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智能座艙開發與實踐 版權信息
- ISBN：9787111699835
- 條形碼：9787111699835 ; 978-7-111-69983-5
- 裝幀：一般純質紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能座艙開發與實踐 本書特色
適讀人群 ：汽車及相關行業研發人員，高校師生1.內容直擊技術熱點：《智能座艙開發與實踐》全面介紹了智能座艙的技術背景、開發細節及其發展趨勢，內容詳實全面成體系。 2.一線工程師幫你“避坑”：本書內容全部來自*款搭載國產 AI 芯片的長安UNI-T智能汽車的智能座艙研發團隊，凝結了從實際項目研發中積累的寶貴經驗。 3.普及計算機硬件及算法知識，助你輕松“跨界”：“什么是算法，與深度學習模型有什么關系？”“到底算法是怎么做檢測的？”“為什么要用圖形處理器（GPU）而不用中央處理 器（CPU）？”“為什么要開發 AI 芯片，到底什么是 AI 芯片？”……
智能座艙開發與實踐 內容簡介
《智能座艙開發與實踐》以汽車智能座艙為背景，層層遞進引入座艙的技術背景、開發細節及其發展趨勢。具體來說，本書介紹了智能座艙的定義、發展歷程、場景設計方法以及相關的軟件、硬件及算法基礎。在此基礎上，本書沿著座艙開發的技術路線，重點闡述了數據采集與管理、算法模型訓練、感知軟件開發、場景開發、場景測試以及開發流程提速等內容。本書還介紹了上述開發及測試所用的工具、示例代碼以及相關案例，以幫助讀者進行實踐。另外，本書展望了座艙技術的未來發展趨勢以及需要解決的問題。 《智能座艙開發與實踐》適合對智能網聯汽車以及智能座艙技術感興趣的讀者，無論是開發者、設計者、科研工作者還是剛入門的技術人員都能從本書中獲取新知。本書還可以作為有相關知識背景的從業人員的參考用書。 客服人員微信：13070116286。
智能座艙開發與實踐 目錄
前言
第章 智能座艙概述 1
1.1 智能座艙定義 1
1.2 智能座艙發展 2
1.3 智能座艙場景 8
1.3.1 消費品的設計原則 8
1.3.2 特斯拉的**性原理 12
1.4 案例：長安UNI-T智能座艙及場景設計 15
1.5 練習題 18
第章 智能座艙技術架構及整體開發流程 19
2.1 技術架構 19
2.1.1 整體架構 20
2.1.2 車端 23
2.1.3 車云結合 25
2.2 開發流程 34
2.2.1 整體流程 34
2.2.2 開發工具 36
2.3 座艙項目管理流程 43
2.3.1 管理體系的演變 43
2.3.2 管理流程范圍介紹 43
2.4 案例：基于AI Express開發人臉結構化 48
2.5 練習題 49
第章 智能座艙硬件基礎 50
3.1 芯片技術的演化與發展 50
3.1.1 芯片制造 52
3.1.2 圖形處理器（GPU） 58
3.1.3 片上系統（SoC） 60
3.1.4 域控制器（DCU） 64
3.1.5 案例：BPU及地平線征程系列芯片 65
3.2 車載傳聲器 66
3.2.1 傳聲器類型 66
3.2.2 傳聲器陣列安裝方式 67
3.2.3 案例：車載多音區的實現方式 68
3.3 車載攝像頭 69
3.3.1 攝像頭類型 69
3.3.2 攝像頭安裝方式 70
3.3.3 案例：用于DMS的方向盤轉向柱攝像頭 71
3.4 基于芯片的硬件設計 71
3.4.1 一體機方案 71
3.4.2 ECU方案 72
3.4.3 案例：基于地平線芯片的硬件接入案例 72
3.5 練習題 76
第章 智能座艙算法基礎 78
4.1 深度學習 78
4.1.1 卷積神經網絡 80
4.1.2 損失函數 87
4.1.3 模型訓練及測試 88
4.1.4 模型壓縮 90
4.1.5 案例：VarGNet網絡結構設計 96
4.2 機器視覺 99
4.2.1 分類 100
4.2.2 檢測 103
4.2.3 分割 107
4.2.4 關鍵點 110
4.2.5 案例：人體關鍵點檢測 112
4.3 語音識別 115
4.3.1 聲學模型 117
4.3.2 語言模型 127
