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Edge AI多传感器特征提取实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
边缘计算基础
边缘计算定义 · 架构 · 与云计算的对比
边缘计算基础边缘计算定义
03
传感器基础
常见传感器类型（IMU · 摄像头 · 麦克风
传感器基础IMU
04
多传感器同步与数据采集
时间戳对齐 · 采样率匹配 · 多传感器数据采集系统搭建（使用ROS…
多传感器同步数据采集
05
信号预处理
滤波（低通 · 高通 · 带通）
信号预处理滤波
06
图像特征提取
边缘检测（Canny · Sobel） · 角点检测（Harris
图像特征提取Canny
07
音频特征提取
MFCC · 梅尔频谱 · chroma特征
音频特征提取MFCC
08
IMU特征提取
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计数据的时域特征（均值
IMU特征提取
09
多传感器特征融合策略
早期融合 · 晚期融合 · 特征级融合
多传感器特征融合…早期融合
10
边缘AI模型压缩与加速
模型量化（INT8 · FP16） · 剪枝
AI边缘
11
轻量化神经网络架构
MobileNet · EfficientNet · SqueezeNet
轻量化神经网络架…MobileNet
12
特征提取在边缘设备上的优化
内存管理 · 计算图优化 · 多线程/多核并行
特征提取边缘设备上的优化
13
实战项目一
基于IMU和摄像头的人体活动识别（H… · 特征提取 · 模型训练与部署
实战项目一IMU
14
实战项目二
基于麦克风和摄像头的声源定位与事件检…
实战项目二基于麦克风
15
实战项目三
基于多传感器（IMU+GPS+气压计…
实战项目三IMU+GPS+
16
实战项目四
基于摄像头和激光雷达（或深度相机）的…
实战项目四基于摄像头
17
实战项目五
基于温湿度 · 气体传感器和摄像头的环境监测与异常预…
实战项目五基于温湿度
18
数据增强与合成
多传感器数据增强方法（旋转 · 加噪 · 时间扭曲）
数据增强合成
19
特征选择与降维
主成分分析（PCA） · 线性判别分析（LDA） · t-SNE
特征选择降维
20
时间序列特征提取
滑动窗口统计特征 · 自相关 · 互相关
时间序列特征提取滑动窗口统计特征
21
边缘AI开发工具链
TensorFlow Lite · PyTorch Mobile · Edge Impulse
AI边缘
22
实时性优化
延迟分析 · 吞吐量优化 · 事件驱动架构
实时性优化延迟分析
23
功耗与资源约束
功耗测量 · 低功耗设计 · 动态电压频率调整（DVFS）
功耗资源约束
24
多传感器标定
摄像头内参外参标定 · IMU与摄像头联合标定 · 传感器坐标系转换
多传感器标定摄像头内参外参标…
25
数据管理与标注
多传感器数据存储格式（HDF5 · TFRecord） · 标注工具（LabelImg
数据管理标注
26
模型评估与验证
交叉验证 · 混淆矩阵 · ROC曲线
模型评估验证
27
常见问题与调试
传感器噪声 · 数据丢失 · 时间不同步
常见问题调试
28
安全与隐私
边缘AI中的隐私保护（联邦学习 · 差分隐私） · 传感器数据安全
安全隐私
29
综合实战
设计一个完整的Edge AI多传感器… · 从需求分析 · 硬件选型
综合实战Edge
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶方向