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交通感知原理與應用(智慧交通系列教材)

  • 作者：編者:芮一康//趙池航|責編:夏莉莉|總主編:王昊
  • 出版社：東南大學
  • ISBN：9787576629507
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：247
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材立足於交通感知系統的核心技術與實踐路徑，旨在為高等院校智慧交通、交通工程、自動駕駛等相關專業的本科生及研究生提供一本體系完整、內容翔實、難易適中的入門與進階教材。同時，教材內容緊密結合工程實踐，可供從事智能交通系統、自動駕駛、路側感知等領域研發的工程技術人員參考使用。
    本書在參考國內外優秀教材和研究成果的基礎上，結合東南大學智慧交通專業近年來的教學經驗編寫而成。全書共分為6章，主要內容包括：
    第1章：概述交通感知系統的一般原理、系統架構及典型應用場景，幫助讀者建立宏觀認知。
    第2章：圍繞核心感測器，對視覺感測器、激光雷達、毫米波雷達以及超聲波雷達的內部結構、工作原理及其在智慧交通中的應用進行詳細闡述。
    第3章：聚焦感測器標定技術，介紹交通場景下視覺感測器、激光雷達的內外參標定以及二者聯合標定的具體流程。
    第4章：介紹基於車載感測器的道路場景感知技術，包括車載感知系統組成、道路場景感知理論基礎、車輛感知和車道線檢測方法，以及基於通信的環境感知。
    第5章：介紹基於路側感測器的道路場景感知技術，涵蓋路側感知系統架構、車輛號牌與信號燈識別檢測技術、車輛重識別方法以及路側激光點雲目標檢測方法。
    第6章：圍繞多感測器融合與協同感知，依次介紹數據級融合、特徵級融合和決策級融合的典型方法，展現多源信息融合在提升感知性能方面的關鍵作用。
作者介紹
編者:芮一康//趙池航|責編:夏莉莉|總主編:王昊
目錄
第1章 交通感知系統概述
  1.1 交通感知一般原理
    1.1.1 交通感知的目標和意義
    1.1.2 交通感知的影響因素
    1.1.3 交通感知策略和主要感知技術手段
  1.2 交通感知系統簡介
    1.2.1 交通感知系統架構
    1.2.2 交通感知系統的軟硬體組成
    1.2.3 交通感知系統的典型應用場景
  1.3 本章小結
  思考題
  參考文獻
第2章 感測器結構與工作原理
  2.1 視覺感測器結構與工作原理
    2.1.1 視覺感測器概述
    2.1.2 視覺感測器的工作原理
    2.1.3 視覺感測器的優缺點
    2.1.4 視覺感測器的應用
  2.2 激光雷達結構與工作原理
    2.2.1 激光雷達概述
    2.2.2 激光雷達的工作原理
    2.2.3 激光雷達的優缺點
    2.2.4 激光雷達的應用
  2.3 毫米波雷達結構與工作原理
    2.3.1 毫米波雷達概述
    2.3.2 毫米波雷達的工作原理
    2.3.3 毫米波雷達的優缺點
    2.3.4 毫米波雷達的應用
  2.4 超聲波雷達結構與工作原理
    2.4.1 超聲波雷達概述
    2.4.2 超聲波雷達的工作原理
    2.4.3 超聲波雷達的優缺點
    2.4.4 超聲波雷達的應用
  2.5 本章小結
  思考題
  參考文獻
第3章 感測器標定方法
  3.1 感測器標定概述
  3.2 視覺感測器標定
    3.2.1 相機成像模型概述
    3.2.2 內參標定與外參標定
    3.2.3 單目攝像頭的標定
    3.2.4 雙目攝像頭的標定
  3.3 激光雷達感測器標定
    3.3.1 激光雷達感測器標定概述
    3.3.2 單激光雷達標定
    3.3.3 多激光雷達標定
  3.4 激光雷達-相機聯合標定
    3.4.1 聯合標定方法
    3.4.2 聯合標定步驟

  3.5 本章小結
  思考題
  參考文獻
第4章 基於車載感測器的道路場景感知技術
  4.1 車載感知系統組成概述
  4.2 道路場景感知技術理論基礎
    4.2.1 特徵提取
    4.2.2 分類器
    4.2.3 聚類分析
    4.2.4 深度卷積神經網路
  4.3 道路場景中車輛感知方法
    4.3.1 基於傳統機器學習的車輛感知方法
    4.3.2 基於深度學習的車輛感知方法
    4.3.3 基於三維點雲的車輛感知方法
  4.4 車道線檢測
    4.4.1 基於傳統電腦視覺的車道線檢測
    4.4.2 基於深度學習的車道線檢測
  4.5 基於通信的環境感知
  4.6 本章小結
  思考題
  參考文獻
第5章 基於路側感測器的道路場景感知技術
  5.1 路側感知系統簡介
  5.2 車輛號牌識別
    5.2.1 基於傳統機器視覺的高速公路場景中貨車車輛號牌定位方法研究
    5.2.2 貨車車輛號牌字元圖像集的構建
    5.2.3 基於極限學習深度網路融合模型的貨車車輛號牌識別
  5.3 信號燈感知技術
    5.3.1 圖像預處理
    5.3.2 色彩空間
    5.3.3 信號燈模板匹配
    5.3.4 基於顏色空間模型的信號燈識別
  5.4 多目標車輛追蹤
    5.4.1 多目標追蹤簡介
    5.4.2 經典運動目標檢測方法
    5.4.3 傳統多目標追蹤演算法
    5.4.4 基於深度學習的兩階段多目標追蹤演算法
    5.4.5 基於深度學習的一階段多目標追蹤演算法
  5.5 車輛重識別
    5.5.1 車輛重識別簡介
    5.5.2 基於感測器的重識別方法
    5.5.3 基於圖像手工特徵的重識別方法
    5.5.4 基於圖像深度學習特徵的重識別方法
  5.6 路側激光點雲目標檢測
    5.6.1 激光點雲簡介
    5.6.2 激光點雲預處理
    5.6.3 激光點雲分割方法
    5.6.4 激光點雲目標檢測方法
    5.6.5 基於點雲的交叉口衝突檢測方法
  5.7 本章小結

  思考題
  參考文獻
第6章 多感測器融合與協同感知技術
  6.1 多感測器融合與協同感知簡介
    6.1.1 多感測器融合簡介
    6.1.2 車路協同感知簡介
    6.1.3 多感測器融合結構
    6.1.4 多感測器融合演算法
    6.1.5 挑戰和問題
  6.2 多感測器數據級融合
    6.2.1 數據級融合簡介
    6.2.2 貝葉斯框架
    6.2.3 加權平均法
    6.2.4 卡爾曼濾波法
    6.2.5 粒子濾波法
  6.3 多感測器特徵級融合
    6.3.1 特徵級融合
    6.3.2 MV3D模型
    6.3.3 PointFusion模型
  6.4 多感測器決策級融合
    6.4.1 決策級融合
    6.4.2 D-S證據理論
    6.4.3 基於激光雷達和圖像的決策級融合
  6.5 本章小結
  思考題
  參考文獻

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