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93千字 字数
2024-11-01 发行日期
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主编推荐语

了解视觉感知后处理，掌握智能驾驶核心技术。

内容简介

在智能驾驶的发展过程中，获取交通信息、认知和理解交通世界成为智能化汽车的核心任务之一，视觉感知及相关处理技术无疑成为至关重要的技术支撑。

然而，智能驾驶视觉感知领域涉及多个学科的交叉，包括计算机视觉、图像处理、传感器技术等，这使得初学者和从业者在进入该领域时，往往面临着较高技术门槛，需要花费大量的时间和精力去学习和整合这些分散的知识，才能够在这个领域中有所建树。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 智能驾驶与视觉感知后处理
  • 1.1 智能驾驶概述
  • 1.1.1 智能驾驶的发展
  • 1.1.2 智能驾驶系统的分级
  • 1.1.3 智能驾驶系统的发展趋势
  • 1.2 视觉感知在智能驾驶中的应用
  • 1.2.1 计算机视觉概述
  • 1.2.2 计算机视觉原理
  • 1.2.3 计算机视觉在智能驾驶中的应用
  • 1.2.4 视觉后处理与智能驾驶
  • 1.2.5 视觉感知在智能驾驶中的发展趋势
  • 第2章 摄像头硬件系统
  • 2.1 摄像头的硬件组成和工作原理
  • 2.2 摄像头时间戳
  • 2.3 摄像头在自动驾驶中的应用
  • 2.4 摄像头关键参数
  • 2.5 车规级摄像头性能要求
  • 第3章 摄像头标定
  • 3.1 摄像头标定数学知识
  • 3.1.1 外积
  • 3.1.2 欧氏变换
  • 3.1.3 旋转矩阵与旋转向量
  • 3.1.4 变换矩阵和齐次坐标
  • 3.1.5 欧拉角
  • 3.1.6 四元数
  • 3.2 坐标系概述
  • 3.2.1 世界坐标系到摄像头坐标系的转换
  • 3.2.2 摄像头坐标系到图像坐标系的转换
  • 3.2.3 图像坐标系到像素坐标系的转换
  • 3.3 摄像头成像模型
  • 3.3.1 针孔摄像头成像模型
  • 3.3.2 鱼眼摄像头成像模型
  • 3.4 摄像头标定方法
  • 3.4.1 张正友标定法
  • 3.4.2 产线EoL标定法
  • 3.4.3 售后标定法
  • 3.4.4 行车自标定法
  • 3.4.5 消失点标定法
  • 3.4.6 基于车道线宽度假设标定法
  • 第4章 车道线检测及后处理
  • 4.1 车道线检测
  • 4.1.1 基于传统图像算法的车道线检测方法
  • 4.1.2 基于深度学习的车道线检测方法
  • 4.2 车道线曲线拟合
  • 4.2.1 常用的拟合算法
  • 4.2.2 车道线曲线模型
  • 4.3 车道线跟踪
  • 4.3.1 车道线关联
  • 4.3.2 滤波跟踪原理
  • 4.3.3 车道线跟踪的运动模型
  • 4.3.4 基于扩展卡尔曼滤波的车道线跟踪
  • 4.3.5 车道线结构化假设
  • 4.4 车道线与辅助驾驶功能
  • 4.4.1 C-NCAP2021与车道线
  • 4.4.2 车道线偏离预警
  • 4.4.3 常见问题以及解决方法
  • 第5章 视觉障碍物后处理
  • 5.1 视觉障碍物检测
  • 5.1.1 基于传统图像算法的障碍物检测方法
  • 5.1.2 基于深度学习的障碍物检测方法
  • 5.2 障碍物测距
  • 5.2.1 车辆测距
  • 5.2.2 行人、骑行人、两轮车测距
  • 5.3 基于视觉的目标跟踪
  • 5.3.1 目标跟踪方法
  • 5.3.2 多目标跟踪方法
  • 5.4 红绿灯与交通标识牌的视觉后处理
  • 5.4.1 红绿灯视觉后处理
  • 5.4.2 交通标识牌视觉后处理
  • 5.5 视觉后处理与辅助驾驶功能
  • 5.5.1 CNCAP中的AEB
  • 5.5.2 AEB与视觉测距
  • 5.5.3 常见问题以及解决方法
  • 5.5.4 视觉后处理总结
  • 第6章 多摄像头感知后处理
  • 6.1 多摄像头标定
  • 6.1.1 双目摄像头标定
  • 6.1.2 多摄像头标定
  • 6.2 多摄像头融合
  • 6.2.1 多摄像头立体匹配
  • 6.2.2 多摄像头图像处理
  • 6.2.3 多摄像头目标融合
  • 6.2.4 多摄像头下的车道线融合
  • 6.3 多视觉感知后处理与BEV算法
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。