嵌入式人工智能技术
华南理工大学
计算机科学与工程学院
毕盛
2019年3月21日
嵌入式人工智能技术
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技术开发及应用
国际嵌入式系统创新论坛
更低延时
灵活部署更加节能
缓解流量压力
边缘计算环境下的挑战
边缘计算环境下运算能力弱，如何有效的运行算法？
1.硬件架构
2.算法设计
3.算法部署
Mali GPU 堆核
Adreno GPU
大核
NEON ARM
单指令多数据流（SIMD ）
多核
GPU
NPU 神经网络处理器
多线程
并行化
“数据驱动并行计算”架构，颠覆了传统冯·诺依曼计算机架构。
寒武纪MLU100,高通骁龙855，
DSP
SOC 数字信号处理
硬件乘法器，多总线，多处理单元，特殊的DSP指令。
张量处理器TPU
基于算法定制化的ASIC 芯片
模拟人脑芯片
TrueNorth（真北），模拟人脑神经网络设计的64芯片系统，数据处理能力已经相当于包含6400万个神经细胞和160亿个神经突触
的类脑功能。
Google公司
TI 公司，ADI 公司
20%
100%特征提取
•缩小搜索空间•从随机到有目标性•
删减一些不必要操作
面向应用
多源信息
视觉里程计(VO)
视觉惯性里程计(VIO)
13:39
删除对模型性能影响不大的卷积核
深度学习网络
深度可分离卷积和1×1卷积代替普通卷积
浮点数进行整形量化，二值化网络中参数用1位来表示
精简模型学习复杂模型的输出
轻度深度学习网络
同构多核异构多核
NEON
基于多核和NEON单元实现卷积运算加速
每次1x1卷积操作时，将输出特征图按照8个每组使用OpenMP平分给设备可调用的每个CPU以充分利用硬件资源。
之后针对每8个输出特征图，会以1x8的小块为单位同时进行8个输出特征图的计算。
实例：结合自然语言理解和环境认知的
智能服务系统
项目意义
13:39智能机器人真正走进家庭，真正为人们的生
活提供服务需要机器人不仅能够听懂人们的讲话，还要具有对周围环境的认知能力，并把语音理解与环境认知结合起来。
本项目旨在初步探索语音识别与物体检测两者之间的匹配过程，实现一个样例来提供简易的智能服务。
录像
第一步：利用VOC数据集在Caffe框架下训练MobileNet-SSD深度学习网络。
Aeroplanes，Bicycles，Birds，Boats，Bottles，Buses，Cars，Cats ，Chairs，Cows，Dining tables，Dogs，Horses，Motorbikes，People，Potted plants，Sheep，Sofas，Trains，TV/Monitors数据集
……适合在终端运行的深度学习网络：
MobileNet-SSD
第二步：MobileNet-SSD网络在NCNN框架上部署，充分利用到了Thundercomm AI Kit平台上的8核CPU实现高效率推理。
支持卷积神经网络、ARM NEON汇编级优化、精细的内存管理和数据结构设计、支持多核并行计算加速
语义与物体匹配方法
整体功能实现
谢谢！。
嵌入式人工智能技术开发及应用
嵌入式人工智能技术开发及应用嵌入式人工智能技术是近年来备受瞩目的一个领域，它将人工智能应用于更加广泛的场景中，为各行各业带来了巨大的改变。
在嵌入式人工智能技术的发展和应用方面，不断涌现出各种新的技术和产品，这些新技术和产品都将改变我们的生活方式和工作方式。
本文将从嵌入式人工智能技术的发展历程、当前的技术应用和未来的发展趋势等方面展开探讨。
一、嵌入式人工智能技术的发展历程嵌入式人工智能技术是人工智能和嵌入式技术的结合，嵌入式人工智能技术的起源可以追溯到嵌入式系统的发展。
嵌入式系统是指在计算机系统中嵌入了某些专用的任务或应用程序的计算机系统，它通常被集成在其他系统或设备中。
而人工智能技术则是指计算机系统通过模拟人类智能实现某些特定的智能任务，比如语音识别、图像识别等。
嵌入式人工智能技术的发展历程可以概括为以下几个阶段：1. 早期阶段：在早期阶段，嵌入式人工智能技术主要应用于一些行业内的特定场景，比如工业自动化、机器人等领域。
这些应用主要是一些基于规则的简单智能，比如机器人的路径规划、工业控制系统等。
2. 中期阶段：随着计算机技术和人工智能技术的快速发展，嵌入式人工智能技术开始向更广泛的领域渗透，比如智能家居、智能交通等。
