自動駕駛汽車視覺和行為實踐-用Python3和OpenCV4探索視覺感知、車道檢測和物體分類 9787111729365
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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書名：自動駕駛汽車視覺和行為實踐-用Python3和OpenCV4探索視覺感知、車道檢測和物體分類
ISBN：9787111729365
出版社：機械工業
著編譯者：(美)盧卡.文圖瑞 (美)克里 斯托弗.柯爾達
叢書名：自動駕駛汽車關鍵技術叢書
頁數：261
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1540810
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【台灣高等教育出版社簡體書】 自動駕駛汽車視覺和行為實踐-用Python3和OpenCV4探索視覺感知、車道檢測和物體分類 787111729365 (美)盧卡.文圖瑞 (美)克里 斯托弗.柯爾達
第一部分 OpenCV和感測器及信號
第1章 OpenCV基礎知識和攝像頭標定
1 1 技術需求
1 2 OpenCV和NumPy簡介
1 2 1 OpenCV和NumPy
1 2 2 圖像大小
1 2 3 灰度圖
1 2 4 RGB圖
1 3 處理圖像文件
1 4 處理視頻文件
1 5 圖像處理
1 5 1 圖像翻轉
1 5 2 圖像模糊化
1 5 3 改變對比度、亮度和灰度係數
1 5 4 繪製矩形和文本
1 6 使用HOG進行行人檢測
1 6 1 滑動窗口
1 6 2 使用OpenCV中的HOG
1 6 3 攝像頭簡介
1 6 4 攝像頭術語
1 6 5 攝像頭組件
1 6 6 選擇攝像頭的注意事項
1 6 7 攝像頭的優點和缺點
1 7 使用OpenCV進行攝像頭標定
1 7 1 畸變檢測
1 7 2 校準
1 8 總結
1 9 問題
第2章 理解和使用信號
2 1 技術需求
2 2 理解信號的類型
2 3 模擬信號與數字信號
2 4 串列和并行
2 4 1 通用非同步接收和發送（UART）
2 4 2 差分與單端
2 4 3 I2C
2 4 4 SPI
2 5 基於幀的串列協議
2 5 1 理解CAN
2 5 2 乙太網和網際網路協議
2 5 3 理解UDP
2 5 4 理解TCP
2 6 總結
2 7 問題
2 8 擴展閱讀
第3章 車道檢測
3 1 技術需求
3 2 閾值處理
3 2 1 閾值在不同顏色空間中如何工作
3 2 2 RGB/BGR
3 2 3 HLS
3 2 4 HSV
3 2 5 LAB
3 2 6 YCbCr
3 2 7 選擇通道
3 3 透視校正
3 4 邊緣檢測
3 4 1 插值閾值
3 4 2 組合閾值
3 5 利用直方圖確定車道線
3 6 滑動窗口演算法
3 6 1 初始化
3 6 2 滑動窗口坐標
3 6 3 多項式擬合
3 7 增強視頻
3 8 滾動平均
3 9 總結
3 10 問題
第二部分 利用深度學習和神經網絡改進自動駕駛汽車的工作方式
第4章 基於神經網絡的深度學習
4 1 技術需求
4 2 理解機器學習和神經網絡
4 2 1 神經網絡
4 2 2 神經元
4 2 3 參數
4 2 4 深度學習的成功
4 3 了解卷積神經網絡
4 3 1 卷積
4 3 2 為什麼卷積這麼棒
4 4 Keras和TensorFlow入門
4 5 檢測MNIST手寫數字
4 5 1 剛剛載入了什麼
4 5 2 訓練樣本和標籤
4 5 3 獨熱編碼
4 5 4 訓練數據集和測試數據集
4 6 確定神經網絡模型
第5章 深度學習工作流
第6章 改進神經網絡
第7章 檢測行人和交通信號燈
第8章 行為克隆
第9章 語義分割
第三部分 建圖和控制
第10章 轉向、加速和制動控制
第11章 環境建圖
答案
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書名：自動駕駛汽車視覺和行為實踐-用Python3和OpenCV4探索視覺感知、車道檢測和物體分類
ISBN：9787111729365
出版社：機械工業
著編譯者：(美)盧卡.文圖瑞 (美)克里 斯托弗.柯爾達
叢書名：自動駕駛汽車關鍵技術叢書
