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自動駕駛停車位檢測技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302582151
- 條形碼：9787302582151 ; 978-7-302-58215-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
自動駕駛停車位檢測技術(shù) 本書特色
基于視覺的停車位檢測是智能駕駛環(huán)境感知中一項(xiàng)重要任務(wù)，本書擬從理論研究和工程應(yīng)用角度闡述該技術(shù)，并結(jié)合具體的應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行分析，具有一定的參考價值。
自動駕駛停車位檢測技術(shù) 內(nèi)容簡介
智能駕駛汽車是一個集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，；谝曈X的停車位檢測是智能駕駛環(huán)境感知中一項(xiàng)重要任務(wù)。本書首先總體概況智能駕駛環(huán)境感知的作用，然后重點(diǎn)描述基于視覺的環(huán)境感知技術(shù)，包括圖像視頻采集傳感器（攝像頭、鏡頭、標(biāo)定等）介紹、用于停車位檢測的基本知識（圖像變換，單目，雙目測距，圖像拼接等）描述，很后重點(diǎn)描述基于傳統(tǒng)線檢測和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的停車位檢測方法，同時給出相應(yīng)的代碼。本書適用于高等院校車輛工程、交通工程專業(yè)的學(xué)生，同時也可供智能駕駛環(huán)境感知研究的相關(guān)人員參考和實(shí)用。
自動駕駛停車位檢測技術(shù) 目錄
第1章自動駕駛環(huán)境感知概述
1.1自動駕駛環(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
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章三維視覺及測距系統(tǒng)
4.1攝像機(jī)成像模型
4.2視覺測量坐標(biāo)系
4.2.14個基本坐標(biāo)系
4.2.24個坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系
4.3單目測距原理
4.4平行型雙目攝像機(jī)測距原理
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)量評價
5.4.1PSNR峰值信噪比評價法
5.4.2SSIM評價法
5.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章基于機(jī)器視覺的停車位檢測
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
6.3.2直線檢測
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
6.4.2不完整停車位檢測
6.4.3缺損停車位檢測
6.4.4示例程序： 停車位檢測
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
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車位檢測的方法
7.3.1基于標(biāo)記點(diǎn)的檢測方法
7.3.2基于邊界框的檢測方式
7.4本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
展開全部
自動駕駛停車位檢測技術(shù) 作者簡介
桑海峰，男，1978年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師。現(xiàn)為沈陽工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院測控系主任，遼寧省“百千萬人才工程”千人層次人選。現(xiàn)主要從事智能視頻分析、機(jī)器視覺檢測與圖像識別、無人駕駛之環(huán)境感知技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究。近年來，主持和參與國家及省部級科研項(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。
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