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樹莓派創客:手把手教你玩轉人工智能 版權信息
- ISBN：9787302551058
- 條形碼：9787302551058 ; 978-7-302-55105-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
樹莓派創客:手把手教你玩轉人工智能 本書特色
本書由資深樹莓派玩家精心寫作，由淺入深地介紹樹莓派在人工智能中的熱點應用，具有很好的前瞻性，主要內容包括：樹莓派的Debian Linux操作系統及其命令行的常見操作；語音傳感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice語音套件為例），即語音喚醒、語音識別、語音轉文字、語音控制設備等硬件的原理及使用等；智能圖像深度學習傳感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的邊緣推理設備Edge TPU和Coral USB加速器，比如在Edge TPU上運行TensorFlow模型、進行目標檢測和訓練圖像分類模型等酷炫應用。 本書緊跟技術熱點，采用手把手的教學方法，其中涉及的硬件成本較低，相信任何對樹莓派人工智能感興趣的讀者都會從中獲益。
樹莓派創客:手把手教你玩轉人工智能 內容簡介
本書由資深樹莓派玩家精心寫作，由淺入深地介紹樹莓派在人工智能中的熱點應用，具有很好的前瞻性，主要內容包括：樹莓派的Debian Linux操作系統及其命令行的常見操作；語音傳感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice語音套件為例），即語音喚醒、語音識別、語音轉文字、語音控制設備等硬件的原理及使用等；智能圖像深度學習傳感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的邊緣推理設備Edge TPU和Coral USB加速器，比如在Edge TPU上運行TensorFlow模型、進行目標檢測和訓練圖像分類模型等酷炫應用。 本書緊跟技術熱點，采用手把手的教學方法，其中涉及的硬件成本較低，相信任何對樹莓派人工智能感興趣的讀者都會從中獲益。
樹莓派創客:手把手教你玩轉人工智能 目錄
目 錄
第1章 樹莓派命令行操作入門（上） 1
1.1 命令行簡介 1
1.1.1 打開命令行 2
1.1.2 ls命令的歷史軼事 3
1.1.3 文件（夾）路徑 4
1.1.4 主目錄與改變文件夾 4
1.2 文件讀寫 5
1.2.1 創建文件夾 6
1.2.2 編輯文件與翻頁 8
1.2.3 cat、head與tail指令 9
1.2.4 小心使用rm 10
1.3 安裝軟件與用戶權限 10
1.3.1 了解sudo 11
1.3.2 軟件列表 12
1.3.3 文件屬性 13
1.4 管道與流處理 14
1.4.1 重定向 14
1.4.2 grep命令 15
1.4.3 正則表達式 15
1.4.4 文件重定向 17
1.4.5 添加內容 18
1.5 用戶相關命令 19
1.5.1 創建新用戶 19
1.5.2 切換用戶 20
1.5.3 自定義命令行 21
1.6 硬盤管理 21
1.6.1 掛載與連接 22
1.6.2 找到磁盤 22
1.6.3 文件系統列表 23
1.6.4 通過nano編輯 24
第2章 樹莓派命令行操作入門（下） 25
2.1 網絡操作 25
2.1.1 配置網絡 25
2.1.2 配置靜態IP 26
2.1.3 Ping命令 27
2.1.4 使用SSH遠程登錄 28
2.1.5 共享文件夾 30
2.2 進程管理 31
2.2.1 顯示進程 32
2.2.2 現代進程管理器 32
2.2.3 后臺任務 33
2.2.4 信號 34
2.3 下載、編譯與安裝 34
2.3.1 下載與解壓縮 35
2.3.2 手動編譯 36
2.3.3 通過腳本安裝 37
2.3.4 磁盤映像 38
2.4 系統啟動與關閉 38
2.4.1 傳統的開機啟動 38
2.4.2 新時代的開機啟動：Systemd 40
2.4.3 周期運行：cron 41
2.4.4 自定義啟動 43
2.5 備份策略 44
2.5.1 備份整個文件系統 45
