車載計算機視覺技術

定　價：￥129.00

作　者：	[西班牙]安東尼奧·M.洛佩斯 [日]井宮淳史 [捷克]托馬斯·帕迪拉等
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111700258	出版時間：	2022-03-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：	130	字數(shù)：

內容簡介

　　對不同類型車輛使用計算機視覺技術的研究側重點，是將計算機視覺與汽車、無人機和水下航行器等研究領域結合起來。這也為研究計算機視覺應用領域當前發(fā)展的研究人員提供了參考，包括先進的駕駛員輔助系統(tǒng)（行人檢測、車道偏離警告、交通標志識別）、自動駕駛和機器人導航（帶視覺同步定位和繪圖）或無人機（避障、景觀分類和測繪、火災風險評估）等。本書分析了計算機視覺在不同車輛導航中的總體作用，以及解決車載應用的技術，主要特點是以高度信息化和易懂的方式介紹計算機視覺和車輛技術領域的新進展。本書從導航和可尋址應用的角度全面綜述了車輛中先進的計算機視覺技術，詳細描述了車輛視覺技術領域近期面臨的挑戰(zhàn)和商機，可作為計算機視覺研究人員，以及從事車輛技術工作的工程師和計算機視覺專業(yè)學生的參考用書。

作者簡介

　　【作者簡介】安東尼奧·M.洛佩斯，西班牙巴塞羅那自治大學計算機視覺中心教授。【譯者簡介】余貴珍，北京航空航天大學交通科學與工程學院教授，博士生導師，國家萬人計劃科技創(chuàng)新領軍人才。主要研究領域為車輛智能感知與控制，主持國家十三五重點研發(fā)項目、863計劃、國家自然基金和國際合作科研項目共計20多項，共發(fā)表論文80多篇（其中SCI檢索40篇），授權發(fā)明專利50多項，獲二等獎1項、省部級一等獎3項。

圖書目錄

前言
第1章車輛中的計算機視覺1
1.1簡介1
1.1.1應用2
1.1.2交通安全和舒適性2
1.1.3計算機視覺的優(yōu)勢3
1.1.4通用和特定任務3
1.1.5多模塊解決方案4
1.1.6準確性、精確性和魯棒性4
1.1.7比較績效評估4
1.1.8成功案例5
1.2符號和基本定義5
1.2.1圖像和視頻5
1.2.2攝像機7
1.2.3優(yōu)化8
1.3視覺任務10
1.3.1距離10
1.3.2運動13
1.3.3物體檢測與跟蹤15
1.3.4語義分割16
1.4本章小結18
致謝19
第2章自動駕駛20
2.1簡介20
2.1.1夢想20
2.1.2應用21
2.1.3自動駕駛等級22
2.1.4重要研究項目22
2.1.5戶外視覺挑戰(zhàn)25
2.2城市自動駕駛25
2.2.1定位28
2.2.2基于立體視覺的三維感知30
2.2.3目標識別35
2.3挑戰(zhàn)40
2.3.1增加魯棒性41
2.3.2語義分割41
2.3.3意圖識別43
2.4本章小結43
致謝45
第3章微型飛行器的計算機視覺46
3.1簡介46
3.2系統(tǒng)和傳感器47
3.3自我運動估計48
3.3.1利用慣性和視覺測量進行狀態(tài)估計49
3.3.2單目視覺MAV位姿51
3.3.3立體視覺MAV位姿52
3.3.4光流測量MAV位姿54
3.43D建圖56
3.5自主導航58
3.6場景理解60
3.7本章小結60
第4章水下機器人的海底探險62
4.1簡介62
4.2水下成像的挑戰(zhàn)63
4.3在線計算機視覺技術65
4.3.1去霧65
4.3.2視覺里程計70
4.3.3SLAM71
4.3.4激光掃描75
4.4聲成像技術75
4.4.1圖像形成76
4.4.2聲學處理的在線技術78
4.5本章小結81
致謝81
第5章基于視覺的高級駕駛員輔助系統(tǒng)82
5.1簡介82
5.2前向輔助83
5.2.1自適應巡航控制（ACC）和前向避碰（FCA）83
5.2.2交通標志識別（TSR）84
5.2.3交通擁堵輔助（TJA）85
5.2.4弱勢道路使用者保護86
5.2.5智能前照燈控制89
5.2.6增強夜視（動態(tài)光斑）89
5.2.7智能主動懸架91
5.3橫向輔助92
5.3.1車道偏離警告（LDW）和車道保持系統(tǒng)（LKS）92
5.3.2變道輔助（LCA）94
5.3.3泊車輔助94
5.4駕駛員監(jiān)控和睡意檢測95
5.5本章小結97
5.5.1魯棒性97
5.5.2成本98
致謝98
第6章鳥瞰應用挑戰(zhàn)99
6.1簡介99
6.1.1微型飛行器99
6.1.2微型旋翼機99
6.2GPS導航失效100
6.2.1帶距離傳感器的自主導航101
6.2.2帶視覺傳感器的自主導航101
6.2.3SFLY：微型飛行器群102
6.2.4SVO：一種用于MAV的視覺里程算法102
6.3應用和挑戰(zhàn)103
6.3.1應用103
6.3.2安全性和魯棒性104
6.4本章小結107
第7章水下視覺的應用挑戰(zhàn)108
7.1簡介108
7.2水下測繪與檢測的離線計算機視覺技術109
7.2.12D馬賽克109
7.2.22.5D映射116
7.2.33D映射117
7.2.4用于海底分類的機器學習123
7.3聲學測繪技術126
7.4本章小結128
結束語129
參考文獻130