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本書較為全面地介紹了人工智能邊緣設備的基礎概念、技術棧和應用開發等內容，以企業用人需求為導向，以崗位技能和綜合素質為核心，通過理論與實戰相結合的方式，旨在培養具備人工智能邊緣設備基礎認知，掌握人工智能模型選擇、部署和推理方法的應用型人才。
全書共三篇：第一篇（模塊1~4）為基礎篇：人工智能邊緣設備開發入門，著重講解人工智能與邊緣計算的概念、人工智能邊緣設備的挑戰與發展、操作系統、硬件基礎；第二篇（模塊5~7）為進階篇：人工智能邊緣設備應用技術，著重講解人工智能邊緣設備軟件、算法、硬件、編程庫的應用；第三篇（模塊8~12）為應用篇：人工智能邊緣設備項目實戰，以國家十四五智能制造發展規劃中所提及的智能制造領域生產、管理、服務三個階段展開項目實戰。
本書適合作為高等院校人工智能專業、智能產品開發與應用、物聯網應用技術、嵌入式技術應用等專業的教材，也適合作為需充實人工智能邊緣設備應用開發技能的技術人員的參考用書。

1.以崗課賽證創融通五位一體的育人理念，培養高素質技術技能型人才
2.引入百度人工智能工具平臺技術和產業應用案例，深化產教融合
3.設計任務驅動式教學體例，突出做中學，做中教的理念
4.開發新形態融媒體教材，提供實訓平臺，探索教材的數字化改造
5.結合社會主義先進文化，促進課程思政，落實育人本質