在这个阶段，人们开始尝试将人工智能技术应用于各种传感器和嵌入式设备中，比如智能手机、智能家电等。
3. 现阶段：当前，嵌入式人工智能技术已经成为了科技行业的一个热点领域，各种新的技术和产品不断涌现，比如智能穿戴设备、智能车载系统等。
嵌入式人工智能技术已经渗透到生活的方方面面，为人们的日常生活和工作带来了诸多便利。
嵌入式人工智能技术的发展历程可以概括为从单一应用到多领域渗透，再到如今成为热点领域的过程。
目前，嵌入式人工智能技术已经应用于各种领域，下面将介绍一些典型的应用场景。
1. 智能家居：智能家居是一个典型的嵌入式人工智能技术应用场景，它将人工智能技术应用于家庭设备中，实现了家庭设备的智能化和互联互通。
嵌入式人工智能技术开发及应用
嵌入式人工智能技术开发及应用
嵌入式人工智能技术是指将人工智能算法与嵌入式系统相结合，实现智能化的功能和应用。
这一技术的发展将为我们的生活带来巨大的改变和便利，涉及到智能家居、智能交通、智能医疗等多个领域。
在智能家居领域，嵌入式人工智能技术可以实现智能音箱、智能门锁、智能摄像头等设备与人的对话和交互。
通过语音识别技术，用户可以通过简单的语音指令控制设备的开关、调整设备的状态。
嵌入式人工智能技术还可以实现智能家居设备之间的联动，提供更加智能化、便利化的家居体验。
在智能交通领域，嵌入式人工智能技术可以实现智能驾驶、智能车牌识别、智能交通灯等应用。
通过计算机视觉和机器学习技术，嵌入式人工智能系统可以识别道路标志、识别交通信号灯、检测周围的车辆和行人，从而实现自动驾驶和智能交通管理的目标。
这将大大提高交通的安全性和效率，减少交通事故的发生。
在智能医疗领域，嵌入式人工智能技术可以应用于智能医疗设备、智能健康监测等方面。
通过嵌入式人工智能系统，医疗设备可以快速、准确地诊断和治疗疾病。
智能健康监测设备可以实时监测人体的健康状况，提供健康管理建议和预防措施，帮助人们更好地管理和保持自己的健康。
嵌入式人工智能技术的开发和应用面临着一些挑战和问题。
嵌入式系统的资源有限，如内存、处理能力等，在实现复杂的人工智能算法时可能会受到限制。
对于嵌入式系统的能耗和功耗要求比较高，需要在算法设计和实现上做出一定的优化，以降低能源消耗和保证系统的稳定性和可靠性。
嵌入式人工智能系统涉及到用户隐私和数据安全等问题，需要加强相关的技术和法律保护。
嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点
嵌入式人工智能行业发展状况及技术要点嵌入式人工智能（Embedded AI）是指将人工智能技术应用于嵌入式系统中的一种发展方向。
嵌入式系统是指嵌入在其他设备或系统中的计算机系统，包括智能手机、智能家居、智能穿戴设备等。
嵌入式人工智能的发展状况及技术要点对于推动智能化产品和服务的发展具有重要意义。
嵌入式人工智能的发展状况：随着物联网的兴起和智能设备的普及，嵌入式人工智能得到了广泛的应用和关注。
在嵌入式人工智能领域，各类智能设备不断涌现，为用户提供了更加智能化和便捷的生活体验。
嵌入式人工智能的技术应用已经渗透到了各个领域，包括智能家居、智能医疗、智能交通等。
嵌入式人工智能的技术要点：1. 边缘计算：嵌入式人工智能的一个重要技术要点是边缘计算。
边缘计算是指将数据处理和分析的能力移到数据源附近，减少数据传输延迟和网络带宽压力。
通过在智能设备上集成人工智能算法和模型，可以实现对数据的实时分析和决策，提高系统的响应速度和效率。
2. 低功耗设计：嵌入式人工智能系统通常需要在有限的能源供应下运行，因此低功耗设计是一个关键的技术要点。
通过优化算法和硬件设计，可以降低系统的功耗，延长设备的电池寿命，提高系统的可靠性和稳定性。
3. 端到端的智能处理：嵌入式人工智能系统需要能够完成从数据采集、处理到决策的全过程。
因此，端到端的智能处理是一个重要的技术要点。
通过在智能设备上集成传感器、处理器和人工智能算法，可以实现对数据的实时处理和决策，提高系统的智能化水平和用户体验。
4. 深度学习算法：深度学习是嵌入式人工智能的核心技术之一。
深度学习算法可以通过对大量数据的学习和训练，实现对复杂模式和特征的识别和分析。
在嵌入式人工智能系统中，通过使用深度学习算法，可以实现对声音、图像、文本等多种数据的处理和分析，提高系统的智能化水平和性能。
5. 安全和隐私保护：嵌入式人工智能系统需要处理大量的敏感数据，因此安全和隐私保护是一个重要的技术要点。