2.5.2 備份到遠程服務器 46
2.5.3 自動登錄目標服務器 47
2.5.4 編寫腳本自動執行 48
2.5.5 安全移除數據 49
第3章 智能語音(一)：ReSpeaker 51
3.1 樹莓派語音助手套件ReSpeaker1：環境準備 51
3.1.1 硬件介紹 52
3.1.2 系統配置與驅動安裝 52
3.1.3 錄音播放測試 56
3.1.4 安裝Python虛擬環境 58
3.1.5 控制板載LED：APA102 58
3.2 語音識別和對話 60
3.2.1 Google Assistant配置及下載 60
3.2.2 樹莓派驅動安裝 66
3.2.3 安裝聲卡并啟動ReSpeaker 68
3.2.4 喚醒ReSpeaker 74
3.3 Alexa SDK 和 DuerOs SDK 75
3.3.1 配置和DOA測試 75
3.3.2 語音對話 76
3.3.3 語音轉文字 78
3.4 可能會出現的一些問題 81
第4章 智能語音(二)：Google AIY Voice Kit 83
4.1 簡介和組裝 83
4.1.1 Voice Kit簡介 83
4.1.2 開始前的準備 83
4.1.3 材料清單 85
4.1.4 組裝Voice Kit 86
4.1.5 搭建外部框架 94
4.2 準備軟件環境 101
4.2.1 準備系統tf卡 101
4.2.2 AIY Projects APP 101
4.2.3 連接顯示器、鼠標和電腦 103
4.3 啟動Google Assistant 106
4.3.1 遠程連接Voice Kit 106
4.3.2 確保音頻正常工作 109
4.3.3 獲取谷歌云平臺證書 111
4.3.4 運行內置對話demo 121
4.3.5 將demo設置成開機啟動 124
4.3.6 查看日志 126
4.3.7 更新和支持信息 126
4.4 更多玩法 127
4.4.1 Python api library 127
4.4.2 使用Cloud Speech API 128
4.4.3 Voice Kit GPIO引腳擴展指南 132
4.4.4 搭配Android Things 137
第5章 智能圖像（一）：Pixy2 138
5.1 Pixy2詳解 138
5.1.1 主要功能 140
5.1.2 極強的顏色感知能力 141
5.1.3 巡線系統中的線跟蹤 144
5.1.4 直接播放視頻 148
5.2 安裝PixyMon 149
5.2.1 在Mac上安裝PixyMon 149
5.2.2 在Windows Vista/7/8/10上安裝PixyMon 151
5.2.3 在Windows XP上安裝PixyMon 153
5.2.4 在Linux上安裝PixyMon 155
5.3 教Pixy2學習一個物體 159
5.3.1 基本原則 159
5.3.2 多種顏色標記 161
5.3.3 白平衡 162
5.3.4 通過PixyMon教授 162
5.3.5 標記調整 163
5.4 巡線功能詳解 165
5.4.1 PixyMon的“視圖（View）”和“微調（Tuning）”選項卡 166
5.4.2 PixyMon的“專家（Expert）”和
“條形碼標簽（Barcode Labels）”選項卡 167
5.4.3 線跟蹤算法快速上手 171
5.4.4 在微控制器上執行線跟蹤程序 176
5.5 將Pixy2與微控制器連接 178
5.5.1 與Arduino連接 178
5.5.2 與樹莓派連接 181
5.5.3 與BeagleBone Black連接 185
5.5.4 與其他微控制器連接 187
5.5.5 接口說明 189
5.6 組裝與測試云臺系統 196
第6章 智能圖像(二)：Google AIY Vision Kit 209
6.1 組裝 209
6.1.1 兩種組裝方法 210
6.1.2 了解硬件刷寫系統 211
6.1.3 詳細組裝過程 212
6.1.4 連接電路 220
6.2 運行**個Demo 238
6.2.1 通電開機 238
6.2.2 運行“笑臉檢測器” 239
6.2.3 使用AIY APP連接到Vision Kit 240
6.2.4 使用顯示器、鼠標和鍵盤連接到Vision Kit 245
6.3 Vision Kit的更多功能 248
6.3.1 在樹莓派上顯示一張圖片 248