當前，新一代人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。人工智能的迅速發展正在深刻改變人類社會生活、改變世界。經過多年的演進，特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論、新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，其中提到，要加快人工智能關鍵技術轉化應用，推動重點領域智能產品創新，開發智能軟硬件，研究圖像識別、語音識別、機器翻譯、智能交互、知識處理、控制決策等智能系統解決方案，培育壯大面向人工智能應用的基礎軟硬件產業。由此可知，智能軟硬件系統的應用開發是人工智能領域的重要發展方向之一，為此本書選定該方向為主題，展開實踐教學，嘗試深化產教融合、校企合作，健全多元化辦學體制，完善職業教育和培訓體系，培養高素質勞動者和技術技能人才。
根據艾瑞咨詢提供的數據顯示，在人工智能企業所涵蓋的主要應用領域、人工智能企業全部分布情況中，超過77%的企業屬于應用層級，這也意味著人工智能相關企業對于人才的需求并非都是底層開發人才，更多的是技術應用型人才，完全適合職業院校和應用型本科院校學生就業。并且，人工智能頭部企業開放了成熟的工程工具和開發平臺，這大大降低了對人工智能人才的技術能力要求，促進人工智能技術廣泛應用于智能制造、智能終端、智慧城市、智慧農業、智慧交通、智能家居等領域，并實現商業化落地。
黨的二十大報告提到，教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐。為全面貫徹黨的二十大精神，積極響應《國家職業教育改革實施方案》，貫徹落實《關于深化產教融合的若干意見》和《新一代人工智能發展規劃》的相關要求，堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力，深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略，堅持為黨育人、為國育才，全面提高人才自主培養質量，促進人才培養供給側和產業需求側結構要素全方位融合，廣州萬維視景科技有限公司作為教材編寫組織單位，以企業用人為導向，以崗位技能和綜合素質為核心，組織高職的學術帶頭人、企業工程師共同開發本書。本書以實際項目轉化的案例為主線，按理實一體化的指導思想，采用教、學、做一體化的教學方法，為培養高端應用型人才提供適當的教學與訓練教材，旨在從魚到漁，培養學生知識遷移能力，做到學以致用。
本書面向人工智能應用場景，將人工智能應用中的平臺、軟件、硬件、算法等形成集成應用系統，解決智能制造場景下的人工智能需求，其主要特點如下。
1. 以崗課賽證創融通五位一體的育人理念，培養高素質技術技能型人才
本書基于人工智能工程技術人員國家職業技術技能標準（職業編碼2\|02\|10\|09）中的人工智能應用產品集成實現方向的專業能力要求和相關知識要求設計課程內容，并對接全國計算機設計大賽人工智能挑戰賽（全國一類賽）的競賽任務技能點，形成崗課為基礎、證賽銜接、課創融通的高素質技術技能人才培養模式。
2. 引入百度人工智能工具平臺技術和產業應用案例，深化產教融合
本書以產學研結合作為課程開發的基本途徑，依托行業、頭部企業的人工智能技術研究和業務應用，并對接產業需求，引入大量的實際產業應用案例，指導學生進行案例復現，發揮行業企業在教學過程中無可替代的關鍵作用，提高教學內容與產業發展的匹配度，深化產教融合。通過本書，讀者能夠依托頭部企業的成熟AI能力，使用國產化深度學習框架PaddlePaddle進行學習和創新實踐，掌握與行業企業匹配的專業技術能力。
3. 設計任務驅動式教學體例，突出職業教育做中學，做中教的理念
本書采用任務驅動式體例，適應結構化、模塊化專業課程教學和教材出版要求，以真實生產項目、典型工作任務、AI案例等為載體組織教學單元。本書將理論知識貫穿在各個項目和學習任務中，通過各種案例使理論教學與實踐教學交互進行，突出對動手能力的培養，體現以學生為中心，教與學并重，做、學、教一體化的特點。
4. 開發新形態融媒體教材，提供實訓平臺，探索教材的數字化改造
本書積極推動新形態融媒體教材的建設，運用多元技術手段使得紙質教材與數字資源充分融合、傳統學習形式與在線學習形式充分融合，配套資源豐富、呈現形式靈活、信息技術應用適當，深入淺出、圖文并茂，并提供免費的人工智能交互式在線學習及教學管理系統給讀者進行實訓操作，形成了可聽、可視、可練、可互動的數字化教材，突出體現新時代融媒體教學特色。搜索萬維視景官網，在產品中心找到該平臺并單擊進入，使用本書附帶的唯一邀請碼進行賬號注冊，即可免費使用。
5. 結合社會主義先進文化，促進課程思政，落實育人本質
本書結合我國正能量的時事熱點及政策普及，落實從思政課程到課程思政的教育工作，提煉人工智能應用場景中的文化基因和價值范式，將其轉化為社會主義核心價值觀具體化、生動化的有效教學載體，在潤物細無聲的知識學習中融入理想信念層面的精神引導。例如，通過介紹國產開源深度學習框架的意義與重要性，融合科技強國、民族自信、科技創新等文化內涵；通過介紹人工智能算法的安全風險，強調從事人工智能領域的職業素養和道德規范要求等，促進自身全方面發展。
本書作者有著多年的實際項目開發經驗，并有著豐富的教育教學經驗，完成了多輪次、多類型的教育教學改革與研究工作。模塊1~5由盛建強編寫，模塊6~7由孟思明編寫，模塊8由王振宇編寫，模塊9由江躍龍編寫，模塊10~12由陳澤寧、李偉昌編寫，廣州萬維視景科技有限公司的馬敏敏及陳澤寧負責以企業工程師視角提供產業AI案例和優化建議。本書由深圳信息職業技術學院盛建強擔任主編，完成全書的修改及統稿。
由于作者水平有限，書中不足之處在所難免，殷切希望廣大讀者批評指正。同時，懇請讀者一旦發現疏漏，于百忙之中及時與作者聯系，作者將不勝感激。

