-- 會員 / 註冊 --  
 帳號:
 密碼:
  | 註冊 | 忘記密碼
8/16 新書到! 8/9 新書到! 8/3 新書到! 7/12 新書到!
購書流程Q & A站務留言版客服信箱
3ds MaxMayaRhinoAfter EffectsSketchUpZBrushPainterUnity
PhotoShopAutoCadMasterCamSolidWorksCreoUGRevitNuke
C#CC++Java遊戲程式Linux嵌入式PLCFPGAMatlab
駭客資料庫搜索引擎影像處理FluentVR+ARANSYS深度學習
單晶片AVROpenGLArduinoRaspberry Pi電路設計CadenceProtel
HadoopPythonStm32CortexLabview手機程式AndroidiPhone
可查書名,作者,ISBN,3dwoo書號
詳細書籍分類

樹莓派智能項目設計:Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現

( 簡體 字)
作者:賀雪晨、孫錦中、劉丹丹、謝凱年、楊佳慶、仝明磊類別:1. -> 電腦組織與體系結構 -> 單晶片 -> Raspberry Pi
譯者:
出版社:清華大學出版社樹莓派智能項目設計:Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現 3dWoo書號: 55462
詢問書籍請說出此書號!

有庫存
NT售價: 350

出版日:11/1/2021
頁數:200
光碟數:0
站長推薦:
印刷:全彩印刷語系: ( 簡體 版 )
加入購物車 加到我的最愛
(請先登入會員)
ISBN:9787302586869
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

人工智能是國家新興戰略產業中信息產業發展的核心領域。作者團隊在校企合作教書育人過程中,通過與企業工程師共同探討,選用開源軟硬件進行基于樹莓派的智能車輛、機械手掌、視覺機器人等人工智能項目的設計和制作,完成了基于人工智能應用場景的實踐教學,經過近幾年卓越工程師班的教學實踐,教學良好。
本書由上海電力大學“嵌入式智能技術”產教融合教學團隊編寫,是上海市2019年高校本科重點教學改革項目“基于人工智能應用場景的產教深度融合實踐教學改革與探索”的成果,也是2019年上海市高水平應用型大學建設上海電力大學重點教改項目“新工科背景下卓越工程師培養模式探索”的成果。
本書共分6章,前3章主要講解基本知識,后3章進行項目實踐,具體如下。
第1章介紹樹莓派的安裝使用。
第2章介紹Python程序的編寫和OpenCV的基礎內容,包括人臉檢測、人臉比對、運動檢測等內容。
第3章介紹如何使用樹莓派的GPIO與硬件的交互,包括LED、繼電器、蜂鳴器、各類開關、各類模擬傳感器和數字傳感器等內容。
第4章介紹智能車輛實踐項目,通過深度學習實現智能交通,具體包括模擬車輛智能視覺巡線及無人自動駕駛,通過圖像預處理及相應算法獲取車道線及障礙物信息,以及根據路徑規劃實現車輛的自主導航。
第5章介紹機械手掌實踐項目,通過智能視覺識別功能,實現顏色識別和跟蹤、人臉檢測、手勢識別等功能。
第6章介紹視覺人形機器人實踐項目,通過黑線識別實現自主巡線,通過圓形識別實現點球射門,通過單色物體識別實現云臺跟蹤,通過多色物體識別實現物品識別,通過手勢識別實現交互。
實踐項目案例會不斷更新,有興趣的讀者可以與作者進行探討。
由于作者能力有限,書中難免有所遺漏,懇請同行專家及讀者批評指正。

作者
2020年12月
內容簡介:

本書通過講述樹莓派(Raspberry Pi 4 Model B)上的Python實現,使讀者在熟悉Python語言和許多傳感器使用的同時,掌握如何使用樹莓派的GPIO與外圍硬件進行數據交互、讀取硬件的工作狀態、控制硬件工作等,實現樹莓派與外界硬件設備的交互,通過軟硬件的結合,掌握人工智能項目開發的基本方法,實現智能車輛、機械手掌、視覺機器人等多個基于樹莓派的智能實踐項目。
本書可作為高等學校計算機類、信息類、電子類等專業人工智能相關課程的教材,也可供希望學習Python、OpenCV的讀者或其他從事人工智能項目開發的工程技術人員學習參考。
目錄:

