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智能駕駛目標檢測方法研究與應用/智能網聯汽車研究與開發叢書

  • 作者：肖艷秋|責編:舒恬//李崇康
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111792260
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：172
人民幣：RMB 119.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞智能駕駛目標檢測核心技術與實際應用，系統探討了複雜場景下的目標檢測面對的誤檢、漏檢、泛化性不足等核心問題，提出了多維度智能駕駛目標檢測解決方案。第1章和第2章主要圍繞國家近年來關於智能駕駛發展的政策，重點介紹智能駕駛目標檢測技術研究背景和意義，以及後續解決方案中可能用到的數據集和評價指標等基礎知識；第3章主要探討遮擋環境下的行人目標檢測方案，提出了改進蟻群演算法解決複雜背景下行人誤檢測率高的問題；第4章和第5章主要針對夜視、高速環境下的車輛和車道線檢測演算法進行了研究，闡述了面向無人駕駛環境的車輛和車道線檢測數據集的構建思路並對實踐結果進行了討論；第6章著重分析了多模態數據的近場區域目標檢測方法，改善了檢測器在智能車輛近場區域的目標檢測能力；第7章主要構建了車路協同下的三維目標檢測網路，有效提高了車端與路端不同模態下演算法的目標檢測精度。全書以智能駕駛感知技術基礎為支撐，聚焦智能駕駛中遮擋、夜視、多模態以及車路協同等核心場景與問題，系統闡述了從演算法設計到實驗驗證的完整路徑，可為智能駕駛複雜環境感知系統的設計與研發提供重要的理論支撐和技術參考。
    本書主要面向車企等與智能駕駛相關的研究人員、開發人員，以及高校電腦學院、汽車學院相關專業師生。本書可作為智能駕駛開發的參考工具書，也可以作為智能駕駛目標檢測的教材。
作者介紹
肖艷秋|責編:舒恬//李崇康
    肖艷秋，教授，博士生導師，河南省黃大年式教學團隊帶頭人，河南省學術技術帶頭人，中原英才，主要從事新能源智能網聯汽車、複雜裝備數字化設計與製造、機電系統動力學分析與控制等領域的理論研究與應用技術轉化工作。系統開展新能源汽車電動化、網聯化和智能化相關技術的基礎理論研究和多元化應用示範，探索智能網聯汽車從感知到決策端到端大模型的研發與優化，積極推動商用車智能感知技術在實際場景中的落地應用，同步推進相關專業技術人才培養。現已發表學術論文100余篇，出版教材3部，申請發明專利60余項，獲國家科技進步二等獎1項，河南省科技進步獎一等獎3項，中國機械工業科學技術特等獎1項，河南省科技成果獎2項，獲河南省教育教學成果獎特等獎1項和一等獎2項。
目錄
第1章  緒論
  1.1  智能駕駛相關國家政策及技術發展歷程
  1.2  智能駕駛目標檢測技術要點
    1.2.1  行人目標檢測演算法
    1.2.2  複雜環境下車輛目標檢測演算法
    1.2.3  複雜環境下車道線檢測演算法
    1.2.4  近場區域目標檢測演算法
    1.2.5  車路協同三維目標檢測演算法
第2章  目標檢測技術基礎
  2.1  目標檢測概述
  2.2  經典目標檢測演算法
    2.2.1  經典一階段目標檢測器
    2.2.2  經典二階段目標檢測器
  2.3  面向自動駕駛的常見目標檢測數據集
    2.3.1  國外自動駕駛目標檢測數據集
    2.3.2  國內自動駕駛目標檢測數據集
  2.4  目標檢測性能評價指標
    2.4.1  精度
    2.4.2  召回率
    2.4.3  平均精度
    2.4.4  交並比
    2.4.5  準確率
    2.4.6  F1?Score
第3章  遮擋環境下的行人目標檢測
  3.1  基於改進聚合通道特徵候選區域選擇
    3.1.1  聚合通道特徵提取
    3.1.2  軟級聯Adaboost分類建議區域
  3.2  特徵提取網路
    3.2.1  卷積特徵提取
    3.2.2  主成分分析法降維
  3.3  基於蟻群演算法優化支持向量機行人檢測
    3.3.1  支持向量機分類
    3.3.2  改進蟻群演算法支持向量機
  3.4  實驗結果與分析
    3.4.1  不同檢測方法對比
    3.4.2  支持向量機優化結果分析
  3.5  技術應用與發展趨勢
    3.5.1  技術應用
    3.5.2  發展趨勢
第4章  複雜環境下車輛目標檢測
  4.1  夜視環境下車輛目標檢測
    4.1.1  特徵提取網路
    4.1.2  夜間車輛檢測網路結構
    4.1.3  數據集及實驗參數設置
    4.1.4  實驗結果與分析
  4.2  高速移動環境下車輛目標檢測
    4.2.1  高速移動環境下車輛檢測網路結構
    4.2.2  數據集及實驗參數設置
    4.2.3  實驗結果與分析
  4.3  行業應用與發展趨勢

    4.3.1  行業應用
    4.3.2  發展趨勢
第5章  複雜環境下車道線目標檢測
  5.1  夜間環境下車道線目標檢測
    5.1.1  夜間車道線檢測網路結構
    5.1.2  實驗數據集
    5.1.3  實驗結果與分析
  5.2  高速移動環境下車道線目標檢測
    5.2.1  高速移動環境下車道線檢測網路結構
    5.2.2  數據集及實驗參數設置
    5.2.3  實驗結果與分析
  5.3  技術應用與發展趨勢
    5.3.1  技術應用
    5.3.2  行業應用
    5.3.3  發展趨勢
第6章  多感測器融合下的近場區域目標檢測
  6.1  基於CenterNet的圖像特徵信息預處理
    6.1.1  深層聚合網路特徵提取
    6.1.2  三維邊界框估計
  6.2  基於F?PointPillars的點雲特徵融合
    6.2.1  激光雷達點雲信息預處理
    6.2.2  毫米波雷達點雲信息預處理
    6.2.3  點雲信息融合
  6.3  基於最近相鄰原則的圖像點雲特徵信息融合
    6.3.1  圖像點雲信息配准
    6.3.2  歸一化網路
    6.3.3  實驗結果與分析
  6.4  基於多感測器特徵信息優化的近場區域目標檢測方法
    6.4.1  多元注意力模塊
    6.4.2  基於動態連接學習的特徵融合
    6.4.3  實驗結果與分析
  6.5  技術應用與發展趨勢
    6.5.1  技術應用
    6.5.2  發展趨勢
第7章  車路協同下的自動駕駛三維目標檢測
  7.1  車路協同多感測器融合方案
  7.2  基於Euclidian距離和匈牙利匹配演算法的決策級融合檢測
  7.3  基於時間補償的車路協同決策級別融合檢測
    7.3.1  時間補償模塊
    7.3.2  帶有時間補償的車路協同檢測
  7.4  實驗結果與分析
    7.4.1  實驗平台
    7.4.2  實驗參數設置
    7.4.3  基於圖像或激光雷達點雲三維目標檢測
    7.4.4  車路協同后融合檢測
  7.5  行業應用與發展趨勢
    7.5.1  行業應用
    7.5.2  未來發展趨勢
參考文獻

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