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【台灣高等教育出版社簡體書】 自動駕駛汽車視覺和行為實踐-用Python3和OpenCV4探索視覺感知、車道檢測和物體分類 787111729365 (美)盧卡.文圖瑞 (美)克里 斯托弗.柯爾達
內容簡介
本書將使用OpenCV完成各種任務，包括行人檢測和車道檢測。本書將講述深度學習並介紹如何利用它進行圖像分類、對象檢測和語義分割，使用它來識別行人、汽車、道路、人行道和交通信號燈，同時幫助讀者了解一些有影響力的神經網絡演算法。本書中還將使用Carla模擬器通過行為克隆和PID控制器來控制汽車；了解網路協議、感測器、攝像頭以及使用激光雷達來繪製周圍的世界並找到相應位置。本書適合具備任何一種編程語言基礎的程序員，以及車輛工程和自動駕駛相關專業的研究生閱讀使用。作者簡介
盧卡·文圖瑞（Luca Ventuni）曾在世界級公司（包括法拉利和Opera軟體）擔任程序員，具有豐富的工作經驗。他還曾為一些初創公司工作，包括Activetainment（世界上第一輛智能自行車的製造商）、Futurehome（智能家居解決方案供應商）和CompanyBook（其產品將人工智能應用於銷售）。他曾在Tapad（Telenor集團）的數據平台團隊工作，使公司其他部門能夠訪問數以億計的數據，現在是Piano軟體公司分析資料庫的首席工程師。目錄
前言第一部分 OpenCV和感測器及信號
第1章 OpenCV基礎知識和攝像頭標定
1 1 技術需求
1 2 OpenCV和NumPy簡介
1 2 1 OpenCV和NumPy
1 2 2 圖像大小
1 2 3 灰度圖
1 2 4 RGB圖
1 3 處理圖像文件
1 4 處理視頻文件
1 5 圖像處理
1 5 1 圖像翻轉
1 5 2 圖像模糊化
1 5 3 改變對比度、亮度和灰度係數
1 5 4 繪製矩形和文本
1 6 使用HOG進行行人檢測
1 6 1 滑動窗口
1 6 2 使用OpenCV中的HOG
1 6 3 攝像頭簡介
1 6 4 攝像頭術語
1 6 5 攝像頭組件
1 6 6 選擇攝像頭的注意事項
1 6 7 攝像頭的優點和缺點
1 7 使用OpenCV進行攝像頭標定
1 7 1 畸變檢測
1 7 2 校準
1 8 總結
1 9 問題
第2章 理解和使用信號
2 1 技術需求
2 2 理解信號的類型
2 3 模擬信號與數字信號
2 4 串列和并行
2 4 1 通用非同步接收和發送（UART）
2 4 2 差分與單端
2 4 3 I2C
2 4 4 SPI
2 5 基於幀的串列協議
2 5 1 理解CAN
2 5 2 乙太網和網際網路協議
2 5 3 理解UDP
2 5 4 理解TCP
2 6 總結
2 7 問題
2 8 擴展閱讀
第3章 車道檢測
3 1 技術需求
3 2 閾值處理
3 2 1 閾值在不同顏色空間中如何工作
3 2 2 RGB/BGR
3 2 3 HLS
3 2 4 HSV
3 2 5 LAB
3 2 6 YCbCr
3 2 7 選擇通道
3 3 透視校正
3 4 邊緣檢測
3 4 1 插值閾值
3 4 2 組合閾值
3 5 利用直方圖確定車道線
3 6 滑動窗口演算法
3 6 1 初始化
3 6 2 滑動窗口坐標
3 6 3 多項式擬合
3 7 增強視頻
3 8 滾動平均
3 9 總結
3 10 問題
第二部分 利用深度學習和神經網絡改進自動駕駛汽車的工作方式
第4章 基於神經網絡的深度學習
4 1 技術需求
4 2 理解機器學習和神經網絡
4 2 1 神經網絡
4 2 2 神經元
4 2 3 參數
4 2 4 深度學習的成功
4 3 了解卷積神經網絡
4 3 1 卷積
4 3 2 為什麼卷積這麼棒
4 4 Keras和TensorFlow入門
4 5 檢測MNIST手寫數字
4 5 1 剛剛載入了什麼
4 5 2 訓練樣本和標籤
4 5 3 獨熱編碼
4 5 4 訓練數據集和測試數據集
4 6 確定神經網絡模型
第5章 深度學習工作流
第6章 改進神經網絡
第7章 檢測行人和交通信號燈
第8章 行為克隆
第9章 語義分割
第三部分 建圖和控制
第10章 轉向、加速和制動控制
第11章 環境建圖
答案
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大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。