作者2024年4月

基礎篇： 人工智能邊緣設備開發入門

模塊1人工智能邊緣設備基礎概念3
1.1人工智能邊緣設備概述4
1.1.1人工智能的概念4
1.1.2邊緣計算的概念5
1.2人工智能邊緣設備的特點6
1.3人工智能邊緣設備應用7
1.3.1典型應用領域7
1.3.2典型應用設備7
1.4人工智能邊緣設備的挑戰與發展9
1.4.1挑戰9
1.4.2發展10
【案例實現】人工智能邊緣設備開發環境配置10
任務1： 本地控制人工智能邊緣設備11
任務2： 人工智能邊緣設備網絡配置11
任務3： 遠程連接人工智能邊緣設備16
【模塊小結】19
【知識拓展】人工智能邊緣設備助力數字經濟發展19
【課后實訓】20
模塊2人工智能邊緣設備應用技術棧21
2.1人工智能邊緣設備技術棧22
2.1.1數據處理平臺22
2.1.2操作系統22
2.1.3硬件設備23
2.1.4計算框架23
2.1.5智能算法24
2.1.6智能編程庫24
2.2數據處理方法25
2.2.1圖像數據處理25
2.2.2文本數據處理28
【案例實現】數據處理應用31
任務1： 讀取圖像數據32
任務2： 圖像數據概覽34
任務3： 圖像數據預處理36
【模塊小結】39
【知識拓展】從《十四五大數據產業發展規劃》中看數據處理平臺的
發展39
【課后實訓】40
模塊3人工智能邊緣設備操作系統41
3.1操作系統的概念42
3.1.1操作系統的基本功能42
3.1.2常見的邊緣智能操作系統43
3.2Linux系統操作命令46
3.2.1系統狀態檢測命令47
3.2.2工作目錄切換命令49
3.2.3文件目錄管理命令50
【案例實現】Linux系統磁盤檢測與維護52
任務1： 使用jtop工具查看設備情況53
任務2： 手動查看具體磁盤存儲空間57
任務3： 自動刪除磁盤存儲日志文件58
【模塊小結】61
【知識拓展】人工智能邊緣設備操作系統為數字經濟提供基礎設施62
【課后實訓】62
模塊4人工智能邊緣設備硬件基礎63
4.1人工智能邊緣設備工作流程64
4.1.1數據采集64
4.1.2數據傳輸65
4.1.3智能邊緣計算65
4.2人工智能邊緣設備硬件類型66
4.2.1傳感器66
4.2.2可編程邏輯控制器67
4.3常見的傳感器68
4.3.1攝像頭69
4.3.2麥克風70
【案例實現】智能邊緣設備傳感器應用71
任務1： 查看攝像頭掛載情況71
任務2： 調用攝像頭拍照與保存72
任務3： 調用語音模塊錄音與回放76
【模塊小結】79
【知識拓展】智能邊緣硬件在智慧城市中的應用79
【課后實訓】79

進階篇： 人工智能邊緣設備應用技術

模塊5人工智能邊緣設備計算框架83
5.1智能邊緣計算框架的概念84
5.2常用的智能邊緣計算框架84
5.2.1Paddle Inference框架85
5.2.2MNN框架85
5.2.3Dabnn框架86
5.2.4OpenVINO框架86
5.2.5TensorFlow Lite 框架86
【案例實現】Paddle Inference框架安裝87
任務1： 查看人工智能邊緣設備硬件環境87
任務2： 驗證人工智能邊緣設備編譯環境88
任務3： 安裝PaddlePaddle框架 88
任務4： 驗證Paddle Inference安裝情況90
【模塊小結】92
【知識拓展】國產開源深度學習框架的意義與重要性92
【課后實訓】93
模塊6人工智能邊緣設備算法基礎94
6.1人工智能算法概述95
6.1.1人工智能算法的基本概念95
6.1.2人工智能算法的基本要素96
6.1.3人工智能算法的基本特征97
6.2常見的人工智能算法97
6.2.1圖像分類算法97
6.2.2目標檢測算法98
6.2.3圖像分割算法99
6.2.4人體關鍵點檢測算法100
6.2.5語音識別算法101
6.2.6文字識別算法101
【案例實現】人工智能算法應用與基礎實現102
任務1： 實訓環境準備102
任務2： 體驗圖像分類算法103
任務3： 體驗目標檢測算法105
任務4： 體驗圖像分割算法105
任務5： 體驗人體關鍵點檢測算法107
任務6： 人臉檢測算法實現108
【模塊小結】111
【知識拓展】人工智能算法的安全風險及其應對方法111
【課后實訓】111
模塊7人工智能邊緣設備基礎應用113
7.1庫的類別114
7.1.1函數庫114
7.1.2模型庫115
7.2常用的人工智能模型庫115
7.2.1圖像分類常用模型庫115
7.2.2目標檢測常用模型庫116
7.2.3圖像分割常用模型庫117
7.2.4文字識別常用模型庫117
7.2.5語音識別常用模型庫118
7.3遷移學習算法118
7.3.1遷移學習算法的概念119
7.3.2遷移學習算法的應用119
7.3.3遷移學習算法的特點120
【案例實現】基于遷移學習的電子產品分類121
任務1： 模型訓練環境準備121
任務2： 分類目標數據采集122
任務3： 遷移學習模型訓練126
任務4： 測試模型訓練結果127
【模塊小結】131
【知識拓展】人工智能從大煉模型到煉大模型變化的意義131
【課后實訓】132

