VIP20
本课程属于：022-Edge AI摄像头ISP与推理链路 工业控制与工业互联网 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

TinyML摄像头实战：从零部署一个物体识别小项目

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
TinyML与摄像头物体识别的应用场… · 课程目标 · 学习路径与所需工具
课程导入TinyML
02
TinyML基础
什么是TinyML · 边缘计算与云端的区别 · 典型硬件平台（Arduino
TinyML什么是
03
摄像头与图像基础
摄像头模块选型（OV2640 · OV7670等） · 图像格式（RGB
摄像头图像基础
04
物体识别核心概念
图像分类 · 目标检测 · 特征提取
物体识别核心概念图像分类
05
TinyML模型选型
适合微控制器的轻量级模型（Mobil… · SqueezeNet · TinyML专用模型）对比与选择策略
TinyML模型选型
06
开发环境搭建
安装Arduino IDE · PlatformIO · TensorFlow Lite Mi…
开发环境搭建Arduino
07
数据集准备
公开数据集（如CIFAR-10 · COCO）与自定义数据集采集方法 · 标注工具（LabelImg
数据集准备CIFAR-10
08
数据预处理
图像缩放 · 归一化 · 数据增强（旋转
数据预处理图像缩放
09
模型训练基础
使用TensorFlow/Keras… · 理解训练参数（学习率 · 批次大小
模型训练基础TensorFlow/K…
10
模型量化与压缩
量化感知训练 · 后训练量化 · 权重剪枝
模型量化压缩
11
模型转换
将Keras模型转换为TensorF… · 使用TFLite Converter · 并生成C++数组或二进制文件
模型转换Keras
12
TinyML推理框架
TensorFlow Lite Mi… · 解释器初始化 · 张量分配
TinyML推理框架
13
摄像头图像采集与预处理实战
编写代码从摄像头捕获图像 · 转换为模型输入张量（RGB888 · RGB565等格式处理）
摄像头图像采集预处理实战
14
部署第一个分类模型
在Arduino/ESP32上部署预… · 实现实时图像分类 · 并输出结果到串口或OLED
部署第一个分类模…Arduino/ESP3…
15
目标检测模型部署
使用TinyML实现简单目标检测（如… · 物体框选） · 理解锚框
目标检测模型部署TinyML
16
性能优化
推理速度优化（算子融合 · 内存复用） · 功耗优化（低功耗模式
性能优化推理速度优化
17
实战项目
智能门禁——识别特定物体（如猫 · 狗）并触发开关 · 完整流程从数据采集到部署
实战项目智能门禁
18
实战项目
垃圾分类——使用摄像头识别可回收物与… · 在低成本硬件上实现分类提示
实战项目垃圾分类
19
实战项目
手势识别——利用摄像头捕捉手势 · 通过TinyML模型识别数字手势 · 控制LED或蜂鸣器
实战项目手势识别
20
实战项目
颜色识别与追踪——识别特定颜色物体并… · 结合PID控制基础
实战项目颜色识别
21
常见问题与调试
模型不工作 · 输出错误 · 内存不足
常见问题调试
22
模型精度提升
数据增强策略 · 迁移学习 · 微调
模型精度提升数据增强策略
23
多类物体识别
扩展模型输出类别 · 处理类别不平衡 · 优化分类头设计
多类物体识别扩展模型输出类别
24
实时性优化
使用DMA · 双缓冲 · 中断驱动提高图像采集效率
实时性优化DMA
25
无线通信与云集成
将识别结果通过WiFi/蓝牙发送到手… · 实现远程监控与数据记录
无线通信云集成
26
低功耗设计
电池供电方案 · 睡眠模式 · 事件驱动唤醒
低功耗设计电池供电方案
27
安全与隐私
本地推理的数据隐私优势 · 模型加密 · 防篡改措施
安全隐私
28
综合项目
智能家居助手——摄像头识别多种物体（… · 宠物 · 包裹）并执行不同动作
综合项目智能家居助手
29
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 介绍TinyML最新趋势（如NPU · 微控制器AI加速器）
课程总结进阶方向
30
结课测试与实战挑战
设计一个综合任务（如识别特定物体并计… · 要求学员独立完成从数据到部署的全流程 · 并提交报告
结课测试实战挑战