嵌入式人工智能技术应用课件：语音合成与播报
2
获取音频设备ID
3
语音合成与播报
使用Shell命令查看系统音频设备信息 1
获取音频设备ID
使用aplay工具查看系统音频设备信息
2
使用subprocess模块在Python中 获取命令行输出信息
3
使用re模块提取声卡设备ID
4
将获取音频设备ID的代码封装为函数 5
1.使用Shell命令查看系统音频设备信息
语音合成
语音合成在很多方面与语音识别相反。 它涉及到让数据发出声音，通常是通过将文 本转换为语音来实现。 语音合成解决方案通 常需要以下信息： • 要朗读的文本。 • 用于读出语音的声音。
语音合成
若要合成语音，系统通常会对文本进行词汇切分，将其分解为单独的字词，并为每个 字词指定语声。 接着将语音听录分解为韵律单元（如短语、分句或句子），以创建将被转 换为音频格式的音素。 然后通过加上声音（这将确定音调和音色等参数）和生成可以输出 到扬声器或写入文件的音频波形，将这些音素合成音频。
将“能看到”、“看不到”的信息变成“可听”的信息。 将“非即时获得的信息”变成“即时可听”的信息。
语音合成
音频在各行各业都有广 泛使用，主要包括音频播放， 录音，以及现在广泛用在了 语音识别等人工智能方向， 我们越来越希望人工智能 (AI) 解决方案能够接受语音 命令并提供语音响应。
语音合成
越来越多的家居和汽车系统可以通过讲话来进行控制 - 发出诸如“关灯” 之类的命令，以及希望获得对“今天会下雨吗”之类的问题的口头回答。
4. 使用re模块提取声卡设备ID
re.findall(pattern, string, flags=0)：对 string 返回一个不重复的 pattern 的匹配列表， string 从左到右进
嵌入式系统中的人工智能算法研究
嵌入式系统中的人工智能算法研究随着科技的发展，嵌入式系统的应用越来越广泛，而人工智能技术也在不断地发展。
嵌入式系统中的人工智能算法研究成为了当前科技领域的热点。
本文将从嵌入式系统中人工智能的基本概念、应用、算法等方面进行探讨。
一、嵌入式系统中人工智能的基本概念嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，它的主要特点是追求小、快、省等特性。
嵌入式系统广泛应用于家电、工业、汽车、医疗、安防等行业。
而人工智能技术是一种让计算机像人一样思考的技术，通过模仿人类思考方式实现智能化。
在嵌入式系统中引入人工智能技术，可以实现设备的智能化和自动化控制。
二、嵌入式系统中人工智能的应用1、智能家居智能家居系统结合嵌入式系统中的人工智能算法，可以实现智能化的灯光控制、智能空调控制、智能窗帘控制等。
这些设备可以通过语音识别等人工智能技术进行控制。
此外，还可以通过嵌入式系统对家庭能源的消耗进行监测和控制，实现家庭的节能和智能化控制。
2、智能医疗智能医疗设备是目前较为热门的应用之一，它们可以在嵌入式系统的基础上引入人工智能技术，实现智能巡视、健康监测、自动处理等。
智能药箱可以通过人工智能技术，自动分配每个病人所需的药品剂量，避免给错药或者药量不对的情况。
智能床垫可以通过嵌入式系统记录睡眠状态和数据，进行睡眠质量分析，为用户提供健康建议。
3、智能交通智能交通系统是嵌入式系统中的一种应用，人工智能技术可以用于实现交通信号灯的智能控制、交通拥堵的智能疏导、车辆导航的智能化等。
嵌入式系统也可以用于智能车载设备中，提供高精度的地图服务和路况监测，为驾驶员提供最佳的行车路线和车辆信息。
三、嵌入式系统中的人工智能算法1、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络运作方式的计算方法。
神经网络对数据的处理能力很强，可以用于图像识别、语音识别等多个领域。
在嵌入式系统中，神经网络算法也可以用于智能家居中的语音识别、智能医疗设备中的心电图诊断等。
2、遗传算法遗传算法是根据生物进化的原理引入的一种计算方法，它可以通过遗传、交叉、变异等运算方式实现优化问题的搜索。
嵌入式人工智能技术开发及应用
嵌入式人工智能技术开发及应用
随着人工智能技术在各个领域的快速发展，嵌入式人工智能技术的应用也越来越广泛。
嵌入式人工智能技术是指将人工智能算法嵌入到嵌入式系统中，使其具有智能化的能力。
嵌入式人工智能技术的应用领域包括智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等。
