基于RISC-V的人工智能应用开发

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作者：廖义奎

出版社：中国电力出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 人工智能

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图文详情

ISBN：9787519843892
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：356
出版时间：2020-06-01
条形码：9787519843892 ; 978-7-5198-4389-2

本书特色

介绍了RISC-V构架人工智能芯片K210的特点和应用开发方法。本书的编写方法基本上是每一章都首先介绍应用开发实例，从Z简单的实例到较复杂的应用循序渐进地介绍；然后在每一章的后半部分再深入介绍其低层的工作原理。

内容简介

本书较全面地介绍人工智能芯片 K210 的特点和应用开发，深入浅出地讲解人工神经网络、卷积神经网络的应用设计，特别是全面和深入分析 YOLO 网络与目标检测方法，并把 YOLO 网络应用于 K210 之中。部分为RISC-V 及人工智能芯片，主要介绍 RISC-V 构架人工智能芯片 K210 应用开发，包括 RISC-V 构架及人工智能芯片 K210 介绍、输入/输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据采集、外部存储器、K210 的 WS2812 驱动、K210 的 ESP8266 驱动以及 K210 的 MicroPython 编程。第二部分为深度学习，主要介绍 Keras 及 TensorFlow Lite 应用开发，包括 Keras 人工神经网络应用设计、Keras 卷积神经网络及深度学习、TensorFlow Lite 安卓应用开发。第三部分为 YOLOv3 目标检测，主要介绍 YOLOv1/v2/v3 深度卷积神经网络目标检测应用开发，包括 YOLO 网络与目标检测基础、YOLO 网络样本标注与训练、YOLO 网络结构分析、YOLO 网络在安卓中的应用。第四部分为 YOLO 和 K210 综合应用，主要介绍 K210 卷积神经网络应用实例，包括 K210 人工神经网络应用设计、K210 卷积神经网络应用设计、K210 神经网络处理器工作原理分析、K210 神经网络处理器应用实例。

目录前言 **部分第 1 章 RISC-V 构架及人工智能芯片 K210 介绍 1 1.1 RISC-V 构架 1 1.2 人工智能芯片 3 1.3 RISC-V 人工智能芯片 K210 5 第 2 章输入/输出 12 2.1 K210 的输入/输出程序 12 2.2 Obtian_Studio 开发环境使用入门 14 2.3 K210 输入程序 16 2.4 外部中断 17 2.5 实现与板无关的程序设计 19 2.6 现场可编程 IO 阵列工作原理 20 2.7 输入与中断工作原理 29 2.8 K210 与 STM32F103\STM32F746 简单比较 36 2.9 K210 启动原理 38 2.10 Arduino 风格的 LED 闪烁程序 40 2.11 Obtain_Studio 集成开发系统常用技巧 43 第 3 章串口通信 46 3.1 K210 **个串口通信程序 46 3.2 串口通信的中断 49 3.3 使用 Obtain_HMI 串口调试程序 52 3.4 高速串口 UART 54 3.5 K210 串口通信工作原理 55 第 4 章定时器与日历 61 4.1 K210 定时器程序 61 4.2 实时时钟 65 4.3 脉冲宽度调制器 70 4.4 看门狗 73 第 5 章音频输入/输出接口 77 5.1 K210 音频输入/输出实例 77 5.2 K210 音频输入/输出工作原理 80 第 6 章显示屏驱动 88 6.1 K210 的 LCD 显示 88 6.2 GUI 程序设计 91 6.3 汉字显示以及基本图形绘制 99 6.4 SPI 串行外设接口 109 第 7 章摄像头数据采集 117 7.1 K210 摄像头数据采集 117 7.2 DVP 接口工作原理 122 第 8 章外部存储器 131 8.1 SD 卡文件读写实例 131 8.2 K210 的 SDIO 接口 134 8.3 FAT 文件系统 136 8.4 SD 卡上图像文件的读取与显示 146 第 9 章 K210 的 WS2812 驱动 156 9.1 K210 IO 驱动程序波形测试 156 9.2 LED 灯带驱动 160 第 10 章 K210 的 ESP8266 驱动 170 10.1 简单的 ESP8266 驱动测试程序 170 10.2 WiFi 模块 174 10.3 ESP8266 Station 模式 177 第 11 章 K210 的 MicroPython 编程 182 11.1 MicroPython 编程实例 182 11.2 MicroPython 基本操作 188 11.3 MicroPython 基本模块与函数 195 第二部分第 12 章 Keras 人工神经网络应用设计 203 12.1 人工神经网络工作原理 203 12.2 Keras 人工神经网络设计 205 12.3 Keras 应用技巧 210 12.4 BP 人工神经网络 212 第 13 章 Keras 卷积神经网络及深度学习 221 13.1 卷积运算程序 221 13.2 卷积的作用 224 13.3 卷积神经网络 227 13.4 简单卷积神经网络设计 231 第 14 章 TensorFlow Lite 安卓应用开发 239 14.1 TensorFlow Lite 概要 239 14.2 TFLite 模型在安卓中的应用 240 14.3 MobileNet 模型应用 245 第三部分第 15 章 YOLO 网络与目标检测基础 249 15.1 YOLO 目标检测入门实例 249 15.2 目标检测与对象识别概要 251 15.3 YOLO 网络结构 254 15.4 YOLO_Mark 数据集制作工具 256 15.5 基于 Python 的 YOLO 训练 259 15.6 基于 Darknet 的 YOLO 训练 260 第 16 章 YOLO 网络样本标注与训练 266 16.1 Obtain_YOLO_eMake 样本标注与训练软件 266 16.2 YOLO 网络配置参数 275 16.3 Obtain_YOLO_eMake 应用练习 282 第 17 章 YOLO 网络结构分析 283 17.1 YOLOv1 网络结构 283 17.2 YOLOv2 网络原理 287 17.3 YOLOv3 网络结构 290 第 18 章 YOLO 网络在安卓中的应用 296 18.1 采用 Obtain_YOLO_eMake 创建模型 296 18.2 YOLO Lite 安卓程序 300 第四部分第 19 章 K210 人工神经网络应用设计 303 19.1 K210 人工神经网络应用设计入门 303 19.2 KPU 应用基础 307 第 20 章 K210 卷积神经网络应用设计 312 20.1 K210 卷积运算入门 312 20.2 K210 卷积神经网络 316 第 21 章 K210 神经网络处理器工作原理分析 319 21.1 K210 使用不同的神经网络模型 319 21.2 KPU 图像检测原理 321 21.3 K210 工作原理分析 324 第 22 章 K210 神经网络处理器应用实例 335 22.1 K210 手势检测应用示例 335 22.2 K210 人脸检测应用示例 341 参考文献 346 参考电子资源 347"

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