📘 边缘视觉 · 30章
OpenCV & 深度学习 边缘设备实战
🤖 Jetson Nano
🍓 树莓派
⚡ RK3588
📷 摄像头
01
边缘计算与视觉AI概述
边缘AI vs 云端
Jetson/树莓派/RK3588
项目概览
02
OpenCV基础与环境搭建
源码编译/pip
读取/显示/保存
验证安装
03
图像处理核心操作
色彩空间转换
算术运算
几何变换
04
图像滤波与增强
均值/高斯/中值/双边
直方图均衡化
05
边缘检测与特征提取
Sobel/Canny
Hough变换
轮廓查找
06
图像分割基础
OTSU/自适应阈值
形态学操作
分水岭
07
视频处理与摄像头调用
读取/处理/保存视频
USB/CSI摄像头
08
深度学习基础与推理框架
CNN基础
TensorRT/ONNX/TFLite
模型转换
09
OpenCV DNN模块详解
Caffe/TF/ONNX
后端设置
前向推理
10
图像分类实战（边缘端）
MobileNetV2
Jetson优化
Top-1/5
11
目标检测基础与YOLO系列
YOLOv3/v5/v8/nano
Anchor/NMS
12
YOLOv8在边缘设备部署
导出ONNX
OpenCV DNN加载
后处理/性能调优
13
人脸检测与识别
Haar/DNN对比
InsightFace/ArcFace
门禁原型
14
语义分割与场景理解
DeepLabV3/UNet
分割可视化
颜色映射
15
姿态估计与动作识别
OpenPose/MoveNet
关键点绘制
动作分类
16
模型轻量化技术
剪枝/量化INT8
知识蒸馏
TensorRT加速
17
TensorRT加速实战
Jetson安装
构建Engine
INT8校准
18
多线程与流水线优化
生产者-消费者
双缓冲/三缓冲
提升FPS
19
摄像头选型与采集优化
全局/卷帘快门
ISP调优
RAW图处理
20
边缘设备训练与迁移学习
迁移学习
PyTorch/TF训练
数据集制作
21
ONNX Runtime部署
安装与API
CPU/NPU运行
性能对比
22
TFLite与Edge TPU部署
模型转TFLite
树莓派+加速棒
Coral部署
23
视觉SLAM与定位基础
ORB-SLAM3
边缘SLAM
结合目标检测
24
车牌识别系统实战
YOLOv8检测
LPRNet/CRNN
边缘完整流程
25
工业缺陷检测实战
数据增强
MobileNet/ShuffleNet
RK3588部署
26
智能安防系统实战
人流量统计
区域入侵
MQTT告警
27
模型监控与日志
推理时间/内存
温度监控
远程日志
28
边缘-云端协同架构
预处理+推理
云端训练
OTA升级
29
项目实战：智能垃圾分类
数据集/量化
Jetson实时分类
舵机控制
30
项目实战：边缘AI相机产品化
硬件选型/系统集成
UI界面(Qt/Web)
性能测试