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智能駕駛(視覺感知后處理全彩印刷)/智能汽車叢書

  • 作者：韋松|責編:楊福川//董惠芝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111765660
  • 出版日期：2024/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：223
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    在智能駕駛的發展過程中，獲取交通信息、認知和理解交通世界成為智能化汽車的核心任務之一，視覺感知及相關處理技術無疑成為至關重要的技術支撐。然而，智能駕駛視覺感知領域涉及多個學科的交叉，包括電腦視覺、圖像處理、感測器技術等，這使得初學者和從業者在進入該領域時，往往面臨著較高技術門檻，需要花費大量的時間和精力去學習和整合這些分散的知識，才能夠在這個領域中有所建樹。
    閱讀本書，你將掌握以下內容：
    （1）智能駕駛的發展歷程、現狀、趨勢以及分類；
    （2）自動駕駛領域的常用攝像頭方案，攝像頭成像模型與標定方法。
    （3）自動駕駛常見障礙物（如車輛、行人等）的測距和跟蹤，以及常見路面靜態標識（如車道線等）的后處理方式。
    （4）視覺感知的原理、方法及后處理各種技術。
    （5）智能車輛量產過程中出現的常見問題，並提出了對攝像頭硬體方案、常見障礙物檢測及后處理方式。
    （6）當前自動駕駛領域中的前沿方向——多攝像頭感知演算法，從多攝像頭標定、融合、多攝像頭感知演算法和后處理融合演算法，讓讀者快速了解當前自動駕駛視覺感知技術領域的最新動態。
作者介紹
韋松|責編:楊福川//董惠芝
    韋松，智能駕駛領域的資深技術專家，目前就職于吉咖智能，擔任感知演算法總監，主要從事自動駕駛感知相關的演算法開發和落地工作，帶領團隊完成某熱門車型智能駕駛系統的落地和交付。曾就職于摯途科技等多家創業公司，從0到1完成了這些公司的團隊組建、技術開發、產品交付等工作，涉及的產品包括智能相機、商用車感知系統、機器人感知系統等。
目錄
前言
第1章  智能駕駛與視覺感知后處理
  1.1  智能駕駛概述
    1.1.1  智能駕駛的發展
    1.1.2  智能駕駛系統的分級
    1.1.3  智能駕駛系統的發展趨勢
  1.2  視覺感知在智能駕駛中的應用
    1.2.1  電腦視覺概述
    1.2.2  電腦視覺原理
    1.2.3  電腦視覺在智能駕駛中的應用
    1.2.4  視覺后處理與智能駕駛
    1.2.5  視覺感知在智能駕駛中的發展趨勢
第2章  攝像頭硬體系統
  2.1  攝像頭的硬體組成和工作原理
  2.2  攝像頭時間戳
  2.3  攝像頭在自動駕駛中的應用
  2.4  攝像頭關鍵參數
  2.5  車規級攝像頭性能要求
第3章  攝像頭標定
  3.1  攝像頭標定數學知識
    3.1.1  外積
    3.1.2  歐氏變換
    3.1.3  旋轉矩陣與旋轉向量
    3.1.4  變換矩陣和齊次坐標
    3.1.5  歐拉角
    3.1.6  四元數
  3.2  坐標系概述
    3.2.1  世界坐標繫到攝像頭坐標系的轉換
    3.2.2  攝像頭坐標繫到圖像坐標系的轉換
    3.2.3  圖像坐標繫到像素坐標系的轉換
  3.3  攝像頭成像模型
    3.3.1  針孔攝像頭成像模型
    3.3.2  魚眼攝像頭成像模型
  3.4  攝像頭標定方法
    3.4.1  張正友標定法
    3.4.2  產線EoL標定法
    3.4.3  售后標定法
    3.4.4  行車自標定法
    3.4.5  消失點標定法
    3.4.6  基於車道線寬度假設標定法
第4章  車道線檢測及后處理
  4.1  車道線檢測
    4.1.1  基於傳統圖像演算法的車道線檢測方法
    4.1.2  基於深度學習的車道線檢測方法
  4.2  車道線曲線擬合
    4.2.1  常用的擬合演算法
    4.2.2  車道線曲線模型
  4.3  車道線跟蹤
    4.3.1  車道線關聯
    4.3.2  濾波跟蹤原理

    4.3.3  車道線跟蹤的運動模型
    4.3.4  基於擴展卡爾曼濾波的車道線跟蹤
    4.3.5  車道線結構化假設
  4.4  車道線與輔助駕駛功能
    4.4.1  C-NCAP2021與車道線
    4.4.2  車道線偏離預警
    4.4.3  常見問題以及解決方法
第5章  視覺障礙物后處理
  5.1  視覺障礙物檢測
    5.1.1  基於傳統圖像演算法的障礙物檢測方法
    5.1.2  基於深度學習的障礙物檢測方法
  5.2  障礙物測距
    5.2.1  車輛測距
    5.2.2  行人、騎行人、兩輪車測距
  5.3  基於視覺的目標跟蹤
    5.3.1  目標跟蹤方法
    5.3.2  多目標跟蹤方法
  5.4  紅綠燈與交通標識牌的視覺后處理
    5.4.1  紅綠燈視覺后處理
    5.4.2  交通標識牌視覺后處理
  5.5  視覺后處理與輔助駕駛功能
    5.5.1  CNCAP中的AEB
    5.5.2  AEB與視覺測距
    5.5.3  常見問題以及解決方法
    5.5.4  視覺后處理總結
第6章  多攝像頭感知后處理
  6.1  多攝像頭標定
    6.1.1  雙目攝像頭標定
    6.1.2  多攝像頭標定
  6.2  多攝像頭融合
    6.2.1  多攝像頭立體匹配
    6.2.2  多攝像頭圖像處理
    6.2.3  多攝像頭目標融合
    6.2.4  多攝像頭下的車道線融合
  6.3  多視覺感知后處理與BEV演算法

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