人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)：基于機(jī)器人平臺(tái)的項(xiàng)目實(shí)踐

第1章　人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)概述 001 1.1　人工智能技術(shù)的發(fā)展 002 1.2　新一代人工智能技術(shù)體系 003 1.3　人工智能技術(shù)的應(yīng)用 004 1.3.1　大數(shù)據(jù)應(yīng)用 005 1.3.2　機(jī)器視覺(jué) 005 1.3.3　語(yǔ)音處理 005 1.3.4　自然語(yǔ)言處理 006 1.4　嵌入式人工智能 007 1.5　人工智能對(duì)社會(huì)的影響 007 第2章　智能車(chē)平臺(tái) 009 2.1　智能車(chē)硬件組成 010 2.1.1　嵌入式樹(shù)莓派微型電腦 011 2.1.2　直流電機(jī)及控制 013 2.1.3　超聲波測(cè)距 014 2.1.4　紅外避障模塊 016 2.1.5　循跡模塊 017 2.1.6　攝像頭 018 2.1.7　語(yǔ)音處理設(shè)備 018 2.2　智能車(chē)應(yīng)用開(kāi)發(fā)入門(mén) 019 2.2.1　樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)環(huán)境 019 2.2.2　基于Python的智能車(chē)控制 022 2.2.3　基于C/C++的智能車(chē)控制 025 第3章　人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架 029 3.1　TensorFlow開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹 030 3.2　TensorFlow開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 030 3.2.1　在樹(shù)莓派上安裝TensorFlow 031 3.2.2　在Ubuntu上安裝TensorFlow 031 3.3　TensorFlow編程 037 3.3.1　TensorFlow的編程模型 038 3.3.2　TensorFlow的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 040 3.3.3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用 046 3.3.4　TensorFlow的高層封裝 054 第4章　機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用開(kāi)發(fā) 060 4.1　OpenCV開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)編程 061 4.1.1　OpenCV開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建 062 4.1.2　實(shí)踐項(xiàng)目 068 4.2　基于Dlib庫(kù)的人臉識(shí)別 077 4.2.1　Dlib庫(kù)的安裝 077 4.2.2　實(shí)踐項(xiàng)目 078 4.3　基于YOLO V3的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè) 092 4.3.1　深度學(xué)習(xí)和YOLO V3簡(jiǎn)介 093 4.3.2　訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集 093 第5章　語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用開(kāi)發(fā) 111 5.1 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用框架 112 5.1.1 語(yǔ)音識(shí)別常用算法 113 5.1.2 語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備 117 5.1.3 本地語(yǔ)音識(shí)別與云端語(yǔ)音識(shí)別 118 5.2 基于Sphinx的本地語(yǔ)音識(shí)別 119 5.2.1 Sphinx軟件包的安裝 119 5.2.2 語(yǔ)料庫(kù)的訓(xùn)練 121 5.2.3 聲卡安裝使用 123 5.2.4 源碼示例 127 5.3 基于科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別 134 5.3.1 科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別框架及產(chǎn)品分類 134 5.3.2 用科大訊飛API實(shí)現(xiàn)本地語(yǔ)音文件識(shí)別 135 5.3.3 用科大訊飛實(shí)現(xiàn)離線語(yǔ)音識(shí)別 138 5.4 基于百度智能云的語(yǔ)音識(shí)別 142 5.4.1 基于百度云平臺(tái)的語(yǔ)音識(shí)別方案 142 5.4.2 百度云語(yǔ)音識(shí)別的系統(tǒng)設(shè)計(jì) 142 5.4.3 百度云語(yǔ)音識(shí)別算法調(diào)用 144 5.4.4 云語(yǔ)音算法模型的訓(xùn)練 145 5.4.5 云語(yǔ)音應(yīng)用 146 5.5 應(yīng)用實(shí)例——智能車(chē)的語(yǔ)音控制 150 5.5.1 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用框架系統(tǒng)分析 150 5.5.2 機(jī)客戶端功能及模塊化分 151 5.5.3 樹(shù)莓派智能車(chē)服務(wù)端功能及模塊劃分 152 5.5.4 TCP傳輸協(xié)議 153 5.5.5 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建 156 5.5.6 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)例 180 第6章　基于腦機(jī)接口的智能車(chē)控制 184 6.1 腦機(jī)接口簡(jiǎn)介 185 6.1.1 腦機(jī)接口的用途 185 6.1.2 腦機(jī)接口的原理 186 6.2 腦機(jī)接口硬件設(shè)計(jì) 187 6.2.1 信號(hào)采集 188 6.2.2 信號(hào)傳輸與處理 189 6.3 基于腦機(jī)接口的智能車(chē)控制 192 6.4 腦機(jī)接口應(yīng)用拓展 199 參考文獻(xiàn) 200