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本课程属于：104-Intel工业边缘计算与嵌入式平台工程 嵌入式与底层系统 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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Intel机器视觉边缘终端开发与部署

共计 30 章节

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课程导入与Intel边缘视觉终端全景

目标=学习目标 · Intel边缘计算产品线（NUC · 工业PC

Intel课程导入

Intel边缘硬件平台选型与配置

目标=对比CPU · 集成GPU · VPU（Movidius）

Intel边缘硬件平台选型

OpenVINO工具套件核心概念与安装

目标=理解模型优化器 · 推理引擎 · 运行时库的作用

OpenVINO工具套件核心概念

机器视觉模型准备与优化

目标=使用OpenVINO模型优化器… · TensorFlow · Caffe模型转换为IR格式

机器视觉模型准备优化

图像采集与预处理在边缘终端的实现

目标=通过USB · GigE · MIPI摄像头采集视频流

图像采集预处理

基于OpenVINO的推理引擎编程入门

目标=使用Python/C++ AP… · 创建推理请求 · 执行同步与异步推理

边缘终端上的分类任务部署实战

目标=以ResNet · MobileNet为例 · 实现实时图像分类

边缘终端上的分类…ResNet

边缘终端上的目标检测任务部署实战

目标=部署SSD · YOLO系列模型 · 实现实时目标检测

边缘终端上的目标…SSD

边缘终端上的语义分割任务部署实战

目标=部署DeepLab · UNet等分割模型 · 实现像素级分类

边缘终端上的语义…DeepLab

模型量化与INT8推理加速

目标=使用POT工具进行训练后量化 · 校准数据集准备 · 精度与速度权衡

INT8模型量化

异构计算与多设备推理调度

目标=利用OpenVINO的MULT… · HETERO插件在CPU · GPU

异构计算多设备推理调度

边缘终端上的视频解码与推理流水线

目标=使用OpenVINO的媒体处理… · 推理 · 编码流水线

边缘终端上的视频…推理流水线

实时性能优化与基准测试

目标=使用benchmark_app… · 分析瓶颈 · 调整推理请求数

实时性能优化基准测试

边缘终端上的模型缓存与加速加载

目标=利用OpenVINO模型缓存机… · 管理缓存文件与设备兼容性

边缘终端上的模型…加速加载

基于OpenVINO的Docker容器化部署

目标=构建包含OpenVINO运行时… · 配置设备映射与资源限制 · 实现可移植部署

边缘终端与云端协同推理架构

目标=设计边缘预处理+云端重推理或边… · 使用MQTT · REST API通信

边缘终端云端协同推理架构

工业质检中的缺陷检测实战

目标=使用OpenVINO部署缺陷检… · 结合传统图像处理 · 实现产线实时报警与结果记录

工业质检缺陷检测实战

智能安防中的人脸识别与属性分析

目标=部署人脸检测 · 识别 · 年龄性别模型

智能安防人脸识别

自动驾驶与机器人中的视觉感知

目标=在Intel边缘终端上部署车道… · 障碍物识别模型 · 结合ROS实现感知模块

自动驾驶机器人

零售场景中的客流统计与行为分析

目标=部署行人检测与跟踪模型 · 实现客流计数 · 热力图生成

零售场景客流统计

模型安全与隐私保护

目标=在边缘终端上实现模型加密 · 安全启动 · 数据脱敏

模型安全隐私保护

边缘终端远程管理与OTA更新

目标=使用OpenVINO的模型下载… · 管理设备固件与应用版本

OTA边缘终端远程管理

功耗与散热优化

目标=测量不同推理负载下的功耗 · 调整CPU频率 · GPU频率

功耗散热优化

多路视频流并发处理

目标=在单台Intel边缘终端上同时… · 使用多线程 · 多推理请求与共享内存优化

多路视频流并发处…Intel

OpenVINO与深度学习工作流集成

目标=将OpenVINO集成到PyT… · 实现训练-优化-部署闭环

OpenVINO深度学习工作流集…

边缘终端上的自定义层与插件开发

目标=针对非标准算子 · 使用OpenVINO自定义层API扩… · 重新编译并部署

边缘终端上的自定…插件开发

基于Intel DevCloud的远程开发与测试

目标=利用Intel DevClou… · 远程编译 · 调试与性能分析

边缘视觉终端故障诊断与日志分析

目标=使用OpenVINO日志 · 系统监控工具定位推理错误 · 内存泄漏

边缘视觉终端故障…日志分析

目标=智能交通边缘终端全流程开发 · 硬件选型 · 模型优化

综合项目目标=智能交通边…

课程总结与前沿展望

目标=回顾核心技能 · 探讨Intel最新边缘AI产品（如M… · Habana）与机器视觉部署趋势

课程总结前沿展望