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智能多媒體理論與實戰(微課版) 版權信息
- ISBN：9787302650102
- 條形碼：9787302650102 ; 978-7-302-65010-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能多媒體理論與實戰(微課版) 本書特色
本書通過嚴謹簡明的預備知識介紹，為讀者介紹與人工智能相關的智能多媒體開發方法，從圖像處理、視頻編解碼、基礎實驗以及綜合實戰幾個方面由淺入深詳細介紹了智能多媒體的開發方法。
本書在編寫過程中側重于實踐應用，通過基礎實驗與綜合實戰案例的結合，由淺入深地導入嵌入式人工智能開發方法，提高讀者的興趣，降低入門的難度。
本書能夠普惠更多希望學習人工智能技術的學生及工程技術人員，讓他們掌握人工智能嵌入式開發方法，并能靈活地用于解決實際問題。
智能多媒體理論與實戰(微課版) 內容簡介
本書全面系統地介紹多媒體通信、多媒體處理技術及其**的人工智能分析應用，以滿足理論教學和實踐應用的需要。本書共8章，分為理論篇(第1～5章)和實戰篇(第6～8章),在詳細介紹多媒體與人工智能的關系、嵌入式多媒體環境、多媒體編程等基本知識的基礎上，著重介紹智能多媒體工程實踐中相關的數字圖像處理技術、圖像與視頻編碼技術以及多媒體通信技術，并詳細介紹多媒體開發中的開發框架、FFmpeg、OpenCV以及BMCV開發工具。本書采用北京算能科技有限公司的嵌入式人工智能開發平臺進行實驗開發，提供了智能多媒體的基礎實驗和綜合實戰內容講解，并且配有完整的實驗代碼和講解視頻。 本書適合作為高等院校計算機科學與技術、數字媒體技術、網絡工程和電子信息工程等專業高年級本科生、研究生的教材，同時可供對嵌入式人工智能比較熟悉并且對人工智能技術有所了解的多媒體開發人員和研究人員參考。
智能多媒體理論與實戰(微課版) 目錄
理論篇
第1章前置基礎3
1.1智能多媒體概述3
1.1.1多媒體概述3
1.1.2多媒體與人工智能5
1.1.3智能多媒體關鍵技術與指標7
1.2嵌入式開發基礎9
1.2.1邊緣計算9
1.2.2嵌入式人工智能開發概述14
1.2.3Linux開發基礎16
1.2.4Docker開發簡介21
1.3多媒體編程基礎23
1.3.1視頻文件讀寫23
1.3.2多線程26
1.3.3同步互斥鎖28
1.3.4套接字30
1.4本章小結35
習題36
第2章數字圖像處理技術37
2.1基礎知識37
2.1.1像素37
2.1.2分辨率38
2.1.3位深39
2.1.4幀率40
2.1.5碼率41
2.1.6PSNR422.2彩色圖像及圖像存儲43
2.2.1色彩空間模型43
2.2.2圖像存儲格式47
2.3圖像預處理技術48
2.3.1灰度變換49
2.3.2灰度直方圖變換52
2.4邊緣檢測57
2.4.1邊緣檢測基本概念57
2.4.2噪聲影響下的邊緣檢測58
2.4.3Sobel算子59
2.4.4Canny算子60
2.5本章小結63
習題64
目錄〖3〗第3章圖像與視頻編碼技術65
3.1圖像與視頻編碼基礎65
3.1.1圖像與視頻編碼原理概述65
3.1.2視頻編碼框架與基本概念69
3.1.3視頻編碼標準發展歷程72
3.2JPEG靜止圖像編碼標準75
3.2.1JPEG編碼標準75
3.2.2JPEG工作模式77
3.2.3JPEG編碼實現與算能平臺78
3.3H.264視頻編碼標準78
3.3.1H.264編碼標準概述78
3.3.2H.264編碼方法79
3.3.3H.264的傳輸與存儲84
3.3.4H.264開源編碼器87
3.4H.265視頻編碼標準89
3.4.1H.265編碼標準概述89
3.4.2H.265編碼方法93
3.4.3H.265的碼率控制算法96
3.4.4H.265開源編碼器97
3.5感興趣區域編碼原理99
3.6碼流分析工具簡介100
3.6.1碼流分析概述100
3.6.2常用碼流分析工具100
3.7本章小結104
習題105
第4章智能多媒體通信技術106
4.1多媒體通信基礎106
4.1.1數字視頻接口106
4.1.2IP通信新技術109
4.1.3無線多媒體通信技術112
4.2TCP與UDP119
4.2.1TCP/IP119
4.2.2UDP121
4.2.3TCP122
4.2.4為什么流媒體通信常用UDP125