智能家居是嵌入式人工智能技术的重要应用领域之一。
通过嵌入式人工智能技术，智
能家居可以实现语音控制、情景模式、智能安防等功能。
例如，当家中有陌生人进入时，
智能家居系统可以通过人脸识别功能识别陌生人并自动报警。
此外，智能家居系统还可以
通过学习用户的习惯，预测用户的行为并自动调整家居设备的状态。
智能医疗也是嵌入式人工智能技术的重要应用领域之一。
通过嵌入式人工智能技术，
智能医疗可以实现健康监测、预防疾病、诊断治疗等功能。
例如，智能医疗设备可以通过
人体传感器对患者的生命体征进行监测，并根据实时数据分析患者的健康状况。
此外，智
能医疗设备还可以通过深度学习算法对医学图像进行自动诊断和分类。
智能制造也是嵌入式人工智能技术的重要应用领域之一。
通过嵌入式人工智能技术，
智能制造可以实现自动化生产、智能仓储、物流优化等功能。
例如，智能仓储系统可以通
过RFID技术对货物进行追踪管理，并通过深度学习算法预测货物的需求量，从而实现库存优化的目的。
此外，智能制造系统还可以通过机器学习算法实现自动化生产的持续优化，
从而提高生产效率和质量。
总之，嵌入式人工智能技术的应用领域正在不断拓展，其将为我们带来更加智能化、
高效化、安全可靠的生活和工作体验。
嵌入式人工智能技术开发及应用
嵌入式人工智能技术开发及应用嵌入式人工智能技术指的是将人工智能算法与嵌入式系统相结合，使得嵌入式设备具备智能化的能力。
随着物联网的发展和嵌入式设备越来越小型化、低功耗化的趋势，嵌入式人工智能技术在各个领域都得到了广泛的应用。
嵌入式人工智能技术的开发主要包括以下几个方面：1. 算法开发：嵌入式人工智能技术需要设计和实现适用于嵌入式环境的智能算法，包括模式识别算法、机器学习算法、深度学习算法等。
这些算法需要能够在低功耗、有限存储和计算能力的嵌入式设备上高效运行。
2. 数据集采集和标注：对于嵌入式人工智能技术的开发，需要大量的数据集进行训练和测试。
为了保证数据的有效性和准确性，需要采集和标注具有代表性的数据集。
数据集采集的难点在于如何从嵌入式设备上获取数据，并确保数据的完整性和真实性。
3. 嵌入式系统设计：嵌入式人工智能技术需要在嵌入式设备上运行，因此需要设计符合嵌入式设备特点的硬件和软件系统。
硬件方面需要考虑功耗、大小和成本等因素，软件方面需要考虑实时性、稳定性和可靠性等因素。
4. 算法优化：由于嵌入式设备的资源有限，算法需要进行优化，以提高算法在嵌入式设备上的运行效率和性能。
这包括对算法进行压缩、裁剪和量化等技术，以减少算法的存储和计算需求。
嵌入式人工智能技术的应用非常广泛，以下是一些典型的应用场景：1. 智能家居：通过在家庭设备中嵌入人工智能技术，实现对家居环境的智能控制和管理。
智能音箱可以实现语音控制家电的功能，智能摄像头可以通过人脸识别技术实现家庭安防功能。
2. 智能交通：将人工智能技术应用于交通系统中，可以实现智能导航、智能停车和交通信号控制等功能。
通过分析交通数据和历史数据，可以预测交通拥堵情况，并实时调整交通信号，优化交通流量。
3. 智能医疗：将人工智能技术应用于医疗设备中，可以实现智能诊断和健康监测等功能。
智能手表可以通过传感器采集用户的生理数据，并利用人工智能算法对用户的健康状况进行评估和预测。
嵌入式人工智能技术应用课件：基于人脸识别算法实现人脸检测
ipywidgets常用控件
• widgets.Text()：文本框，构造函数没有形参，常用事件 .on_submit(callback)
• widgets.Button(**kwages)：按钮，构造函数的形参包括： • description：显示在按钮上的文字 • tooltip：鼠标悬浮时显示的提示文字 • icon：图标（没有成功使用过） • disabled：bool值，是否禁止交互
设置摄像头的分辨率宽高值
从摄像头获取一帧图片 显示获取的图片
3 4 5
1.引入相关的库
import cv2 import time import ipywidgets as widgets # jupyter画图库 from IPython.display import display # jupyter显示库 from lib.faceDetect import NLFaceDetect
2.打开摄像头