6.3.2 關閉“笑臉檢測器”釋放資源 249
6.3.3 用實時攝像頭進行圖像分類 250
6.3.4 用實時攝像頭進行人臉檢測 252
6.3.5 檢測到人臉時拍照 253
6.3.6 使用RASPISTILL拍照 254
6.3.7 對一張圖片進行人臉識別 255
6.3.8 對一張圖片進行目標檢測 256
6.3.9 對一張圖片進行菜肴分類 257
6.3.10 對一張圖片進行圖像分類 258
6.4 維護和二次開發 259
6.4.1 關機和開機 259
6.4.2 Python API庫 259
6.4.3 自定義TensorFlow模型編譯器 260
6.4.4 GPIO引腳擴展外設 266
6.4.5 修改啟動時運行APP機制 270
6.4.6 查看日志和更新系統 271
第7章 深度學習邊緣推理：Google Edge TPU 273
7.1 簡介與規格 273
7.1.1 硬件規格 275
7.1.2 軟件與性能 275
7.1.3 硬件配置 276
7.2 USB加速器快速上手 276
7.2.1 系統要求 277
7.2.2 在Linux或樹莓派上進行配置 277
7.2.3 在Edge TPU上運行模型 278
7.3 在Edge TPU上運行TensorFlow模型 279
7.3.1 兼容性概述 279
7.3.2 模型要求 280
7.3.3 遷移學習 283
7.3.4 Edge TPU運行時庫與API 284
7.3.5 在多個Edge TPU上運行多個模型 284
7.4 重訓練圖像分類模型 286
7.4.1 前提 287
7.4.2 準備數據集 288
7.4.3 重新訓練分類模型 288
7.4.4 為Edge TPU編譯模型 290
7.4.5 運行模型 290
7.5 重訓練目標檢測模型 291
7.5.1 前提 291
7.5.2 下載與配置訓練數據 292
7.5.3 訓練 293
7.5.4 為Edge TPU編譯模型 294
7.5.5 運行模型 294
7.5.6 配置自己的訓練數據 295
7.6 在設備上重訓練圖像分類模型 298
7.6.1 運行Imprinting示例程序 299
7.6.2 創建嵌入特征提取器 301
第8章 深度學習邊緣推理上手實戰 303
8.1 Google Coral TPU USB Accelerator 入門 303
8.1.1 下載和安裝驅動庫 303
8.1.2 使用Coral USB加速器進行分類、目標檢測和人臉識別 306
8.1.3 在Python虛擬環境中安裝edgetpu庫 312
8.1.4 在Raspbian上安裝OpenCV 313
8.2 使用Google Coral USB加速器進行圖像分類 313
8.2.1 對圖片進行圖像分類 315
8.2.2 對視頻進行圖像分類 318
8.3 使用Coral USB加速器進行目標檢測 321
8.3.1 在圖片中進行目標檢測 321
8.3.2 在視頻中進行目標檢測 324
第1章 樹莓派命令行操作入門（上） 1
1.1 命令行簡介 1
1.1.1 打開命令行 2
1.1.2 ls命令的歷史軼事 3
1.1.3 文件（夾）路徑 4
1.1.4 主目錄與改變文件夾 4
1.2 文件讀寫 5
1.2.1 創建文件夾 6
1.2.2 編輯文件與翻頁 8
1.2.3 cat、head與tail指令 9
1.2.4 小心使用rm 10
1.3 安裝軟件與用戶權限 10
1.3.1 了解sudo 11
1.3.2 軟件列表 12
1.3.3 文件屬性 13
1.4 管道與流處理 14
1.4.1 重定向 14
1.4.2 grep命令 15
1.4.3 正則表達式 15
1.4.4 文件重定向 17
1.4.5 添加內容 18
1.5 用戶相關命令 19
1.5.1 創建新用戶 19
1.5.2 切換用戶 20
1.5.3 自定義命令行 21
1.6 硬盤管理 21
1.6.1 掛載與連接 22
1.6.2 找到磁盤 22
1.6.3 文件系統列表 23
1.6.4 通過nano編輯 24
第2章 樹莓派命令行操作入門（下） 25
2.1 網絡操作 25
2.1.1 配置網絡 25
2.1.2 配置靜態IP 26
2.1.3 Ping命令 27
2.1.4 使用SSH遠程登錄 28
2.1.5 共享文件夾 30
