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机器视觉与边缘计算应用参考教材

机器视觉与边缘计算应用参考教材

赵卫东，董亮编著.机器学习.北京：人民邮电出版社，2018 庄建，张晶，许钰雯. 深度学习目标检测技术——基于TensorFlow和OpenVINO工具套件.北京：机械工业出版社，2020

机器视觉与边缘计算应用造价信息

市场价
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边缘计算机

规格型号：
型号:HC12-A701 处理器:Intel Xeon E5-1600V3 内存:32GB RAM DDR4 2666MHz 本地存储:5
价格行情：
材料单位：
台
材料品牌：
材料税率：
13%
供应商：
深圳市简测智能技术有限公司
报价时间：
2022-12-07

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壁纸艺术边缘系列1751

规格型号：
A
价格行情：
材料单位：
卷
材料品牌：
圣象
材料税率：
13%
供应商：
圣象集团广州办事处
报价时间：
2022-12-07

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边缘线

规格型号：
品种:橡胶减速带;外形尺寸(mm):150
价格行情：
材料单位：
m
材料品牌：
秀珀
材料税率：
13%
供应商：
哈尔滨秀珀装饰有限公司
报价时间：
2022-12-07

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边缘线

规格型号：
品种:橡胶减速带;外形尺寸(mm):150
价格行情：
材料单位：
m
材料品牌：
秀珀
材料税率：
13%
供应商：
包头市鼎昕设备科技有限公司
报价时间：
2022-12-07

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壁纸艺术边缘系列1755

规格型号：
A
价格行情：
材料单位：
卷
材料品牌：
圣象
材料税率：
13%
供应商：
圣象集团广州办事处
报价时间：
2022-12-07

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边缘石

规格型号：
500×500
价格行情：
材料单位：
块
材料税率：
地区时间：
韶关市南雄市2020年4季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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边缘石

规格型号：
250×500
价格行情：
材料单位：
块
材料税率：
地区时间：
韶关市南雄市2020年3季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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边缘石

规格型号：
300×500
价格行情：
材料单位：
块
材料税率：
地区时间：
韶关市南雄市2020年3季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

查看价格

边缘石

规格型号：
500×500
价格行情：
材料单位：
块
材料税率：
地区时间：
韶关市南雄市2020年3季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

查看价格

边缘石

规格型号：
500×500
价格行情：
材料单位：
块
材料税率：
地区时间：
韶关市南雄市2020年2季度信息价
所属行业：
建筑工程
备注说明：

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机器视觉套件

规格型号：
机器视觉套件采用一体式移动式结构,可实现快速拆装,能在多个实训设备之间切换使用. 机器视觉套件可根据被检测设备进行光源高度、亮度调节,相机镜头的高度调节,完成对被检测对象的高清拍摄,并通过千兆以太网
需求量：
10台
报价数：
2
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-09-14

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机器视觉套件

规格型号：
机器视觉套件采用一体式移动式结构,可实现快速拆装,能在多个实训设备之间切换使用. 机器视觉套件可根据被检测设备进行光源高度、亮度调节,相机镜头的高度调节,完成对被检测对象的高清拍摄,并通过千兆以太网
需求量：
10台
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-09-02

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机器视觉软件

规格型号：
机器视觉软件具有低代码、菜单拖拽式操作、自由组合各个功能模块等特色,能够便捷地构建复杂的机器视觉检测项目.软件具有多线程处理逻辑能力,能够并行处理多个检测任务;软件的各个功能模块都是动态加载方式
需求量：
21套
报价数：
2
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-09-14

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机器视觉软件

规格型号：
机器视觉软件具有低代码、菜单拖拽式操作、自由组合各个功能模块等特色,能够便捷地构建复杂的机器视觉检测项目.软件具有多线程处理逻辑能力,能够并行处理多个检测任务;软件的各个功能模块都是动态加载方式
需求量：
21套
报价数：
1
材料品牌：
材料档次：
中高档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-09-02

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边缘计算网关

规格型号：
0、名称:边缘计算网关 1、具有边缘计算能力,与智慧道路平台构成"云+边"的整体解决方案,支持远程维护 2、万能适配:打通标准协议栈,支持对不同类型、不同品牌前端应急传感器无缝接入 3、高性能多核
需求量：
18套
报价数：
3
材料品牌：
材料档次：
中档
费用说明：
含税费 | 含运费
询价时间：
2022-11-11

