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包郵 汽車優(yōu)選技術(shù)譯叢智能網(wǎng)聯(lián)汽車系列駕駛輔助系統(tǒng)計算機視覺技術(shù)
開本：
16開
頁數(shù)：
200
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汽車優(yōu)選技術(shù)譯叢智能網(wǎng)聯(lián)汽車系列駕駛輔助系統(tǒng)計算機視覺技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787111654568
- 條形碼：9787111654568 ; 978-7-111-65456-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
汽車優(yōu)選技術(shù)譯叢智能網(wǎng)聯(lián)汽車系列駕駛輔助系統(tǒng)計算機視覺技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書回顧了過去幾十年相關(guān)領(lǐng)域的研究及目前的優(yōu)選技術(shù)。針對單目攝像機提出了各類計算機視覺算法與技術(shù)。本書包括三方面內(nèi)容，第 一方面是介紹駕駛員的狀態(tài)檢測，包括對駕駛員面部特征的分類、檢測和跟蹤，如眼睛狀態(tài)、頭部姿態(tài)、打哈欠和點頭等；第二方面，通過對車輛識別算法和距離估計算法進行介紹，進而對道路和道路危險檢測進行闡述；第三方面，實時分析駕駛員注意力（車內(nèi)數(shù)據(jù)）和道路危險狀態(tài)（車外數(shù)據(jù)）。本書對兩種數(shù)據(jù)進行融合來預測當前駕駛環(huán)境的整體危險系數(shù)，以避免和減小車輛碰撞的危險，協(xié)助注意力不集中的駕駛員及時有效地完成規(guī)避操作。在幾方面的討論中，本書呈現(xiàn)并分析了基于行業(yè)標準的真實環(huán)境下的試驗數(shù)據(jù)。本書適合自動駕駛與優(yōu)選駕駛輔助系統(tǒng)的研究開發(fā)人員閱讀使用，也適合車輛工程專業(yè)師生參考閱讀。
汽車優(yōu)選技術(shù)譯叢智能網(wǎng)聯(lián)汽車系列駕駛輔助系統(tǒng)計算機視覺技術(shù) 目錄
前言
第1章基于視覺的駕駛員輔助
系統(tǒng)1
11面向自動駕駛的駕駛員輔助
系統(tǒng)1
12傳感器1
13基于視覺的駕駛員輔助3
14安全和舒適功能6
15VB-DAS范例7
16*新進展10
17本書的范圍14
第2章駕駛員環(huán)境理解17
21駕駛員與周圍環(huán)境17
22駕駛員監(jiān)測18
23基礎(chǔ)環(huán)境監(jiān)測22
24中層環(huán)境感知27
第3章計算機視覺基礎(chǔ)32
31圖像符號32
32積分圖像33
33RGB到HSV的轉(zhuǎn)換34
34霍夫變換直線檢測35
35攝像機37
36立體視覺和能量優(yōu)化38
37立體匹配41
第4章目標檢測、分類與跟蹤43
41目標檢測與分類43
42有監(jiān)督分類技術(shù)44
421支持向量機45
422方向梯度直方圖49
423哈爾特征53
43無監(jiān)督分類技術(shù)57
431k-均值聚類57
432高斯混合模型61
44目標跟蹤65
441均值漂移67
442連續(xù)自適應(yīng)均值漂移71
443Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)
跟蹤器71
444卡爾曼濾波75
第5章駕駛員疲勞檢測79
51引言79
52訓練階段:數(shù)據(jù)集80
53增加參數(shù)82
54應(yīng)用階段:簡要的想法83
55自適應(yīng)分類器85
551在具有挑戰(zhàn)性的照明條件下的
問題86
552混合強度平均86
553參數(shù)適配88
56跟蹤和搜索*小化90
561跟蹤注意事項90
562濾波器建模和實現(xiàn)91
57相位保持去噪92
58全局哈爾特征94
581全局特征與局部特征95
582動態(tài)的全局哈爾特征96
59利用局部和全局特征增強
級聯(lián)96
510試驗結(jié)果97
511總結(jié)106
第6章駕駛員注意力分散檢測108
61引言108
62非對稱外觀模型109
621模型實施110
622非對稱AAM112
63駕駛員的頭部姿態(tài)和視線
估計113
631優(yōu)化的二維到三維姿態(tài)
建模114
632通過費馬變換進行面部
匹配116
64試驗結(jié)果118
641姿態(tài)估計118
642哈欠檢測和頭部點頭
識別123
65總結(jié)123
第7章車輛檢測與距離估計125
71引言125
72方法概覽127
73自適應(yīng)全局特征哈爾分類器129
74直線與角點特征131
741水平邊緣132742特征點檢測134
75基于尾燈的檢測135
751尾燈規(guī)格：討論136
752色譜分析137
753尾燈分割138
754基于模板匹配的尾燈
配對139
755基于虛擬對稱檢測的尾燈
配對140
76數(shù)據(jù)融合和時間信息143
77車距估計146
78試驗結(jié)果149
781距離估計149
782車輛檢測器的評估150
79總結(jié)160
第8章避免碰撞的模糊融合162
81引言162
82系統(tǒng)組成163
83模糊器和隸屬函數(shù)164
84模糊推理和融合引擎167
841隱含規(guī)則168
842聚合規(guī)則168
85去模糊化168
86試驗結(jié)果169
87總結(jié)175
參考文獻177
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