2.2 進程管理 31
2.2.1 顯示進程 32
2.2.2 現代進程管理器 32
2.2.3 后臺任務 33
2.2.4 信號 34
2.3 下載、編譯與安裝 34
2.3.1 下載與解壓縮 35
2.3.2 手動編譯 36
2.3.3 通過腳本安裝 37
2.3.4 磁盤映像 38
2.4 系統啟動與關閉 38
2.4.1 傳統的開機啟動 38
2.4.2 新時代的開機啟動：Systemd 40
2.4.3 周期運行：cron 41
2.4.4 自定義啟動 43
2.5 備份策略 44
2.5.1 備份整個文件系統 45
2.5.2 備份到遠程服務器 46
2.5.3 自動登錄目標服務器 47
2.5.4 編寫腳本自動執行 48
2.5.5 安全移除數據 49
第3章 智能語音(一)：ReSpeaker 51
3.1 樹莓派語音助手套件ReSpeaker1：環境準備 51
3.1.1 硬件介紹 52
3.1.2 系統配置與驅動安裝 52
3.1.3 錄音播放測試 56
3.1.4 安裝Python虛擬環境 58
3.1.5 控制板載LED：APA102 58
3.2 語音識別和對話 60
3.2.1 Google Assistant配置及下載 60
3.2.2 樹莓派驅動安裝 66
3.2.3 安裝聲卡并啟動ReSpeaker 68
3.2.4 喚醒ReSpeaker 74
3.3 Alexa SDK 和 DuerOs SDK 75
3.3.1 配置和DOA測試 75
3.3.2 語音對話 76
3.3.3 語音轉文字 78
3.4 可能會出現的一些問題 81
第4章 智能語音(二)：Google AIY Voice Kit 83
4.1 簡介和組裝 83
4.1.1 Voice Kit簡介 83
4.1.2 開始前的準備 83
4.1.3 材料清單 85
4.1.4 組裝Voice Kit 86
4.1.5 搭建外部框架 94
4.2 準備軟件環境 101
4.2.1 準備系統tf卡 101
4.2.2 AIY Projects APP 101
4.2.3 連接顯示器、鼠標和電腦 103
4.3 啟動Google Assistant 106
4.3.1 遠程連接Voice Kit 106
4.3.2 確保音頻正常工作 109
4.3.3 獲取谷歌云平臺證書 111
4.3.4 運行內置對話demo 121
4.3.5 將demo設置成開機啟動 124
4.3.6 查看日志 126
4.3.7 更新和支持信息 126
4.4 更多玩法 127
4.4.1 Python api library 127
4.4.2 使用Cloud Speech API 128
4.4.3 Voice Kit GPIO引腳擴展指南 132
4.4.4 搭配Android Things 137
第5章 智能圖像（一）：Pixy2 138
5.1 Pixy2詳解 138
5.1.1 主要功能 140
5.1.2 極強的顏色感知能力 141
5.1.3 巡線系統中的線跟蹤 144
5.1.4 直接播放視頻 148
5.2 安裝PixyMon 149
5.2.1 在Mac上安裝PixyMon 149
5.2.2 在Windows Vista/7/8/10上安裝PixyMon 151
5.2.3 在Windows XP上安裝PixyMon 153
5.2.4 在Linux上安裝PixyMon 155
5.3 教Pixy2學習一個物體 159
5.3.1 基本原則 159
5.3.2 多種顏色標記 161
5.3.3 白平衡 162
5.3.4 通過PixyMon教授 162
5.3.5 標記調整 163
5.4 巡線功能詳解 165
5.4.1 PixyMon的“視圖（View）”和“微調（Tuning）”選項卡 166
5.4.2 PixyMon的“專家（Expert）”和
“條形碼標簽（Barcode Labels）”選項卡 167
5.4.3 線跟蹤算法快速上手 171
5.4.4 在微控制器上執行線跟蹤程序 176
5.5 將Pixy2與微控制器連接 178
5.5.1 與Arduino連接 178
5.5.2 與樹莓派連接 181
5.5.3 與BeagleBone Black連接 185
5.5.4 與其他微控制器連接 187
5.5.5 接口說明 189
5.6 組裝與測試云臺系統 196
