自動(dòng)駕駛停車位檢測(cè)技術(shù)

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	桑海峰，李榮達(dá)，常睿，單凱強(qiáng)，李佳著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302582151	出版時(shí)間：	2021-06-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	178	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《自動(dòng)駕駛停車位檢測(cè)技術(shù)》主要介紹基于360°全景系統(tǒng)的停車位檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)，從自動(dòng)駕駛的環(huán)境感知開(kāi)始，介紹了車載圖像采集系統(tǒng)，攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)，視覺(jué)測(cè)距原理，360°全景圖像生成原理等基礎(chǔ)知識(shí)，然后分別描述了基于傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的停車位檢測(cè)方法，并通過(guò)范例實(shí)踐驗(yàn)證，可為具備一定基礎(chǔ)的人員提供相關(guān)技術(shù)的開(kāi)發(fā)指導(dǎo)?！蹲詣?dòng)駕駛停車位檢測(cè)技術(shù)》可供從事自動(dòng)駕駛汽車相關(guān)工作的工程技術(shù)人員參考和使用。

作者簡(jiǎn)介

　　桑海峰，男，1978年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師。現(xiàn)為沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院測(cè)控系主任，遼寧省“百千萬(wàn)人才工程”千人層次人選。現(xiàn)主要從事智能視頻分析、機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)與圖像識(shí)別、無(wú)人駕駛之環(huán)境感知技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究。近年來(lái)，主持和參與國(guó)家及省部級(jí)科研項(xiàng)目10項(xiàng)目，發(fā)表學(xué)術(shù)論文50篇，被SCI、EI檢索34篇，授權(quán)發(fā)明專利3項(xiàng)，出版教材1部。

圖書(shū)目錄

第1章自動(dòng)駕駛環(huán)境感知概述

1.1自動(dòng)駕駛環(huán)境感知的背景

1.2停車位感知的背景及方法

參考文獻(xiàn)

第2章圖像采集傳感器

2.1鏡頭

2.1.1鏡頭的結(jié)構(gòu)

2.1.2鏡頭的焦距和視場(chǎng)

2.1.3鏡頭的景深和光圈

2.1.4鏡頭的像差

2.1.5鏡頭的類型

2.2攝像機(jī)

2.2.1CCD傳感器

2.2.2CMOS傳感器

2.2.3彩色攝像機(jī)

2.3攝像機(jī)與計(jì)算機(jī)接口

2.3.1通用串行總線USB

2.3.2千兆以太網(wǎng)

2.4車載攝像機(jī)

2.4.1工作原理

2.4.2應(yīng)用特點(diǎn)

2.4.3攝像頭實(shí)現(xiàn)的功能

2.5本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第3章傳感器標(biāo)定

3.1攝像機(jī)標(biāo)定定義與分類

3.1.1攝像機(jī)標(biāo)定定義

3.1.2基于是否需要標(biāo)定物分類

3.1.3基于不同標(biāo)定物分類

3.1.4基于模型的標(biāo)定分類

3.1.5基于求解參數(shù)結(jié)果的標(biāo)定分類

3.1.6基于求解方法的標(biāo)定分類

3.2張正友攝像機(jī)標(biāo)定法

3.2.1單應(yīng)矩陣的計(jì)算

3.2.2攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)求解

3.2.3雙目攝像機(jī)的相對(duì)外部參數(shù)求解

3.3雙目攝像機(jī)的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)

3.3.1單目攝像機(jī)的標(biāo)定

3.3.2雙目攝像機(jī)的立體標(biāo)定

3.4畸變與校正

3.4.1徑向畸變

3.4.2切向畸變

3.5本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第4章三維視覺(jué)及測(cè)距系統(tǒng)

4.1攝像機(jī)成像模型

4.2視覺(jué)測(cè)量坐標(biāo)系

4.2.14個(gè)基本坐標(biāo)系

4.2.24個(gè)坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系

4.3單目測(cè)距原理

4.4平行型雙目攝像機(jī)測(cè)距原理

4.5立體匹配

4.5.1立體校正

4.5.2邊界延拓

4.5.3匹配策略

4.5.4匹配基元

4.5.5約束準(zhǔn)則

4.5.6相似性度量準(zhǔn)則

4.5.7立體匹配視差測(cè)距

4.6本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第5章圖像變換與拼接

5.1圖像變換

5.1.1仿射變換

5.1.2透視變換

5.1.3示例程序：鳥(niǎo)瞰圖生成

5.2圖像特征點(diǎn)匹配算法

5.2.1SIFT算法詳解

5.2.2SURF算法詳解

5.2.3RANSAC算法詳解

5.3圖像拼接

5.4圖像拼接質(zhì)量評(píng)價(jià)

5.4.1PSNR峰值信噪比評(píng)價(jià)法

5.4.2SSIM評(píng)價(jià)法

5.5本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第6章基于機(jī)器視覺(jué)的停車位檢測(cè)

6.1OpenCV以及Visual Studio

6.1.1OpenCV概述

6.1.2起源及發(fā)展

6.1.3Visual Studio

6.2檢測(cè)停車位前圖像預(yù)處理

6.2.1線性濾波與非線性濾波

6.2.2圖像亮度及對(duì)比度

6.2.3形態(tài)學(xué)運(yùn)算

6.2.4圖像金字塔與圖像尺寸縮放

6.2.5閾值化

6.3停車位及車位線的特征提取

6.3.1邊緣檢測(cè)

6.3.2直線檢測(cè)

6.3.3圖像輪廓與分割

6.4停車位及車位線判定

6.4.1完整停車位檢測(cè)

6.4.2不完整停車位檢測(cè)

6.4.3缺損停車位檢測(cè)

6.4.4示例程序：停車位檢測(cè)

6.5實(shí)驗(yàn)流程

6.6本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第7章基于深度學(xué)習(xí)的停車位檢測(cè)

7.1深度學(xué)習(xí)的基本原理

7.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.1.2反向傳播算法

7.1.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.2經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.2.1LeNet

7.2.2AlexNet

7.2.3VGGNet

7.2.4ResNet

7.2.5YOLO v3

7.3車位檢測(cè)的方法

7.3.1基于標(biāo)記點(diǎn)的檢測(cè)方法

7.3.2基于邊界框的檢測(cè)方式

7.4本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)