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机器视觉与边缘计算应用课程大纲

01 神经网络基础 需要理解神经网络的基本原理，能够利用梯度下降法推导网络的训练过程；熟悉网络训练过程中的常见问题以及优化方法 课时 1.1 神经网络基础 1.2 前向神经网络模型 1.3 神经网络训练与优化 1.4 OpenVINO工具包的安装和配置 1.5 人工智能与边缘计算 1.6 机器视觉简介 1.7 交通灯车流检测Demo 02 卷积神经网络基础 深刻理解卷积操作；熟悉常见的卷积神经网络算法的基本原理；使用常见的卷积神经网络解决典型的图形处理问题；了解OpenVINO以及安装和配置 课时 2.1 机器视觉与深度学习 2.2 卷积神经网络基础 2.3 AlexNet卷积神经网络 2.4 VGG卷积神经网络模型 2.5 Inception系列卷积神经网络模型 2.6 ResNet系列卷积神经网络模型 2.7 OpenVINO平台简介 2.8 OpenVINO使用 03 目标检测基础 理解典型的目标检测算法原理；使用OpenVINO实现目标检测算法于经典情景 课时 3.1 目标检测的基本概念 3.2 基于候选区域的目标检测R-CNN 3.3 Fast R-CNN目标检测算法 3.4 Faster R-CNN目标检测算法 3.5 Yolo目标检测算法 3.6 SSD目标检测算法 3.7 MobileNet目标检测算法 3.8 基于OpenVINO的手写体识别 04 基于OpenVINO的目标识别平台 使用OpenVINO实现典型目标检测；推理引擎应用 课时 4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程 4.2 模型优化器和推理引擎的使用 4.3 基于OpenVINO的车牌识别 05 基于OpenVINO的边缘计算应用 学习使用OpenVINO解决实际问题的思路以及实现方法 课时 5.1 智能交通灯控制 5.2 智慧教室 5.3 危险品识别 06 综合实训：使用OpenVINO解决实际问题 使用OpenVino的实践和创新型应用 课时 使用OpenVino解决实用边缘计算场景的新问题 6.1 实训项目1 导盲系统 6.1 实训项目2 野生动物数量估计

机器视觉与边缘计算应用参考教材常见问题

机器视觉的应用领域
机器视觉光源的LED分类

机器视觉LED光源按形状通常可分为以下几类:1、环形光源环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；解决对角照射阴影问题；可选...
机器视觉光源的分类是怎样的

机器视觉光源按形状通常可分为以下几类: 　　1、环形光源　　环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED阵列，高亮...

机器视觉与边缘计算应用参考教材文献

机器视觉论文

机器视觉论文

机器视觉论文

格式：pdf

大小：443KB

页数： 6页

机器视觉的典型应用摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用摘要分类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 Abstract: This paper mainly describes the typical application of the machine vision, and it briefly analyses machine vision features, advantages and application of classification,and particularly introduces the application of machine vision technology in the printing indust

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机器视觉及其应用论文(格式完整)

机器视觉及其应用论文(格式完整)

机器视觉及其应用论文(格式完整)

格式：pdf

大小：443KB

页数： 6页

机器视觉的典型应用摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用分类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。关键词：机器视觉；标签检测；字符识别；水果品质分级；缺损检测 1 机器视觉的典型应用在现代自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，是实现计算机集成制造的基础技术。随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代及未来的各个行