應用篇： 人工智能邊緣設備項目實戰

模塊8產品智能分揀系統搭建135
8.1產品智能分揀系統概述136
8.1.1背景136
8.1.2意義137
8.2智能分揀系統常用方法137
8.2.1條形碼識別技術138
8.2.2RFID（射頻識別）技術139
8.2.3圖像識別技術139
8.3人工智能邊緣設備應用案例分析141
8.3.1核心訴求141
8.3.2解決方案141
8.4目標檢測的實現原理141
【案例實現】基于目標檢測的產品智能分揀系統搭建143
任務1： 模型訓練環境準備143
任務2： 檢測目標數據采集145
任務3： 遷移學習模型訓練150
任務4： 測試模型訓練結果152
【模塊小結】153
【知識拓展】智能分揀系統助力物流體系建設153
【課后實訓】153
模塊9產品質量檢測系統搭建154
9.1產品質量檢測系統概述155
9.1.1背景155
9.1.2意義156
9.2產品質量檢測系統常用方法156
9.2.1基于顏色特征的方法156
9.2.2基于紋理特征的方法157
9.2.3基于形狀特征的方法158
9.2.4基于空間關系特征的方法158
9.3邊緣設備應用案例分析159
9.3.1核心訴求159
9.3.2解決方案160
9.4產品質量檢測系統的實現流程161
9.4.1圖像獲取模塊161
9.4.2圖像處理模塊161
9.4.3圖像分析模塊162
9.4.4人機接口模塊162
【案例實現】基于物體檢測的PCB質量檢測系統搭建162
任務1： PCB質量檢測模型部署格式導出163
任務2： PCB質量檢測模型部署環境編譯165
任務3： PCB質量檢測部署格式模型性能預測168
任務4： PCB質量檢測部署格式模型命令行部署預測171
【模塊小結】172
【知識拓展】從中國制造到中國智造173
【課后實訓】173
模塊10生產安全監控系統搭建175
10.1生產安全監控系統的概念176
10.2生產安全監控系統的背景及意義176
10.3生產安全監控系統的構成及應用178
10.3.1系統構成178
10.3.2場景應用179
10.4邊緣設備應用案例分析179
10.4.1核心訴求179
10.4.2解決方案180
10.5行為識別的實現流程181
10.5.1輸入圖像數據集181
10.5.2圖像預處理181
10.5.3特征提取182
10.5.4訓練分類器182
10.5.5行為識別分類182
【案例實現】基于目標檢測的安全帽佩戴識別系統功能實現182
任務1： 安全帽佩戴識別模型性能預測183
任務2： 安全帽佩戴識別模型轉換部署185
任務3： 安全帽佩戴識別模型服務應用187
【模塊小結】190
【知識拓展】人工智能助力企業安全生產發展190
【課后實訓】191
模塊11產品票務管理系統搭建192
11.1智慧財會的背景與意義193
11.1.1背景193
11.1.2意義194
11.2邊緣設備在票據識別中的應用196
11.2.1文字的高速自動輸入196
11.2.2辦公自動化196
11.2.3智能計算機196
11.2.4信息壓縮與傳輸197
11.2.5文字錄入197
11.3邊緣設備應用案例分析： 財務報銷智能化197
11.3.1核心訴求197
11.3.2解決方案197
11.4文字識別的實現原理198
【案例實現】基于文字識別的票據識別功能實現200
任務1： 加載文字識別模型200
任務2： 單張票據文件識別201
任務3： 多張票據文件識別203
【模塊小結】207
【知識拓展】文字識別助力數字政務升級207
【課后實訓】208
模塊12智能客戶服務系統搭建209
12.1智能客服的背景與意義210
12.1.1背景210
12.1.2意義210
12.2邊緣設備在智能客服中的應用211
12.2.1人工智能代理管理211
12.2.2智慧交通語音導航212
12.2.3智能語音外呼212
12.3邊緣設備應用案例分析212
12.3.1核心訴求212
12.3.2解決方案213
【案例實現】基于語音識別的智能客戶服務系統搭建213
任務1： 創建語音識別應用214
任務2： 編寫語音輸入函數221
任務3： 編寫語音識別函數223
任務4： 語音識別測試應用224
【模塊小結】227
【知識拓展】智能客服的發展趨勢227
【課后實訓】227
參考文獻229