.1.2必備知識: 卷積神經網絡

7.1.3任務實施

7.2任務2: 車輛多屬性識別

7.2.1任務分析

7.2.2必備知識: 深度卷積神經網絡

7.2.3任務實施

第8章車輛違規檢測(12min)

8.1任務1: 車輛檢測

8.1.1任務分析

8.1.2必備知識: 目標檢測算法與模型

8.1.3任務實施

8.2任務2: 車輛跟蹤

8.2.1任務分析

8.2.2必備知識: 目標跟蹤算法

8.2.3任務實施

8.3任務3: 車輛違規檢測

8.3.1任務分析

8.3.2必備知識: 車輛違規判斷

8.3.3任務實施

第9章中文OCR(17min)

9.1任務1: 中文OCR數據集

9.1.1任務分析

9.1.2必備知識: 數據準備與處理

9.1.3任務實施

9.2任務2: 中文OCR模型

9.2.1任務分析

9.2.2必備知識: Transformer模型

9.2.3任務實施

9.3任務3: 中文OCR模型應用

9.3.1任務分析

9.3.2必備知識: 模型部署

9.3.3任務實施

第10章智能圖片編輯(10min)

10.1任務1: 照片自動著色

10.1.1任務分析

10.1.2必備知識: 生成對抗網絡模型

10.1.3任務實施

10.2任務2: 圖片超分辨率

10.2.1任務分析

10.2.2必備知識: SRGAN模型

10.2.3任務實施

第11章安全檢測(11min)

11.1任務1: 火災與吸煙檢測

11.1.1任務分析

11.1.2必備知識: YOLOv5檢測模型

11.1.3任務實施

11.2任務2: 安全帽檢測

11.2.1任務分析

11.2.2必備知識: YOLOv3MobiLeNet模型

11.2.3任務實施

第12章生物特征識別(10min)

12.1任務1: 指紋識別

12.1.1任務分析

12.1.2必備知識: 基於深度學習的指紋識別

12.1.3任務實施

12.2任務2: 人臉屬性識別

12.2.1任務分析

12.2.2必備知識: MTCNN模型

12.2.3任務實施

12.3任務3: 人體健康監測

12.3.1任務分析

12.3.2必備知識: 健康監測模塊

12.3.3任務實施

第13章工業產品檢測(14min)

13.1任務1: 相機建模和校準

13.1.1任務分析

13.1.2必備知識: 相機模型

13.1.3任務實施

13.2任務2: 立體測距

13.2.1任務分析

13.2.2必備知識: 立體視覺

13.2.3任務實施

13.3任務3: 殘次品檢測

13.3.1任務分析

13.3.2必備知識: 殘次品檢測技術

13.3.3任務實施

參考文獻

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