第1章樹莓派安裝使用1
1.1燒寫鏡像文件至SD卡2
1.1.1格式化SD卡2
1.1.2燒寫鏡像文件3
1.2啟動樹莓派4
1.2.1通常情況4
1.2.2開機直接進入樹莓派系統的情況7
1.3PuTTY7
1.4VNCViewer10
1.4.1通常情況10
1.4.2無法連接VNC的情況11
1.4.3分辨率不匹配情況12
1.4.4樹莓派菜單配置13
1.5文件傳輸14
1.6Linux常用命令與文本編輯15
1.6.1常用命令15
1.6.2文件與目錄管理15
1.6.3文本編輯16
第2章編程基礎19
2.1Python快速入門19
2.1.1Python程序編寫19
2.1.2方法20
2.1.3循環21Ⅳ樹莓派智能項目設計:RaspberryPi4ModelB上的Python實現目錄Ⅴ2.1.4分支21
2.2Python語法基礎23
2.2.1變量24
2.2.2值和類型25
2.2.3結構體28
2.2.4控制程序流程31
2.2.5函數35
2.2.6類36
2.2.7模塊39
2.3OpenCV基礎41
2.3.1圖像讀寫42
2.3.2圖像處理44
2.3.3視頻捕獲53
2.3.4保存視頻54
2.3.5人臉檢測54
2.3.6給人臉帶上表情56
2.3.7人臉比對58
2.3.8運動檢測61
2.3.9KNN背景分割器63
第3章樹莓派的GPIO65
3.1LED67
3.1.1七彩LED673.1.2雙色LED68
3.1.3RGBLED74
3.2繼電器77
3.3激光發射模塊80
3.4開關82
3.4.1輕觸開關82
3.4.2傾斜開關85
3.4.3振動開關88
3.4.4干簧管90
3.4.5觸摸開關93
3.5U型光電傳感器96
3.6蜂鳴器99
3.6.1有源蜂鳴器99
3.6.2無源蜂鳴器101
3.7模擬傳感器106
3.7.1模數轉換傳感器106
3.7.2雨滴傳感器110
3.7.3PS2操作桿113
3.7.4電位器117
3.7.5霍爾傳感器120
3.7.6模擬溫度傳感器123
3.7.7聲音傳感器125
3.7.8光敏傳感器129Ⅵ樹莓派智能項目設計:RaspberryPi4ModelB上的Python實現目錄Ⅶ3.7.9火焰傳感器131
3.7.10煙霧傳感器134
3.8超聲波傳感器138
3.9旋轉編碼傳感器140
3.10陀螺儀加速度傳感器143
3.11紅外避障傳感器146
3.12循跡傳感器149
3.13數字溫濕度傳感器151
第4章實踐項目:智能車輛156
4.1智能車輛結構及連接方式簡介156
4.1.1智能車輛結構簡介156
4.1.2智能車輛連接方式157
4.2智能車輛視覺巡線157
4.2.1視覺巡線理論基礎及程序簡介158
4.2.2視覺巡線實操162
4.3智能車輛深度學習自動駕駛164
4.3.1深度學習自動駕駛理論基礎及程序簡介
164
4.3.2深度學習自動駕駛實例171
第5章實踐項目:機械手掌174
5.1連接與控制1755.1.1遠程連接機械手掌175
5.1.2程序架構175
5.2顏色分類176
5.3顏色跟蹤178
5.4人臉檢測178
5.5石頭剪刀布179
5.6手勢識別180
第6章實踐項目:視覺人形機器人182
6.1項目啟動182
6.2自主巡線183
6.3點球射門184
6.4云臺跟蹤186
6.5物品識別187
6.6手勢交互188
參考文獻190
序: