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Edge AI多模态传感器融合模型部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 多模态传感器融合与Edge AI的行…
课程导入学习目标
02
边缘计算基础
边缘计算定义 · 边缘设备分类（MCU · GPU
边缘计算基础边缘计算定义
03
多模态传感器概述
摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达
多模态传感器概述摄像头
04
多模态数据表示与预处理
图像 · 点云 · 雷达信号
多模态数据表示预处理
05
传感器融合基础
早期融合 · 晚期融合 · 特征融合的对比与适用场景
传感器融合基础早期融合
06
多模态深度学习模型架构
双流网络 · 注意力融合 · Transformer在多模态中的应…
多模态深度学习模…双流网络
07
模型轻量化技术
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型轻量化技术剪枝
08
边缘推理框架与工具链
TensorRT · ONNX Runtime · OpenVINO
边缘推理框架工具链
09
硬件加速与异构计算
GPU · NPU · DSP
硬件加速异构计算
10
模型转换与优化实战
将PyTorch/TensorFlo… · 量化 · 编译为边缘可执行格式
模型转换优化实战
11
边缘设备部署环境搭建
配置Jetson · Raspberry Pi · RK3588等常见边缘设备的开发环境
边缘设备部署环境…Jetson
12
多模态数据同步与时间戳对齐
多传感器数据采集 · 时间同步机制 · 插值与缓冲策略
多模态数据同步时间戳对齐
13
目标检测与识别实战
基于摄像头+激光雷达的3D目标检测模…
目标检测识别实战
14
语义分割与场景理解实战
融合图像与雷达点云进行道路分割与障碍…
语义分割场景理解实战
15
语音与视觉融合实战
音频+视频的说话人识别或事件检测模型…
语音视觉融合实战
16
多传感器融合的SLAM与定位
视觉-惯性融合 · 激光-视觉融合的实时部署
SLAM多传感器融合的
17
模型推理性能优化
延迟 · 吞吐量 · 功耗的测量与调优
模型推理性能优化延迟
18
边缘端模型更新与OTA
增量学习 · 模型热更新 · 远程管理策略
OTA边缘端模型更新
19
多模态数据流处理与边缘计算框架
使用ROS2 · Kafka · MQTT等实现多传感器数据流管理
多模态数据流处理边缘计算框架
20
安全性与隐私保护
边缘AI中的加密 · 联邦学习 · 差分隐私在传感器融合中的应用
安全性隐私保护
21
常见问题与调试技巧
内存不足 · 精度损失 · 同步错位
常见问题调试技巧
22
案例实战
智能驾驶中的多模态融合部署（摄像头+…
案例实战智能驾驶
23
案例实战
工业质检中的多模态缺陷检测（视觉+振…
案例实战工业质检
24
案例实战
智慧城市中的多模态监控（视频+音频+…
案例实战智慧城市
25
案例实战
医疗边缘AI中的多模态健康监测（EC…
案例实战AI
26
性能评估与基准测试
建立多模态融合模型的评估指标 · 数据集与测试方法
性能评估基准测试
27
边缘AI的功耗与热管理
低功耗设计 · 动态电压频率调整（DVFS） · 散热策略
AI边缘
28
多模态融合模型的可解释性
可视化 · 注意力图 · 特征归因在边缘部署中的意义
多模态融合模型的…可视化
29
综合项目实战
从需求分析 · 数据采集 · 模型训练
综合项目实战从需求分析
30
课程总结与进阶方向
回顾核心技能 · 常见误区 · 未来趋势（如神经形态计算
课程总结进阶方向