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| 編輯推薦： |
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利用诸如机器学习等智能技术开发物联网项目！
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| 內容簡介： |
《智能物联网项目开发实战》详细阐述了智能物联网开发的实现过程，主要包括决策系统、机器视觉系统、自动机器车、语音技术和数据云等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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| 目錄：
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目 录
第1章 让物联网项目变得智能 1
统计学和数据科学简介 1
用于统计计算和数据科学的Python 3
用于统计计算和数据科学的Python库 5
编写一个用于统计的简单程序 6
物联网设备和平台 8
Arduino 8
Raspberry Pi 10
BeagleBone Black and Green 12
基于ESP8266 MCU的物联网开发板 13
基于TI CC3200 MCU的物联网开发板 15
物联网设备感知和启动 17
Arduino设备感知和启动 17
Raspberry Pi设备感知和启动 25
为房间建造一个智能温度控制器 31
PID控制器介绍 31
用Python实现PID控制器 32
使用PID控制器控制房间温度 40
总结 44
引用 44
第2章 将决策系统用于物联网工程
45
决策系统和机器学习基本介绍 45
用于决策系统的贝叶斯 45
用于决策系统的模糊逻辑 46
搭建决策系统所需的Python函数库 48
贝叶斯模型 48
模糊逻辑 53
搭建一个简单的基于贝叶斯理论的决策系统 55
将决策系统和物联网项目结合 58
搭建基于决策系统的物联网 60
布线 60
编写Python程序 61
测试 66
提高 67
总结 68
引用 68
第3章 搭建机器视觉 69
机器视觉的基本介绍 69
OpenCV函数库介绍 70
在Raspberry Pi上配置OpenCV 70
使用OpenCV编写一个简单的程序 75
使用摄像机模块 78
基于CSI接口的摄像机模块 78
基于USB接口的摄像机模块 80
基于串行（serial）接口的摄像机模块 80
多种接口的摄像机模块 81
从OpenCV函数库访问摄像机模块 82
介绍用于机器视觉的模式识别 84
为移动的物体搭建视觉识别系统 86
搭建IoT机器视觉 88
在Raspberry Pi上部署Pixy CMUcam5 88
装配 89
升级Pixy CMUcam5固件 89
测试 89
总结 94
引用 95
第4章 制作自动机器车 97
自动系统介绍 97
介绍移动机器人 99
搭建机器车 100
DIY机器人平台 100
集成的机器人平台 102
使用Pololu Zumo robot for Arduino 104
用计算机控制机器车 109
使用GPS模块导航 117
介绍地图引擎平台 124
制作基于GPS的小车 128
制作自动机器车 130
总结 131
引用 131
第5章 在物联网项目中添加语音技术
133
语音技术介绍 133
声音传感器和驱动器介绍 134
语音技术的模式识别介绍 143
介绍语音和声音模块 143
为物联网项目增加语音控制 145
设置EasyVR shield 3 145
创建语音命令 148
给语音板布线 151
编写Sketch程序 151
测试 157
让IoT板说话 157
设置 157
布线 157
编写Sketch程序 158
测试 159
让Raspberry Pi说话 159
设置 159
编写Python程序 162
下一步是什么？ 163
总结 163
引用 163
第6章 为物联网项目搭建数据云
165
对云技术的介绍 165
介绍基于云的数据科学 166
连接IoT板到云服务器 167
微软Azure IoT 167
亚马逊AWS IoT 168
Arduino云 168
使用微软Azure IoT Hub 180
设置微软Azure IoT Hub 180
注册IoT设备 182
编写程序 186
构建科学型云平台 192
部署Azure机器学习 193
发布到Azure ML作为Web服务 194
构建带有科学型数据云的IoT应用 196
总结 196
引用 197
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| 內容試閱：
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前 言
物联网（IoT）是指连接各种物理设备到网络并能控制它们的突破性技术。创建基本的物联网项目是很普通的，但是设想一下如果一个智能物联网项目能够从物理设备抽取出数据，它将能够实现自我决策。
智能物联网项目是实施物联网和智能系统结合方案的重要参考。基本的统计知识和各种统计科学、机器学习的算法已经被用来加速实现在物理设备上集成控制系统。本书包含一些物联网项目，如制作一个智能温度控制器，制作你自己的机器视觉项目，制作一个自动控制的移动小车，通过语音命令控制物联网项目，以及利用云技术、数据科学来帮助创建物联网项目。
希望本书能对你有帮助，让你的技能提升一个台阶。
本书包括
第1章，让物联网项目变得智能，帮助用户了解一些物联网设备，如Arduino和Raspberry Pi（树莓派）。介绍一些统计和数据科学的Python库，了解它们的作用。
第2章，将决策系统用于物联网工程，帮助用户了解如何在物联网设备上构建控制系统。包括了解一些与控制系统相关的Python库，学习如何在IoT板上实现决策系统。
第3章，搭建机器视觉，探索如何通过摄像机让机器能够看到事物，并在训练机器检测和跟踪物体时对机器视觉有所理解。另外，本章也会介绍一些摄像机模块方面的知识。
第4章，制作自动机器车，探索如何制作机器车。通过集成一些传感器和驱动器让小车自行运动而不需要人为的干预。学习如何导航，同时也可以在计算机上控制它。
第5章，在物联网项目中添加语音技术，使IoT板说话。了解各种声音和语音模块。
第6章，为物联网项目搭建数据云，探索如何为物联网项目应用云平台。物联网项目的后端基础建设也是很重要的。当在不同地理位置处获取传感器数据时更需要注意。
你需要准备什么
你需要拥有Raspberry Pi、Arduino和一些本书中需要用到的电子组件。
适合的读者
本书适合希望学习如何将各种机器学习算法集成在物联网项目里的读者。你会学习到如何在真实的物联网项目里实现机器学习功能。但是你不需要对Raspberry Pi和Arduino有任何经验。
格式约定
在本书中，你会发现一些文字格式有所区别。这里给出一些例子说明它们的意义。
文字中的代码、数据库表名、文件夹名字、文件名、文件扩展、路径、链接、用户输入和Twitter handles都如下所示：我们用sm.OLS实现线性回归。
块状代码如下：
import RPi.GPIO as GPIO
import time
led_pin = 17
GPIO.setmodeGPIO.BCM
GPIO.setupled_pin, GPIO.OUT
如果想让读者着重注意某部分代码，则将其设为加粗：
try：
while 1：
print"turn on led"
GPIO.outputled_pin, GPIO.HIGH
time.sleep2
print"turn off led"
GPIO.outputled_pin, GPIO.LOW
time.sleep2
except KeyboardInterrupt：
GPIO.outputled_pin, GPIO.LOW
GPIO.cleanup
print"done"
命令行的输入和输出格式如下：
$ mkdirgps_web
$ cdgps_web
$ nano gspapp.py
注意：表示警告或者重要的说明。
提示：表示提示和技巧。
读者反馈
我们欢迎读者反馈，让我们了解读者对于本书的看法喜欢的和不喜欢的部分。读者反馈对我们非常重要，因为它能帮助我们了解读者真正学到的部分。
读者可以通过发送邮件到feedback@packtpub.com，只需要在主题里写上书的题目即可。
如果读者对一个主题有专业的看法并且想要对写作或者对书做一些贡献，可参考我们的作者指南：www.packtpub.comauthors。
消费者支持
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（7）单击Code Download。
你也可以在Packt出版社网站的这本书的主页单击Code Files按钮下载，还可以通过在Search框中搜索这本书的名字找到。请注意你需要登录你的Packt账户。
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