4.3RTP與RTCP126
4.3.1RTP簡介126
4.3.2RTP的工作機制126
4.3.3RTP數據包解析127
4.4RTSP128
4.4.1RTSP簡介128
4.4.2RTSP的工作機制130
4.5RTMP131
4.5.1RTMP簡介131
4.5.2RTMP的工作機制131
4.6GB28181協議133
4.6.1GB28181協議簡介133
4.6.2GB28181的工作機制134
4.7本章小結136
習題137
第5章嵌入式人工智能多媒體開發架構138
5.1概述138
5.1.1開發架構139
5.1.2硬件加速140
5.1.3工作模式141
5.1.4設備內存141
5.1.5內存同步的時機142
5.1.6手動內存同步的原因143
5.1.7內存同步示例143
5.2FFmpeg146
5.2.1FFmpeg概述146
5.2.2BM_FFmpeg147
5.3OpenCV152
5.3.1OpenCV簡介152
5.3.2BM_OpenCV簡介153
5.4BMCV156
5.4.1BMCV簡介156
5.4.2BMCV數據結構157
5.4.3BMCV設備內存管理161
5.4.4BMCV API162
5.5本章小結167
習題167
實戰篇
第6章基礎實驗171
6.1開發環境搭建171
6.1.1開發主機準備171
6.1.2下載SDK軟件包172
6.1.3創建Docker開發環境173
6.1.4編寫“Hello,World!”程序174
6.1.5硬件部署176
6.1.6程序上傳與執行176
6.2云平臺開發環境178
6.2.1云平臺申請178
6.2.2云平臺使用178
6.3多媒體開發基礎編程實驗181
6.3.1實驗原理和流程181
6.3.2關鍵代碼解析183
6.4邊緣檢測186
6.4.1BMCV關鍵函數解析186
6.4.2BMCV檢測結果194
6.4.3OpenCV關鍵函數解析195
6.4.4硬件加速性能對比196
6.5圖像裁剪及尺寸變換197
6.5.1bmcv_image_crop()函數197
6.5.2bmcv_image_resize()函數198
6.5.3bmcv_image_draw_rectangle()函數200
6.5.4OpenCV函數介紹201
6.5.5執行結果202
6.6圖像加權融合204
6.6.1bmcv_image_add_weighted()函數205
6.6.2OpenCV下的圖像加權融合方法205
6.6.3執行結果206
6.7圖像灰度直方圖208
6.7.1bmcv_calc_hist()函數208
6.7.2OpenCV的calcHist()函數209
6.7.3畫直方圖210
6.7.4執行結果210
6.8FFmpeg視頻編碼211
6.8.1實驗原理簡介211
6.8.2編碼實驗過程219
6.8.3使用ffprobe分析碼流219
6.8.4使用VLC播放視頻222
6.8.5使用Elecard StreamEye分析碼流222
6.9ROI視頻編碼223
6.9.1實驗原理簡介224
6.9.2關鍵核心代碼講解224
6.9.3實驗過程227
6.9.4Elecard StreamEye分析228
6.10FFmpeg視頻解碼229
6.10.1實驗原理簡介230
6.10.2FFmpeg解碼關鍵函數230
6.10.3實驗過程238
6.11OpenCV視頻解碼240
6.11.1實驗原理簡介241
6.11.2實驗過程241
6.12JPEG圖像編解碼242
6.12.1實驗原理簡介242
6.12.2實驗過程242
6.12.3執行與測試244
6.13RTSP拉流 RTMP推流245
6.13.1實驗步驟245
6.13.2主線程245
6.13.3寫線程247
6.13.4Windows下nginx的安裝與RTMP推流247
6.13.5Wireshark安裝與使用250
第7章嵌入式智能車載終端實戰254
7.1項目背景255
7.2項目需求255
7.2.1需求概述255
7.2.2功能需求256
7.3相關理論257
7.3.1目標檢測257
7.3.2多目標跟蹤258
7.3.3車道線檢測259
7.3.4單目測距260
7.4總體設計261
7.4.1總體架構設計261
7.4.2功能模塊262
7.4.3技術架構263
7.4.4開發環境263
7.5項目實戰263
7.5.1環境搭建與數據準備263