4.3.3 解碼器 132
4.3.4 案例：“小安，你好！” 137
4.4 練習題 139
第章 智能座艙數據 140
5.1 座艙數據采集 140
5.1.1 采集環境搭建 140
5.1.2 采集文檔 142
5.1.3 采集數據管理 142
5.2 座艙數據標注 144
5.2.1 數據標注方法 145
5.2.2 數據標注文檔 152
5.2.3 標注體系建設 153
5.3 案例：疲勞數據采集與標注 158
5.4 練習題 164
第章 智能座艙算法研發 165
6.1 座艙算法研發流程 165
6.2 常見座艙算法（視覺篇） 167
6.2.1 視線 168
6.2.2 手勢 172
6.2.3 行為 176
6.2.4 情緒 179
6.2.5 疲勞 185
6.3 常見座艙算法（語音篇） 189
6.3.1 語音前端 189
6.3.2 語音后端 197
6.4 常見座艙算法（多模篇） 211
6.5 案例：安全帶算法研發 216
6.6 練習題 223
第章 智能座艙感知軟件開發 224
7.1 感知軟件開發流程 224
7.1.1 開發環境搭建 224
7.1.2 開發流程概述 225
7.2 芯片工具鏈 226
7.2.1 AI計算單元 226
7.2.2 AI芯片工具鏈 229
7.2.3 地平線AI工具鏈舉例 231
7.3 感知軟件開發框架 235
7.3.1 通信及底層組件 235
7.3.2 模型集成框架 241
7.4 案例：打電話識別開發實踐 244
7.4.1 模型編譯和管理 244
7.4.2 感知軟件開發 246
7.5 練習題 252
第章 智能座艙場景應用開發 253
8.1 場景應用全貌 253
8.2 場景應用框架 257
8.2.1 通信 259
8.2.2 組件 262
8.2.3 工程模式 275
8.2.4 對外能力輸出 281
8. 3 場景開發示例 285
8.3.1 場景可視化配置 285
8.3.2 沖突處理 287
8. 4 案例：抽煙場景應用開發實踐 289
8.4.1 開發環境搭建 289
8.4.2 場景應用開發 291
8. 5 練習題 293
第章 智能座艙場景測試 294
9.1 座艙場景測試流程 294
9.2 座艙場景測試工具 295
9.2.1 圖像測試工具 295
9.2.2 語音測試工具 300
9.3 座艙場景測試標準 302
9.3.1 車載視覺測試標準 303
9.3.2 車載語音測試標準 309
9.4 案例：抽煙識別場景測試 316
9.5 練習題 317
第章 智能座艙生命周期 318
10.1 機器學習生命周期 318
10.2 長尾問題及快速迭代 321
10.2.1 長尾問題 321
10.2.2 快速迭代 323
10.3 流程自動化 328
10.4 案例：基于AirFlow的自動模型迭代 330
10.5 練習題 333
第章 智能座艙的未來發展趨勢 334
11.1 座艙傳感器趨勢 335
11.1.1 攝像頭 335
11.1.2 傳聲器 337
11.2 感知算法趨勢 338
11.2.1 視覺技術趨勢 339
11.2.2 語音技術趨勢 340
11.2.3 聲學技術趨勢 342
11.2.4 多模融合技術趨勢 344
11.3 AI芯片趨勢 346
11.4 云服務趨勢 351
11.5 生態發展趨勢 352
11.6 練習題 353
附錄 術語與符號列表 354
參考文獻 360
展開全部
智能座艙開發與實踐 作者簡介
本書的作者及審稿人均為地平線機器人公司參與UNI-T及其他量產車型的一線工程師。他們從領域知識與實際經驗出發，為本書帶來智能座艙開發與實踐的第一手資料，確保本書的讀者不但可以掌握體系化的背景知識，還能學到各個開發環節的“干貨”。 地平線機器人擁有多年智能座艙研發經驗，其產品在國內主要車廠的多個車型上實現了量產。特別是在2020年6月份，搭載地平線征程二代芯片及智能座艙解決方案的長安UNI-T實現了量產及熱賣，使得UNI-T成為歷史上第一款搭載國產AI芯片的智能汽車。
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