人工智能機器視覺識別入門
張勇 梁錦明 薛靜萍
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2022-05-01
- 定價: $479
- 售價: 8.5 折 $407
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 134
- ISBN: 7115585911
- ISBN-13: 9787115585912
-
相關分類:
Computer Vision
立即出貨 (庫存 < 3)
買這商品的人也買了...
-
$207人工智能 + 機器人入門與實戰 -- 用 樹莓派 + Python + OpenCV 製作電腦視覺機器人
-
$580$458 -
$551從零開始學 Flutter 開發
-
$580$493 -
$580$458 -
$403Flutter 跨平臺開發入門與實戰
-
$454智能硬件與機器視覺:基於樹莓派、Python 和 OpenCV
-
$540$427 -
$534$507 -
$594$564 -
$594$564 -
$299$284 -
$408$388 -
$352智能平衡移動機器人(MATLAB/Simulink版·微課視頻版)
-
$600$510 -
$356微課實戰 Camtasia Studio入門精要
-
$454Unity 2D 與 3D手機游戲開發實戰
-
$700$553 -
$213$203 -
$580$435 -
$1,194$1,134 -
$454無線傳感器原理及應用
-
$680$537 -
$479$455 -
$1,188$1,129
相關主題
商品描述
內 容 提 要
隨著人工智能技術的發展,我們已經進入人工智能時代。在人工智能研究的各個領域,適合中小學生學習和理解的內容主要包括:語音識別、TTS 語音合成、電腦視覺與圖像處理等,這些內容側重讓學生體驗人工智能的應用,尤其是同一技術在不同場景下的應用,感受人工智能對生活的影響。
本書以智能感知為主要研究對象,以電腦視覺與圖像處理作為課程的主體內容。通過學習傳感器的用法,讓讀者感受人工智能的魅力,激發他們的學習興趣。讀者通過對人工智能開發板的學習,初步瞭解和掌握人工智能的入門知識。讀者在學習人工智能的同時,也可感受人工智能在學習和生活中的應用,同時嘗試應用人工智能技術提高學習效率。
本書適合對人工智能感興趣、想初步體驗人工智能、學習機器視覺基礎知識的讀者閱讀,能夠幫助
讀者瞭解和學習機器視覺圖像識別。
作者簡介
张勇,佛山市顺德区大墩初级中学信息技术高级教师,中科院创客学院课程顾问,参与了人教版高中《信息技术》第六册教参的编写,参与了内蒙古省级教材初中《信息技术》第二册和第三册的编写,全国青少年人工智教育优秀辅导教师,顺德区骨干教师(学科带头人),佛山市顺德区创客教育联盟讲师团成员,第三批广东省科技教育名师工作室主持人。
梁锦明,广东顺德德胜学校(国际)信息通讯技术学科咨询,广东教育学会网络教育专业委员会常务理事,佛山市计算机学会中小学科创专业委员会理事,顺德区创客教育联盟创始人、讲师团成员,参与了广东省电教馆初中信息技术教材的统稿及初中第五册的编写,参与了广东省教研院初中教材的《信息技术》B版八年级下册的编写,顺德区中小学课改先进教师。
薛静萍,中科创客学院创始院长,深圳市创业导师,广东省妇女创新创业导师,社会智库专家委员会委员,深圳市女创客协会副会长。
目錄大綱
第 一章 認識人工智能
1.1 初識人工智能 2
1.1.1 人工智能 2
1.1.2 機器人 4
1.1.3 人工智能與機器人的關系 6
1.1.4 機器視覺 7
1.2 認識控制系統 8
1.3 認識傳感器 10
1.3.1 傳感器是什麽 10
1.3.2 生活中的傳感器 10
1.3.3 視覺傳感器 11
1.4 認識編程平臺 14
1.4.1 認識並安裝Mind+ 14
1.4.2 連接掌控板 15
1.4.3 編寫程序 17
第二章 人工智能視覺傳感器—小方舟
2.1 認識小方舟 19
2.1.1 小方舟的基礎操作 19
2.1.2 小方舟與其他硬件連接 21
2.1.3 更新固件 23
2.2 顏色識別 25
2.2.1 認識“顏色識別”模式 25
2.2.2 製作識別顏色的裝置 26
2.3 二維碼識別 32
2.3.1 認識“二維碼”模式 32
2.3.2 製作自動收銀系統 34
2.4 人臉識別 38
2.4.1 認識“人臉識別”模式 38
2.4.2 製作門禁系統 39
2.5 物體識別 45
2.5.1 認識“物體識別”模式 45
2.5.2 製作動物介紹系統 46
2.6 物體學習 49
2.7 製作自拍裝置 53
第三章 K210主控板功能初探
3.1 更新固件 59
3.1.1 K210芯片 59
3.1.2 K210芯片的使用 59
3.1.3 小方舟的特質固件 62
3.2 基本功能 64
3.2.1 IPS屏顯示內容功能 64
3.2.2 圖像識別功能 66
3.3 顏色識別 68
3.3.1 顏色的表示 68
3.3.2 K210主控板識別顏色 69
3.4 形狀識別 73
3.4.1 識別圓形 73
3.4.2 識別矩形 74
3.4.3 計算圓形和矩形的面積比 75
3.5 模型檢測 77
3.6 模型訓練 83
第四章 人工智能視覺識別應用案例
4.1 無人駕駛汽車模型 99
4.2 手搖鋼琴裝置 108
4.3 讀繪本機器人 113
4.4 自助體溫檢測裝置 116
4.5 自助籃球管理器 125
結束語 131