深度神经网络实时物联网图像处理，241页pdf

这本书向你展示了如何建立实时图像处理系统，一直到家庭自动化。了解如何开发一个基于32位ARM处理器的系统，通过语音命令实现完全控制

实时图像处理系统被广泛应用于各种应用中，如交通监控系统、医学图像处理和生物特征安全系统。在使用深度神经网络的实时物联网成像中，您将学习如何使用Java和OpenCV的包装器来利用最佳的DNN模型来检测图像中的对象。在为远程编程准备Visual Studio代码时，仔细看看Java脚本是如何在Raspberry Pi上工作的。您还将获得有关图像和视频脚本的见解。作者Nicolas Modrzyk向您展示了如何使用Rhasspy语音平台来添加一个强大的语音助手，并从您的计算机上完全运行和控制您的Raspberry Pi。

为了让您的语音意图为家庭自动化做好准备，您将探索Java如何连接到MQTT并处理参数化的Rhasspy语音命令。有了语音控制系统，您就可以在选定的环境中执行简单的任务，比如检测猫、人和咖啡壶。隐私和自由是至关重要的，因此优先考虑使用开源软件和设备上的语音环境，在这种环境中，您可以完全控制您的数据和视频流。你的语音指令是你自己的，而且只是你自己的。

随着物联网和机器学习的发展，前沿的图像处理系统提供了完整的过程自动化。这本实用的书教你建立这样一个系统，给你完全的控制与最小的努力。

你会学到什么：

• 通过创建OpenCV过滤器显示掌握
• 执行YOLO DNN模型进行图像检测
• 在Raspberry Pi 4上应用最好的Java脚本
• 为实时远程编程准备设置
• 使用Rhasspy语音平台来处理语音命令和增强您的家庭自动化设置

这本书是写给谁的: 工程师和爱好者希望使用他们喜欢的JVM在Raspberry Pi上运行对象检测和网络