7.5.2程序框架271
7.5.3目標檢測271
7.5.4多目標跟蹤277
7.5.5車道線檢測279
7.5.6測距280
7.5.7本地界面播放281
7.6部署與測試283
7.6.1編譯與部署283
7.6.2測試結果287
第8章基于無人機的建筑圖像識別實戰289
8.1項目背景289
8.2項目需求290
8.2.1需求概述290
8.2.2功能需求291
8.3相關理論291
8.4總體設計293
8.4.1總體架構設計293
8.4.2功能模塊294
8.4.3技術架構294
8.4.4開發環境294
8.5項目實戰295
8.5.1環境搭建295
8.5.2模型與數據297
8.5.3目標檢測301
8.5.4ROI編碼305
8.5.5推流和視頻切片306
8.6部署與測試308
8.6.1編譯308
8.6.2運行程序與測試結果309
參考文獻314
第1章前置基礎3
1.1智能多媒體概述3
1.1.1多媒體概述3
1.1.2多媒體與人工智能5
1.1.3智能多媒體關鍵技術與指標7
1.2嵌入式開發基礎9
1.2.1邊緣計算9
1.2.2嵌入式人工智能開發概述14
1.2.3Linux開發基礎16
1.2.4Docker開發簡介21
1.3多媒體編程基礎23
1.3.1視頻文件讀寫23
1.3.2多線程26
1.3.3同步互斥鎖28
1.3.4套接字30
1.4本章小結35
習題36
第2章數字圖像處理技術37
2.1基礎知識37
2.1.1像素37
2.1.2分辨率38
2.1.3位深39
2.1.4幀率40
2.1.5碼率41
2.1.6PSNR422.2彩色圖像及圖像存儲43
2.2.1色彩空間模型43
2.2.2圖像存儲格式47
2.3圖像預處理技術48
2.3.1灰度變換49
2.3.2灰度直方圖變換52
2.4邊緣檢測57
2.4.1邊緣檢測基本概念57
2.4.2噪聲影響下的邊緣檢測58
2.4.3Sobel算子59
2.4.4Canny算子60
2.5本章小結63
習題64
目錄〖3〗第3章圖像與視頻編碼技術65
3.1圖像與視頻編碼基礎65
3.1.1圖像與視頻編碼原理概述65
3.1.2視頻編碼框架與基本概念69
3.1.3視頻編碼標準發展歷程72
3.2JPEG靜止圖像編碼標準75
3.2.1JPEG編碼標準75
3.2.2JPEG工作模式77
3.2.3JPEG編碼實現與算能平臺78
3.3H.264視頻編碼標準78
3.3.1H.264編碼標準概述78
3.3.2H.264編碼方法79
3.3.3H.264的傳輸與存儲84
3.3.4H.264開源編碼器87
3.4H.265視頻編碼標準89
3.4.1H.265編碼標準概述89
3.4.2H.265編碼方法93
3.4.3H.265的碼率控制算法96
3.4.4H.265開源編碼器97
3.5感興趣區域編碼原理99
3.6碼流分析工具簡介100
3.6.1碼流分析概述100
3.6.2常用碼流分析工具100
3.7本章小結104
習題105
第4章智能多媒體通信技術106
4.1多媒體通信基礎106
4.1.1數字視頻接口106
4.1.2IP通信新技術109
4.1.3無線多媒體通信技術112
4.2TCP與UDP119
4.2.1TCP/IP119
4.2.2UDP121
4.2.3TCP122
4.2.4為什么流媒體通信常用UDP125
4.3RTP與RTCP126
4.3.1RTP簡介126
4.3.2RTP的工作機制126
4.3.3RTP數據包解析127
4.4RTSP128
4.4.1RTSP簡介128
4.4.2RTSP的工作機制130
4.5RTMP131
4.5.1RTMP簡介131
4.5.2RTMP的工作機制131
4.6GB28181協議133
4.6.1GB28181協議簡介133
4.6.2GB28181的工作機制134
4.7本章小結136
習題137
第5章嵌入式人工智能多媒體開發架構138
5.1概述138
5.1.1開發架構139
5.1.2硬件加速140
5.1.3工作模式141
5.1.4設備內存141
5.1.5內存同步的時機142
5.1.6手動內存同步的原因143
5.1.7內存同步示例143
5.2FFmpeg146
5.2.1FFmpeg概述146
5.2.2BM_FFmpeg147
5.3OpenCV152
5.3.1OpenCV簡介152
5.3.2BM_OpenCV簡介153
