面向自動駕駛的交通標識視覺感知 張志佳 王士顯 9787302635253 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202308*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：面向自動駕駛的交通標識視覺感知 ISBN：9787302635253 出版社：清華大學 著編譯者：張志佳 王士顯 頁數：208 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1577359 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 自動駕駛通過車載多感測器系統獲知周圍實時環境信息，計算處理后經過合理的決策規劃從而控制車輛的運動。本書從基於圖像的視覺感知角度出發，對面向自動駕駛的交通標識視覺感知相關技術進行系統分析和介紹，主要內容包括基於深度學習的視覺感知、交通標識的視覺識別、雙目視覺與交通標識測距、車道線檢測、面向自動駕駛的嵌入式系統、視覺感知在自動駕駛中的應用展望等。 本書可以作為高等院校電子信息、交通工程和自動駕駛等相關專業本科生或研究生的參考書。本書中的實例均經過實踐驗證，可供從事自動駕駛汽車相關工作的工程技術人員參考和使用。目錄 第1章 自動駕駛與計算機視覺1 1 自動駕駛發展歷史 1 2 自動駕駛的定義與功能分析 1 3 自動駕駛硬體平台 1 4 自動駕駛軟體平台 1 5 計算機視覺與感知 1 6 視覺感知在自動駕駛中的應用 參考文獻 第2章 人工智慧及其在自動駕駛中的應用 2 1 人工智慧基礎 2 1 1 人工智慧的發展歷程 2 1 2 人工智慧的研究途徑 2 1 3 人工智慧的趨勢與展望 2 2 機器學習與深度學習 2 2 1 機器學習的含義與分類 2 2 2 深度學習的發展歷程 2 2 3 深度學習與計算機視覺 2 2 4 深度學習與自然語言處理 2 3 強化學習 2 3 1 強化學習的基本要素 2 3 2 強化學習的常用方法 2 3 3 強化學習的發展方向 2 4 深度學習在自動駕駛中的應用 2 4 1 交通標識識別 2 4 2 目標感知 2 4 3 車道線檢測 2 4 4 自動泊車 2 4 5 司乘人員狀態監控 2 5 強化學習在自動駕駛中的應用 參考文獻 第3章 基於深度學習的視覺感知 3 1 深度學習基礎 3 2 計算機視覺技術 3 3 圖像分類典型演算法 3 4 目標檢測典型演算法 3 4 1 兩階段目標檢測方法 3 4 2 單階段目標檢測方法 3 5 目標跟蹤典型演算法 3 6 圖像分割典型演算法 3 6 1 語義分割演算法 3 6 2 實例分割演算法 參考文獻 第4章 交通標識的視覺識別 4 1 交通標識和信號燈檢測 4 1 1 交通標識檢測 4 1 2 交通信號燈檢測 4 2 卷積神經網路與目標檢測 4 2 1 卷積神經網路結構分析 4 2 2 目標檢測演算法評估指標 4 2 3 YOLOv3目標檢測模型分析 4 3 數據集準備 4 3 1 開源數據集的現狀及使用方法 4 3 2 自製數據集的工作流程 4 4 深度學習框架及模型使用 4 4 1 主流深度學習框架 4 4 2 開源模型使用方法 4 5 交通標識與信號燈檢測模型 4 5 1 T-YOLO模型設計要點 4 5 2 輕量化網路設計 4 5 3 TM-YOLO網路 4 5 4 檢測模型試驗 參考文獻 第5章 雙目視覺與交通標識測距 5 1 雙目視覺 5 1 1 雙目視覺定義 5 1 2 雙目視覺面臨的問題 5 2 雙目視覺的應用 5 3 雙目測距原理與優化 5 3 1 雙目視覺測距原理 5 3 2 雙目視覺測距優化 5 4 交通標識測距 5 4 1 相機標定及校正映射表計算 5 4 2 圖像預處理 5 4 3 金字塔模板匹配 5 4 4 坐標校正及測距 5 4 5 測距流程 5 5 試驗與結果分析 5 5 1 雙目視覺感測器 5 5 2 視覺感測器參數計算 5 5 3 車載環境試驗與分析 參考文獻 第6章 車道線檢測 6 1 車道線檢測 6 2 車道線檢測研究進展 6 2 1 傳統視覺檢測方法 6 2 2 深度學習檢測方法 6 3 基於傳統視覺的車道線檢測 6 3 1 透視變換 6 3 2 動態閾值提取車道線 6 3 3 車道線方程擬合 6 3 4 平滑輸出方法 6 4 基於深度學習的車道線檢測 6 4 1 語義分割網路與車道線檢測 6 4 2 基於DAB-Net的改進模型 參考文獻 第7章 面向自動駕駛的嵌入式系統 7 1 嵌入式系統構成 7 2 車載攝像頭 7 2 1 車載攝像頭組成 7 2 2 車載攝像頭性能參數 7 3 嵌入式硬體計算平台 7 3 1 各類計算平台的性能和功耗 7 3 2 不同計算平台優、缺點分析 7 3 3 產業格局及代表產品 7 4 嵌入式系統軟體環境 7 4 1 計算平台中的開發環境 7 4 2 Jetson TX2中配置深度學習框架 7 4 3 基於TensorRT的模型量化壓縮 7 5 交通標識視覺感知系統框架 7 6 交通標識視覺感知系統實現 7 6 1 圖像採集與目標檢測 7 6 2 基於MobileNetv2的目標識別模塊 7 6 3 雙目相機測距模塊 參考文獻 第8章 視覺感知在自動駕駛中的應用展望 8 1 視覺感知與交通標識 8 2 視覺感知與內容理解 8 3 視覺感知與數字孿生 8 4 視覺感知與信息獲取 8 5 視覺感知與計算平台 8 6 環境感知與信息融合 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
