第1章 绪论
1.1 嵌入式系统的发展
1.1.1 数字电路系统的演进
1.1.2 单片机的兴起及发展
1.1.3 操作系统在嵌入式系统中的应用
1.1.4 嵌入式终端的普及
1.2 人工智能与嵌入式系统的发展
1.2.1 嵌入式系统与人工智能的融合趋势
1.2.2 边缘计算的兴起
1.2.3 嵌入式系统与边缘计算的结合
1.2.4 边缘计算的挑战与发展趋势
第2章 实验硬件系统
2.1 Linux与Android实验硬件系统介绍
2.2 TinyML与AI算力嵌入式实验硬件系统介绍
第3章 嵌入式Linux系统开发
3.1 嵌入式Linux系统介绍
3.1.1 嵌入式Linux系统结构
3.1.2 开发过程
3.2 嵌入式Linux开发基础与基本操作
3.2.1 Linux基础命令
3.2.2 GCC编译
3.3 嵌入式Linux驱动开发
3.3.1 简单的驱动开发
3.3.2 GPIO驱动开发
3.3.3 总线驱动开发——MPU6050驱动（I2C）
3.3.4 ADC驱动开发
3.4 Qt应用设计
3.4.1 Qt简介
3.4.2 初识Qt项目
3.4.3 Qt样式编辑
3.4.4 Qt信号与槽
3.4.5 Qt调用硬件驱动
第4章 Android系统开发
4.1 Android系统简介
4.2 初识Android系统开发
4.2.1 Android应用开发环境结构
4.2.2 构建第一个Android应用——Helloworld项目
4.3 Android开发的重要组成——Activity
4.4 UI设计与XML
4.5 控件及其应用
4.5.1 常用控件
4.5.2 控件基本使用实验
4.5.3 自定义实验——手写板开发
4.6 网络通信实验
4.7 数据库实验
4.8 JNI项目开发
4.8.1 JNI简介
4.8.2 新建JNI项目
4.8.3 自定义JNI实验
4.8.4 JNI驱动LED灯实验
第5章 基于STM32核心板的TinyML开发
5.1 TinyML介绍
5.2 TinyML环境的构建
5.3 STM32CubeMX的使用实验
5.3.1 Demo项目搭建和程序烧录——基于LED灯的控制实验
5.3.2 LCD屏与触摸实验
5.3.3 摄像头实验
5.4 TinyML实验
5.4.1 TinyML环境构建
5.4.2 TinyML的手写数字识别实验
5.4.3 TinyML的口罩识别实验
第6章 具备AI算力的嵌入式系统开发
6.1 AI与算力的介绍
6.2 算力在嵌入式系统的发展
6.3 初识Jetson Nano核心板
6.4 OpenCV实验
6.4.1 OpenCV调用USB摄像头
6.4.2 OpenCV常用图像操作
6.4.3 OpenCV颜色识别实验
6.4.4 Haar特征人脸检测实验
6.4.5 深度神经网络的人脸检测实验
6.4.6 深度学习基础实验——PyTorch基础
6.4.7 数字分类神经网络设计——PyTorch构建深度学习模型
6.4.8 口罩检测模型设计
6.4.9 行人检测模型设计——采用YOLOv5模型
6.4.10 MediaPipe人手检测实验
参考文献