第6章 智能圖像(二)：Google AIY Vision Kit 209
6.1 組裝 209
6.1.1 兩種組裝方法 210
6.1.2 了解硬件刷寫系統 211
6.1.3 詳細組裝過程 212
6.1.4 連接電路 220
6.2 運行**個Demo 238
6.2.1 通電開機 238
6.2.2 運行“笑臉檢測器” 239
6.2.3 使用AIY APP連接到Vision Kit 240
6.2.4 使用顯示器、鼠標和鍵盤連接到Vision Kit 245
6.3 Vision Kit的更多功能 248
6.3.1 在樹莓派上顯示一張圖片 248
6.3.2 關閉“笑臉檢測器”釋放資源 249
6.3.3 用實時攝像頭進行圖像分類 250
6.3.4 用實時攝像頭進行人臉檢測 252
6.3.5 檢測到人臉時拍照 253
6.3.6 使用RASPISTILL拍照 254
6.3.7 對一張圖片進行人臉識別 255
6.3.8 對一張圖片進行目標檢測 256
6.3.9 對一張圖片進行菜肴分類 257
6.3.10 對一張圖片進行圖像分類 258
6.4 維護和二次開發 259
6.4.1 關機和開機 259
6.4.2 Python API庫 259
6.4.3 自定義TensorFlow模型編譯器 260
6.4.4 GPIO引腳擴展外設 266
6.4.5 修改啟動時運行APP機制 270
6.4.6 查看日志和更新系統 271
第7章 深度學習邊緣推理：Google Edge TPU 273
7.1 簡介與規格 273
7.1.1 硬件規格 275
7.1.2 軟件與性能 275
7.1.3 硬件配置 276
7.2 USB加速器快速上手 276
7.2.1 系統要求 277
7.2.2 在Linux或樹莓派上進行配置 277
7.2.3 在Edge TPU上運行模型 278
7.3 在Edge TPU上運行TensorFlow模型 279
7.3.1 兼容性概述 279
7.3.2 模型要求 280
7.3.3 遷移學習 283
7.3.4 Edge TPU運行時庫與API 284
7.3.5 在多個Edge TPU上運行多個模型 284
7.4 重訓練圖像分類模型 286
7.4.1 前提 287
7.4.2 準備數據集 288
7.4.3 重新訓練分類模型 288
7.4.4 為Edge TPU編譯模型 290
7.4.5 運行模型 290
7.5 重訓練目標檢測模型 291
7.5.1 前提 291
7.5.2 下載與配置訓練數據 292
7.5.3 訓練 293
7.5.4 為Edge TPU編譯模型 294
7.5.5 運行模型 294
7.5.6 配置自己的訓練數據 295
7.6 在設備上重訓練圖像分類模型 298
7.6.1 運行Imprinting示例程序 299
7.6.2 創建嵌入特征提取器 301
第8章 深度學習邊緣推理上手實戰 303
8.1 Google Coral TPU USB Accelerator 入門 303
8.1.1 下載和安裝驅動庫 303
8.1.2 使用Coral USB加速器進行分類、目標檢測和人臉識別 306
8.1.3 在Python虛擬環境中安裝edgetpu庫 312
8.1.4 在Raspbian上安裝OpenCV 313
8.2 使用Google Coral USB加速器進行圖像分類 313
8.2.1 對圖片進行圖像分類 315
8.2.2 對視頻進行圖像分類 318
8.3 使用Coral USB加速器進行目標檢測 321
8.3.1 在圖片中進行目標檢測 321
8.3.2 在視頻中進行目標檢測 324
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樹莓派創客:手把手教你玩轉人工智能 作者簡介
陳佳林，看雪論壇版主，看雪公司講師，樹莓派玩家，在移動安全領域經驗豐富，多次主持銀行、電信、政府及行業部門培訓并參與安全研究項目。在看雪安全開發者峰會、GeekPwn多次發表主題演講。愛折騰、興趣廣泛，樹莓派骨灰級愛好者，喜歡搗鼓樹莓派并將其應用到工作中去。
出版著作：《樹莓派創客：手把手教你搭建機器人》，2019.11，清華大學出版社。
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