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智能驾驶与机器视觉 版权信息
- ISBN：9787111759683
- 条形码：9787111759683 ; 978-7-111-75968-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能驾驶与机器视觉 本书特色
1.从发展历史、技术细节、感知算法到开发实践 全面介绍智能驾驶技术干货2.国内智能驾驶领先企业地平线开发团队参与撰写 内容贴近产业研发一线3.编写团队深入调研了国内智能汽车产学研从业人员的知识需求 力求解决读者痛点4.全书配套视频课程及代码全部免费开源
智能驾驶与机器视觉 内容简介
机器视觉作为智能驾驶核心技术，承载了各类路面元素的感知功能，是智能汽车规控（路径规划与车辆控制）的核心信息来源。而在智能驾驶的研发过程中，视觉（包含雷达）感知的精度与效率是智能驾驶落地及量产的控制性工程，直接决定了智能驾驶汽车的安全性与用户体验，其重要程度不言而喻。本书涵盖了面向智能驾驶的机器视觉关键技术，包括标定、数据、场景、任务、算法、优化等量产一线的全栈知识。除摄像头外，其他传感器及感知技术也有涉及，包括激光雷达、毫米波雷达以及超声波传感器。在此基础上，本书还介绍了各类感知融合技术。为了让读者更加系统性地学习上述感知技术，本书介绍了智能驾驶的关键硬件基础、关键算法基础，以及关键数据基础。*后，本书还涵盖了智能驾驶目标发展现状及趋势，对于企业及高校从事智驾研发人员来说，可以作为很好的借鉴及选题参考。
本书主要面向高校计算机学院、汽车学院，以及车企等与智能驾驶相关的研究人员、开发人员以及学生等。本书既可以用于智能驾驶的入门级教材，也可用于智能驾驶开发的参考工具书。
智能驾驶与机器视觉 目录
前言
第1章 智能驾驶概述
1.1 智能驾驶简介
1.2 智能驾驶分类
1.3 智能驾驶现状
1.3.1 乘用车
1.3.2 货车
1.3.3 出租车
1.3.4 无人小车
1.3.5 公交车
1.3.6 类汽车智能驾
1.4 智能驾驶与机器视觉
1.4.1 视觉感知
1.4.2 视觉定位
练习题
第2章 智能驾驶场景
2.1 高速场景
2.2 城区场景
2.3 泊车场景
2.4 园区场景
2.5 其他场景
2.5.1 地外场景
2.5.2 农用场景
2.5.3 室内场景
练习题
第3章 关键硬件基础
3.1 整体架构
3.2 视觉传感器
3.2.1 摄像头类型
3.2.2 摄像头布局
3.2.3 摄像头标定
3.3 其他传感器
3.3.1 激光雷达
3.3.2 毫米波雷达
3.3.3 超声波传感器
3.4 计算平台
3.4.1 芯片制造
3.4.2 AI芯片
3.4.3 片上系统（SoC）
3.4.4 域控制器（DCU）
3.4.5 计算平台示例
练习题
第4章 关键算法基础
4.1 深度学习
4.1.1 卷积神经网络
4.1.2 卷积层
4.1.3 激活函数
4.1.4 池化层
4.1.5 全连接层
4.1.6 批量归一化层
4.1.7 损失函数
4.1.8 模型训练
4.1.9 模型压缩
4.2 视觉感知
4.2.1 分类
4.2.2 检测
4.2.3 分割
4.2.4 深度估计
4.2.5 高程估计
4.2.6 关键点
4.2.7 OCR
4.2.8 其他
4.3 视觉定位
4.3.1 特征提取
4.3.2 特征匹配
4.3.3 光流跟踪
4.3.4 非线性优化
4.3.5 多传感器融合
4.4 框架与工具链
4.4.1 算法框架
4.4.2 算法工具链
练习题
第5章 关键数据基础
5.1 数据采集
5.1.1 采集平台
5.1.2 采集规范
5.1.3 数据挖掘
5.1.4 常用公开数据集
5.2 数据标注
5.2.1 标注平台
5.2.2 2D标注
5.2.3 2.5D 标注
5.2.4 4D标注
5.2.5 数据标注文档
5.2.6 标注体系建设
5.3 数据仿真
5.3.1 数据仿真技术
5.3.2 业界案例介绍
5.4 数据闭环
5.4.1 数据闭环技术
5.4.2 业界案例介绍
练习题
第6章 视觉感知任务
6.1 场景识别
6.2 静态感知
展开全部
智能驾驶与机器视觉 作者简介
杨聪，2010年毕业于东北师范大学软件工程专业，后进入中科院深圳先进技术研究院联合培养研究生，方向为机器学习及云计算。2012年提前一年硕士毕业，同时获得留学基金委资助，公派前往德国锡根大学（University of Siegen）攻读博士学位，师从Marcin Grzegorzek教授，研究方向为计算机视觉。2016年博士毕业，随后在法国国家信息与自动化研究所（INRIA）进行博士后研究，师从Marie-Odile Berger教授，方向集中于计算机视觉并涉及多个学科的交叉。2017年末回国，担任扩博智能（Clobotics）算法团队负责人。2019年加入地平线机器人，担任南京人工智能高等研究院高级研究员、图像算法团队负责人等职位。杨聪博士先后在TVCG, ECCV, PR等国内外知名期刊或会议发表学术论文近40篇，专利二十多个。杨聪博士带领座舱算法团队深度参与了地平线征程2芯片在长安UNI-T的落地与量产。
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