使用cv2.VideoCapture(camera_id)方法来打开摄像头,赋值给cap。 参数1camera_id指的是默认打开第一个接入的摄像头id，比如0。 如果存在两个摄像头，id就是可选，0或者1代表的就是不同的两个摄像头。 执行如果没有报错，表示打开成功。
cap = cv2.VideoCapture(0)
ipywidgets常用控件
• widgets.Box()：容器，将其它控件组合在一起的控件，类似 .Net中的Panel，在构造时传入一个其它控件的数组，没有常用 事件。除此外还有HBox()、VBox()等容器。
• bel(value:str)：普通文本标签，通常与其它控件共同 组合在Box中以显示说明文本，在构造时传入实参value作为要 显示的文本，没有常用事件。
人工智能技术在嵌入式开发中的应用
人工智能技术在嵌入式开发中的应用
人工智能技术在嵌入式开发中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 感知：嵌入式系统通过传感器等设备获取环境信息，例如温度、湿度、光线、声音等。
人工智能技术可以对这些信息进行实时处理，实现自动识别、感知和监测等功能。
2. 决策：基于人工智能的嵌入式系统可以自主决策，根据感知到的环境信息，调整系统参数或做出最优决策。
例如，智能家居系统可以根据室内温度和湿度，自动调节空调和加湿器的开关。
3. 控制：嵌入式系统可以通过人工智能技术实现自动化控制。
例如，智能机器人可以根据环境变化自动调整行走速度和方向，实现自主导航。
4. 诊断和维护：人工智能技术可以帮助嵌入式系统进行故障诊断和预测，提高系统的可靠性和稳定性。
例如，工业机器人可以通过分析工作数据，预测潜在的故障和问题，提前进行维护和修复。
5. 优化：嵌入式系统在运行过程中会产生大量的数据和信息，人工智能技术可以对这些数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的优化空间和改进方向。
例如，智能交通系统可以通过分析车辆行驶数据，优化交通流线和信号灯控制，提高道路通行效率。
总之，人工智能技术在嵌入式开发中的应用可以大大提高系统的智能化水平，提高系统的运行效率和可靠性。
随着技术的不断发展，人工智能在嵌入式系统中的应用将越来越广泛。
嵌入式系统中的人工智能算法
嵌入式系统中的人工智能算法嵌入式系统是一种专门设计用于特定应用领域的计算机系统，通常集成在其他设备中，比如汽车、手机和家用电器等。
随着科技的不断进步，嵌入式系统越来越普遍，而人工智能算法的嵌入则为其带来了更强大的功能。
本文将介绍嵌入式系统中常用的人工智能算法，并探讨其在不同应用领域的应用。
一、嵌入式系统中的机器学习算法机器学习算法是人工智能算法中的重要组成部分。
其通过训练样本来识别和预测模式，进而实现自主学习和决策能力。
在嵌入式系统中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。
这些算法可以应用于人脸识别、语音识别和图像处理等领域，提升嵌入式系统的智能化水平。
二、嵌入式系统中的深度学习算法深度学习是机器学习的分支，其以人工神经网络为基础，通过构建多层次的神经网络来实现对数据的学习和分析。
在嵌入式系统中，深度学习算法广泛应用于语音识别、自然语言处理和图像识别等任务中。
相比于传统的机器学习算法，深度学习能够更好地处理复杂、庞大的数据，并获得更高的准确率。
三、嵌入式系统中的遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟基因的交叉、变异和选择等过程，从而实现对问题的优化和求解。
在嵌入式系统中，遗传算法被广泛应用于自动控制、优化调度和电子电路设计等领域。
其优势在于可以找到问题的全局最优解，并且适用于多目标优化问题。
四、嵌入式系统中的强化学习算法强化学习算法是一种基于奖励和惩罚机制的学习方法。
在嵌入式系统中，强化学习算法常用于自主控制和决策任务，如机器人导航和智能交通系统等。
通过不断与环境交互，嵌入式系统可以学习到最优的行为策略，以实现特定任务的最佳效果。
综上所述，嵌入式系统中的人工智能算法为其赋予了更高的智能化水平和自主决策能力。
无论是机器学习算法、深度学习算法、遗传算法还是强化学习算法，它们都在不同的应用领域中发挥着重要作用。
随着技术的不断发展，嵌入式系统将更加智能化，为我们的生活带来更多便利和创新。