导语

  

内容提要

  

    本书较全面地介绍人工智能芯片勉10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。
    第一部分为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。
    本书适合于从事物联网、人工智能、嵌入式系统以及电子技术应用开发初学者作为参考资料，或者作为本专科物联网、人工智能、嵌入式系统、单片机等相关课程的教材，也适合于作为课程设计、毕业设计以及各类专业竞赛指导教材。

前言
第一部分
  第1章  RISC-V构架及人工智能芯片K210介绍
    1.1  RISC-V构架
    1.2  人工智能芯片
    1.3  RISC-V人工智能芯片K210
  第2章  输入/输出
    2.1  K210的输入/输出程序
    2.2  Obtian_Studio开发环境使用入门
    2.3  K210输入程序
    2.4  外部中断
    2.5  实现与板无关的程序设计
    2.6  现场可编程IO阵列工作原理
    2.7  输入与中断工作原理
    2.8  K210与STM32F103\STM32F746简单比较
    2.9  K210启动原理
    2.10  Arduino风格的LED闪烁程序
    2.11  Obtain_Studio集成开发系统常用技巧
  第3章  串口通信
    3.1  K210  第一个串口通信程序
    3.2  串口通信的中断
    3.3  使用Obtain_HMI串口调试程序
    3.4  高速串口UART
    3.5  K210串口通信工作原理
  第4章  定时器与日历
    4.1  K210定时器程序
    4.2  实时时钟
    4.3  脉冲宽度调制器
    4.4  看门狗
  第5章  音频输入/输出接口
    5.1  K210音频输入/输出实例
    5.2  K210音频输入/输出工作原理
  第6章  显示屏驱动
    6.1  K210的LCD显示
    6.2  GUI程序设计
    6.3  汉字显示以及基本图形绘制
    6.4  SPI串行外设接口
  第7章  摄像头数据采集
    7.1  K210摄像头数据采集
    7.2  DVP接口工作原理
  第8章  外部存储器
    8.1  SD卡文件读写实例
    8.2  K210的SDIO接口
    8.3  FAT文件系统
    8.4  SD卡上图像文件的读取与显示
  第9章  K210的WS2812驱动
    9.1  K210 IO驱动程序波形测试
    9.2  LED灯带驱动
  第10章  K210的ESP8266驱动
    10.1  简单的ESP8266驱动测试程序
    10.2  WiFi模块
    10.3  ESP8266Station模式
  第11章  K210的MicroPython编程
    11.1  MicroPython编程实例
    11.2  MicroPython基本操作
    11.3  MicroPython基本模块与函数
第二部分
  第12章  Keras人工神经网络应用设计
    12.1  人工神经网络工作原理
    12.2  Keras人工神经网络设计
    12.3  Keras应用技巧
    12.4  BP人工神经网络
  第13章  Keras卷积神经网络及深度学习
    13.1  卷积运算程序
    13.2  卷积的作用
    13.3  卷积神经网络
    13.4  简单卷积神经网络设计
  第14章  TensorFlow Lite安卓应用开发
    14.1  TensorFlow Lite概要
    14.2  TFLite模型在安卓中的应用
    14.3  MobileNet模型应用
第三部分
  第15章  YOLO网络与目标检测基础
    15.1  YOLO目标检测入门实例
    15.2  目标检测与对象识别概要
    15.3  YOLO网络结构
    15.4  YOLO_Mark数据集制作工具
    15.5  基于Python的YOLO训练
    15.6  基于Darknet的YOLO训练
  第16章  YOLO网络样本标注与训练
    16.1  Obtain_YOLO_eMake样本标注与训练软件
    16.2  YOLO网络配置参数
    16.3  Obtain_YOLO_eMake应用练习
  第17章  YOLO网络结构分析
    17.1  YOLOv1网络结构
    17.2  YOLOv2网络原理
    17.3  YOLOv3网络结构
  第18章  YOLO网络在安卓中的应用
    18.1  采用Obtain_YOLO_eMake创建模型
    18.2  YOLO Lite安卓程序
第四部分
  第19章  K210人工神经网络应用设计
    19.1  K210人工神经网络应用设计入门
    19.2  KPU应用基础
  第20章  K210卷积神经网络应用设计
    20.1  K210卷积运算入门
    20.2  K210卷积神经网络
  第21章  K210神经网络处理器工作原理分析
    21.1  K210使用不同的神经网络模型
    21.2  KPU图像检测原理
    21.3  K210工作原理分析
  第22章  K210神经网络处理器应用实例
    22.1  K210手势检测应用示例
    22.2  K210人脸检测应用示例
参考文献
参考电子资源