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边缘计算方法与工程实践目录

第1章边缘计算综述 1.1 边缘计算概述和定义 1.1.1 边缘计算简介 1.1.2 边缘计算发展历史 1.1.3 边缘计算发展契机 1.1.4 边缘计算发展现状 1.1.5 边缘计算定义 1.2 边缘计算原理 1.2.1 边缘计算基本结构和特点 1.2.2 业界新技术一览 参考文献 第2章边缘计算基础资源架构技术 2.1 边缘计算与前沿技术的关联和融合 2.1.1 边缘计算和云计算 2.1.2 边缘计算和大数据 2.1.3 边缘计算和人工智能 2.1.4 边缘计算和5G 2.1.5 边缘计算和物联网 2.2 边缘计算优势、覆盖范围和基础资源架构准则 2.2.1 边缘计算优势 2.2.2 边缘计算覆盖范围 2.2.3 边缘计算基础资源架构准则 2.3 边缘计算架构 2.3.1 边缘计算架构的组成 2.3.2 边缘计算平台架构 2.3.3 边缘计算平台架构选型 2.3.4 机器学习在边缘计算架构中的演进 2.4 边缘计算相关网络 2.4.1 通信网络 2.4.2 边缘计算网络需求 2.4.3 边缘计算网络发展趋势 2.4.4 国内运营商网络演进 2.4.5 小结 2.5 边缘存储架构 2.5.1 什么是边缘存储 2.5.2 边缘存储的优势 2.5.3 边缘数据和存储类型 2.5.4 边缘分布式存储 参考文献 第3章边缘计算软件架构 3.1 云原生 3.1.1 边缘计算的诞生 3.1.2 单体架构和基于微服务的云原生架构 3.2 微服务 3.2.1 微服务的架构组成 3.2.2 边缘计算中的微服务 3.3 边缘计算的软件系统 3.3.1 边缘的硬件基础设施 3.3.2 容器技术 3.3.3 容器虚拟化 3.3.4 容器管理编排和Kubernetes 3.3.5 边缘平台操作系统 3.3.6 基于StarlingX的边缘云平台 参考文献 第4章边缘计算安全管理 4.1 信息系统安全概述 4.1.1 安全目标 4.1.2 平台安全 4.2 边缘计算安全 4.2.1 核心设施安全 4.2.2 边缘服务器安全 4.2.3 边缘网络安全 4.2.4 边缘设备安全 4.3 边缘计算安全技术分析 4.3.1 数据保密 4.3.2 数据完整性 4.3.3 安全数据计算 4.3.4 身份认证 4.3.5 访问控制 4.3.6 隐私保护 4.4 边缘计算安全威胁现状与发展 4.5 边缘计算轻量级可信计算硬件发展 4.5.1 基于加密体制的身份认证硬件设计 4.5.2 物理不可克隆的硬件设计 4.5.3 数据安全硬件设计 4.6 边缘计算安全技术应用方案 4.6.1 雾计算中边缘数据中心的安全认证 4.6.2 雾计算系统在无人机安全领域的应用 4.6.3 边缘计算中区块链安全技术在车辆自组织架构中的应用 参考文献 第5章边缘计算应用案例 5.1 智慧城市和无人零售 5.1.1 智慧城市的边缘云计算应用 5.1.2 新零售中的边缘云计算应用 5.1.3 边缘计算在无人零售中的应用 5.1.4 边缘计算在无界零售中的应用 5.2 自动驾驶 5.2.1 边缘计算在自动驾驶中的应用场景 5.2.2 自动驾驶的边缘计算架构 5.2.3 案例分析 5.3 智能电网 5.4 智慧医疗 5.4.1 智慧医疗背景 5.4.2 智慧医疗发展情况 5.4.3 边缘计算加速智慧医疗落地 5.4.4 边缘计算在智慧医疗中的应用场景 5.4.5 智慧医疗的边缘计算架构 5.4.6 案例分析 5.5 智能家居 5.5.1 智能家居应用场景 5.5.2 智能家居发展现状 5.5.3 智能家居的边缘计算架构 5.5.4 案例分析 5.6 智能工厂 5.6.1 边缘计算在智能工厂中的应用场景 5.6.2 智能制造的边缘计算架构 5.6.3 案例分析 5.7 边缘CDN运用 5.7.1 边缘CDN技术演进 5.7.2 边缘CDN市场背景 5.7.3 边缘CDN商业应用实例 5.8 uCPE通用客户端边缘设备 5.8.1 uCPE主要支持业务 5.8.2 uCPE一站式开放架构和参考方案 5.8.3 uCPE硬件白盒方案 5.8.4 uCPE软件参考SDK 5.8.5 案例分析 5.9 Kata Containers百度边缘网络计算应用 5.9.1 百度边缘网络计算架构 5.9.2 百度计算容器框架 5.9.3 Kata Containers应用在边缘反爬取安全案例 5.9.4 Kata Containers百度边缘网络安全技术迭代方向 参考文献 第6章边缘计算发展展望 6.1 边缘计算规模商用部署面临的挑战 6.2 边缘计算核心技术走势 6.2.1 SDN发展趋势 6.2.2 信息中心网络 6.2.3 服务管理 6.2.4 算法执行框架 6.2.5 区块链 6.3 边缘计算未来发展典型场景探讨 6.3.1 智能家居发展趋势 6.3.2 智慧医疗未来场景 6.3.3 智能制造发展趋势 6.3.4 边缘计算赋能视频行业 6.4 边缘计算前沿整体方案展望和探讨 6.4.1 OTE标准参考架构 6.4.2 应用案例：OTE边缘加密 6.4.3 OTE展望和探讨 参考文献

边缘计算方法与工程实践内容提要

本书对边缘计算的概念、原理、基础架构、软件架构、安全管理等方面都进行了深入剖析，并对业界的发展现状进行了全面介绍。通过大量的工程应用实例，将边缘计算从抽象的概念联系到实际应用，加深读者对边缘计算的理解，并进一步掌握边缘计算架构设计的方法和理念。同时，本书对边缘计算的前景、发展趋势以及面临的挑战也进行了阐述和探讨，通过抛砖引玉，希望触发业界深入思考如何推进边缘计算大规模商用开发部署。 《边缘计算方法与工程实践》适合有一定理论基础的从业者、研究者或高校师生阅读，尤其适合在行业内进行边缘计算应用的开发工程师学习，也适合相关领域的开发人员和科研人员参考。

边缘计算方法与工程实践作者简介

边缘计算方法与工程实践张骏 英特尔平台系统架构师，从事通信系统、数据中心云架构系统设计15余年。近年来主导推动边缘计算系统创新架构在国内互联网厂商的开发和部署，解决新型业务需求挑战。 边缘计算方法与工程实践祝鲲业 英特尔数据中心部门云计算中国区总监，拥有多年服务器研发经验。 边缘计算方法与工程实践陆科进 英特尔系统软件架构师，目前致力于机器人操作系统生态和边缘计算云原生开源软件栈及操作系统研发。 边缘计算方法与工程实践问治国 英特尔数据中心部门硬件架构师，长期从事物联网与云边缘计算产品开发和设计工作。 边缘计算方法与工程实践周超 英特尔数据中心网络部门平台构架师，长期从事x86服务器和网络系统设计和开发，专注uCPE、边缘计算和云等新技术领域。 边缘计算方法与工程实践刘敬 英特尔数据中心部门服务器系统集成研发经理，拥有多年商用服务器系统研发经验。 边缘计算方法与工程实践吴敏 从事英特尔x86服务器主板及系统设计，目前致力于物联网服务器应用。2100433B

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