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本课程属于：045-全志V853边缘AI视觉部署 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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1. 全志V853边缘AI入门：国产视觉芯片部署流程

共计 30 章节

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了解全志V853芯片的定位 · 边缘AI应用场景 · 课程学习目标与整体学习路径

课程导入V853

掌握边缘计算 · AI推理 · 端侧部署的基本概念

全志V853硬件架构

熟悉V853的CPU · NPU · ISP

开发环境搭建

安装交叉编译工具链 · SDK · 驱动

开发环境搭建安装交叉编译工具…

V853 SDK结构解析

理解SDK目录结构 · 编译系统 · 镜像生成流程

Linux系统移植与启动

了解U-Boot · 内核 · 根文件系统的编译与烧录

Linux系统移植

NPU与AI加速原理

深入理解NPU架构 · 算子支持 · 量化原理

视觉数据通路

掌握摄像头采集 · ISP处理 · 图像格式转换

视觉数据通路掌握摄像头采集

AI模型选型与转换

学习如何选择适合边缘部署的视觉模型（… · MobileNet） · 并转换为V853支持的格式

模型量化与优化

掌握INT8量化 · 剪枝 · 蒸馏等模型压缩技术

模型量化优化

ONNX模型转换实战

使用工具将ONNX模型转换为V853… · 并验证输出

ONNX模型转换实战

NPU推理API使用

学习V853 NPU运行时API · 编写C/C++推理代码 · 实现模型加载与推理

图像预处理与后处理

掌握图像缩放 · 归一化 · 颜色空间转换

图像预处理后处理

目标检测实战

基于YOLOv5或YOLOv8 · 在V853上部署实时目标检测应用 · 并优化性能

目标检测实战YOLOv5

图像分类实战

部署MobileNet或ResNet… · 实现图像分类 · 并评估准确率与延迟

图像分类实战MobileNet

人脸检测与识别

结合V853的ISP和NPU · 实现人脸检测 · 特征提取与比对

人脸检测识别

多线程与流水线设计

利用V853多核CPU和NPU · 设计并行流水线 · 提高视频处理吞吐量

多线程流水线设计

视频编解码集成

使用V853硬件编解码器 · 实现视频流输入 · 推理

视频编解码集成V853

性能调优与基准测试

使用性能分析工具 · 定位瓶颈 · 优化内存

性能调优基准测试

常见问题排查

解决模型转换失败 · 推理结果错误 · 内存不足

常见问题排查解决模型转换失败

系统集成与部署

将AI应用打包为可执行程序 · 配置开机自启 · 实现产品化部署

系统集成部署

功耗与散热管理

了解V853的功耗特性 · 通过调频 · 休眠策略降低功耗

功耗散热管理

安全与稳定性

实现看门狗 · 日志系统 · 异常恢复

安全稳定性

智能安防摄像头 · 完成一个基于V853的智能安防原型

案例实战智能安防摄像头

工业缺陷检测 · 包括数据采集 · 模型训练与部署

案例实战工业缺陷检测

智能交通监控：实现车辆检测 · 车牌识别 · 并优化在复杂场景下的鲁棒性

案例实战智能交通监控

边缘AI与云协同

学习如何将V853设备接入云平台 · 实现模型更新 · 数据上传与远程管理

模型持续迭代

建立数据回流机制 · 在云端重训模型 · 并安全更新到V853设备

模型持续迭代建立数据回流机制

综合项目实战

设计一个完整的边缘AI视觉系统 · 涵盖硬件选型 · 模型部署

综合项目实战AI

课程总结与进阶方向

回顾核心知识点 · 梳理学习路径 · 推荐进阶资源与社区

课程总结进阶方向