駕駛輔助系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)
定 價(jià)：99 元
叢書(shū)名：汽車(chē)先進(jìn)技術(shù)譯叢 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)系列
- 作者：[伊朗]馬哈迪·雷猜（Mahdi Rezaei） [新西蘭]萊茵哈德&#
- 出版時(shí)間：2020/9/1
- ISBN：9787111654568
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：U463.61
- 頁(yè)碼：200
- 紙張：
- 版次：
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)回顧了過(guò)去幾十年相關(guān)領(lǐng)域的研究及目前的先進(jìn)技術(shù)。針對(duì)單目攝像機(jī)提出了各類(lèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法與技術(shù)。本書(shū)包括三方面內(nèi)容，第 一方面是介紹駕駛員的狀態(tài)檢測(cè)，包括對(duì)駕駛員面部特征的分類(lèi)、檢測(cè)和跟蹤，如眼睛狀態(tài)、頭部姿態(tài)、打哈欠和點(diǎn)頭等；第二方面，通過(guò)對(duì)車(chē)輛識(shí)別算法和距離估計(jì)算法進(jìn)行介紹，進(jìn)而對(duì)道路和道路危險(xiǎn)檢測(cè)進(jìn)行闡述；第三方面，實(shí)時(shí)分析駕駛員注意力（車(chē)內(nèi)數(shù)據(jù)）和道路危險(xiǎn)狀態(tài)（車(chē)外數(shù)據(jù)）。本書(shū)對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前駕駛環(huán)境的整體危險(xiǎn)系數(shù)，以避免和減小車(chē)輛碰撞的危險(xiǎn)，協(xié)助注意力不集中的駕駛員及時(shí)有效地完成規(guī)避操作。在幾方面的討論中，本書(shū)呈現(xiàn)并分析了基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的真實(shí)環(huán)境下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。
本書(shū)適合自動(dòng)駕駛與先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)人員閱讀使用，也適合車(chē)輛工程專(zhuān)業(yè)師生參考閱讀。
前言
第1章基于視覺(jué)的駕駛員輔助
系統(tǒng)1
11面向自動(dòng)駕駛的駕駛員輔助
系統(tǒng)1
12傳感器1
13基于視覺(jué)的駕駛員輔助3
14安全和舒適功能6
15VB-DAS范例7
16最新進(jìn)展10
17本書(shū)的范圍14
第2章駕駛員環(huán)境理解17
21駕駛員與周?chē)h(huán)境17
22駕駛員監(jiān)測(cè)18
23基礎(chǔ)環(huán)境監(jiān)測(cè)22
24中層環(huán)境感知27
第3章計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)32
31圖像符號(hào)32
32積分圖像33
33RGB到HSV的轉(zhuǎn)換34
34霍夫變換直線(xiàn)檢測(cè)35
35攝像機(jī)37
36立體視覺(jué)和能量?jī)?yōu)化38
37立體匹配41
第4章目標(biāo)檢測(cè)、分類(lèi)與跟蹤43
41目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)43
42有監(jiān)督分類(lèi)技術(shù)44
421支持向量機(jī)45
422方向梯度直方圖49
423哈爾特征53
43無(wú)監(jiān)督分類(lèi)技術(shù)57
431k-均值聚類(lèi)57
432高斯混合模型61
44目標(biāo)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(cè)79
51引言79
52訓(xùn)練階段:數(shù)據(jù)集80
53增加參數(shù)82
54應(yīng)用階段:簡(jiǎn)要的想法83
55自適應(yīng)分類(lèi)器85
551在具有挑戰(zhàn)性的照明條件下的
問(wèn)題86
552混合強(qiáng)度平均86
553參數(shù)適配88
56跟蹤和搜索最小化90
561跟蹤注意事項(xiàng)90
562濾波器建模和實(shí)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(dòng)態(tài)的全局哈爾特征96
59利用局部和全局特征增強(qiáng)
級(jí)聯(lián)96
510試驗(yàn)結(jié)果97
511總結(jié)106
第6章駕駛員注意力分散檢測(cè)108
61引言108
62非對(duì)稱(chēng)外觀模型109
621模型實(shí)施110
622非對(duì)稱(chēng)AAM112
63駕駛員的頭部姿態(tài)和視線(xiàn)
估計(jì)113
631優(yōu)化的二維到三維姿態(tài)
建模114
632通過(guò)費(fèi)馬變換進(jìn)行面部
匹配116
64試驗(yàn)結(jié)果118
641姿態(tài)估計(jì)118
642哈欠檢測(cè)和頭部點(diǎn)頭
識(shí)別123
65總結(jié)123
第7章車(chē)輛檢測(cè)與距離估計(jì)125
71引言125
72方法概覽127
73自適應(yīng)全局特征哈爾分類(lèi)器129
74直線(xiàn)與角點(diǎn)特征131
741水平邊緣132742特征點(diǎn)檢測(cè)134
75基于尾燈的檢測(cè)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(duì)139
755基于虛擬對(duì)稱(chēng)檢測(cè)的尾燈
配對(duì)140
76數(shù)據(jù)融合和時(shí)間信息143
77車(chē)距估計(jì)146
78試驗(yàn)結(jié)果149
781距離估計(jì)149
782車(chē)輛檢測(cè)器的評(píng)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(yàn)結(jié)果169
87總結(jié)175
參考文獻(xiàn)177
書(shū)單推薦