5.4BMCV156
5.4.1BMCV簡介156
5.4.2BMCV數據結構157
5.4.3BMCV設備內存管理161
5.4.4BMCV API162
5.5本章小結167
習題167
實戰篇
第6章基礎實驗171
6.1開發環境搭建171
6.1.1開發主機準備171
6.1.2下載SDK軟件包172
6.1.3創建Docker開發環境173
6.1.4編寫“Hello,World!”程序174
6.1.5硬件部署176
6.1.6程序上傳與執行176
6.2云平臺開發環境178
6.2.1云平臺申請178
6.2.2云平臺使用178
6.3多媒體開發基礎編程實驗181
6.3.1實驗原理和流程181
6.3.2關鍵代碼解析183
6.4邊緣檢測186
6.4.1BMCV關鍵函數解析186
6.4.2BMCV檢測結果194
6.4.3OpenCV關鍵函數解析195
6.4.4硬件加速性能對比196
6.5圖像裁剪及尺寸變換197
6.5.1bmcv_image_crop()函數197
6.5.2bmcv_image_resize()函數198
6.5.3bmcv_image_draw_rectangle()函數200
6.5.4OpenCV函數介紹201
6.5.5執行結果202
6.6圖像加權融合204
6.6.1bmcv_image_add_weighted()函數205
6.6.2OpenCV下的圖像加權融合方法205
6.6.3執行結果206
6.7圖像灰度直方圖208
6.7.1bmcv_calc_hist()函數208
6.7.2OpenCV的calcHist()函數209
6.7.3畫直方圖210
6.7.4執行結果210
6.8FFmpeg視頻編碼211
6.8.1實驗原理簡介211
6.8.2編碼實驗過程219
6.8.3使用ffprobe分析碼流219
6.8.4使用VLC播放視頻222
6.8.5使用Elecard StreamEye分析碼流222
6.9ROI視頻編碼223
6.9.1實驗原理簡介224
6.9.2關鍵核心代碼講解224
6.9.3實驗過程227
6.9.4Elecard StreamEye分析228
6.10FFmpeg視頻解碼229
6.10.1實驗原理簡介230
6.10.2FFmpeg解碼關鍵函數230
6.10.3實驗過程238
6.11OpenCV視頻解碼240
6.11.1實驗原理簡介241
6.11.2實驗過程241
6.12JPEG圖像編解碼242
6.12.1實驗原理簡介242
6.12.2實驗過程242
6.12.3執行與測試244
6.13RTSP拉流 RTMP推流245
6.13.1實驗步驟245
6.13.2主線程245
6.13.3寫線程247
6.13.4Windows下nginx的安裝與RTMP推流247
6.13.5Wireshark安裝與使用250
第7章嵌入式智能車載終端實戰254
7.1項目背景255
7.2項目需求255
7.2.1需求概述255
7.2.2功能需求256
7.3相關理論257
7.3.1目標檢測257
7.3.2多目標跟蹤258
7.3.3車道線檢測259
7.3.4單目測距260
7.4總體設計261
7.4.1總體架構設計261
7.4.2功能模塊262
7.4.3技術架構263
7.4.4開發環境263
7.5項目實戰263
7.5.1環境搭建與數據準備263
7.5.2程序框架271
7.5.3目標檢測271
7.5.4多目標跟蹤277
7.5.5車道線檢測279
7.5.6測距280
7.5.7本地界面播放281
7.6部署與測試283
7.6.1編譯與部署283
7.6.2測試結果287
第8章基于無人機的建筑圖像識別實戰289
8.1項目背景289
8.2項目需求290
8.2.1需求概述290
8.2.2功能需求291
8.3相關理論291
8.4總體設計293
8.4.1總體架構設計293
8.4.2功能模塊294
8.4.3技術架構294
8.4.4開發環境294
8.5項目實戰295
8.5.1環境搭建295
8.5.2模型與數據297
8.5.3目標檢測301
8.5.4ROI編碼305
8.5.5推流和視頻切片306
8.6部署與測試308
8.6.1編譯308
8.6.2運行程序與測試結果309
參考文獻314
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