計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法與智能車(chē)應(yīng)用

定　價(jià)：￥56.00

作　者：	劉宏哲
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)理論

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ISBN：	9787121279775	出版時(shí)間：	2016-01-01	包裝：	平塑
開(kāi)本：		頁(yè)數(shù)：	188	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能車(chē)中的應(yīng)用，分三個(gè)部分共13章。第一部分（第1、2章），供初學(xué)者學(xué)習(xí)，介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)的定義、研究?jī)?nèi)容、發(fā)展歷程、在智能車(chē)中的主要應(yīng)用，以及智能車(chē)視覺(jué)常用的圖像預(yù)處理方法。第二部分（第3～5章），是智能車(chē)視覺(jué)技術(shù)的基礎(chǔ)內(nèi)容，介紹智能車(chē)視覺(jué)認(rèn)知硬件平臺(tái)和軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建與配置，以及在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常使用的攝像機(jī)標(biāo)定方法和視覺(jué)測(cè)距技術(shù)。第三部分（第6～13章），介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能車(chē)中的具體應(yīng)用和問(wèn)題解決，包括車(chē)道線的識(shí)別與跟蹤、停止線檢測(cè)與測(cè)距、斑馬線、導(dǎo)向箭頭、交通信號(hào)燈、交通標(biāo)志牌等識(shí)別方法和視覺(jué)定位技術(shù)，使讀者進(jìn)一步了解智能車(chē)視覺(jué)的具體應(yīng)用，以及解決問(wèn)題的難點(diǎn)和思路。本書(shū)適合從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、智能車(chē)研究的人員學(xué)習(xí)，尤其適合從事無(wú)人駕駛智能車(chē)圖像處理研究和開(kāi)發(fā)的人員學(xué)習(xí)，也可作為相關(guān)專(zhuān)業(yè)研究生的教學(xué)用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　劉宏哲，博士，副教授，北京聯(lián)合大學(xué)信息學(xué)院軟件工程系主任，北京市信息服務(wù)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任兼辦公室主任，碩士研究生導(dǎo)師，軟件工程學(xué)位分委會(huì)副主任，中國(guó)計(jì)算機(jī)用戶(hù)學(xué)會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用分會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)。主要研究方向?yàn)閳D像處理、社群媒體語(yǔ)義計(jì)算、數(shù)字博物館，具有較強(qiáng)的科研能力和較扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，是北京聯(lián)合大學(xué)李德毅院士智能車(chē)團(tuán)隊(duì)骨干成員。近幾年主持或作為骨干參加多項(xiàng)國(guó)家級(jí)和省部級(jí)課題，國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、國(guó)家科技支撐課題1項(xiàng)，北京市文化科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目1項(xiàng)，北京市創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)2項(xiàng)，北京市教委面上項(xiàng)目2項(xiàng)，北京市中青年骨干教師1項(xiàng)。近年來(lái)以第一作者發(fā)表高水平研究論文30余篇，其中知名SCI期刊論文4篇、EI檢索論文20余篇，CSCD核心期刊7篇，申請(qǐng)專(zhuān)利和軟件著作權(quán)16項(xiàng)，專(zhuān)著1部，科研成果顯著。

圖書(shū)目錄

目錄第1章計(jì)算機(jī)視覺(jué)簡(jiǎn)介 11.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展歷程 11.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究現(xiàn)狀 21.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能車(chē)的應(yīng)用 3第2章視覺(jué)預(yù)處理技術(shù) 72.1 灰度化處理 72.2 顏色空間變換 82.2.1 RGB顏色空間 82.2.2 HSV顏色空間 92.2.3 RGB與HSV相互轉(zhuǎn)換 102.3 閾值處理 122.3.1 全局閾值處理方法 132.3.2 局部閾值處理方法 142.3.3 自適應(yīng)閾值處理方法 142.4 霍夫變換 152.5 平滑濾波 162.5.1 鄰域平滑濾波 162.5.2 中值濾波 182.6 邊緣檢測(cè) 192.6.1 Canny算子邊緣檢測(cè) 202.6.2 Sobel算子邊緣檢測(cè) 21第3章智能車(chē)視覺(jué)平臺(tái)搭建 243.1 硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)與搭建 243.1.1 硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì) 243.1.2 硬件平臺(tái)的搭建 273.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建 293.2.1 開(kāi)發(fā)工具介紹 293.2.2 OpenCV下載與安裝 293.2.3 環(huán)境配置 30第4章標(biāo)定 394.1 攝像機(jī)標(biāo)定方法 394.1.1 攝像機(jī)成像模型 394.1.2 攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù) 404.1.3 機(jī)器視覺(jué)標(biāo)定板說(shuō)明 414.1.4 單目攝像機(jī)標(biāo)定 434.2 逆透視標(biāo)定方法 454.2.1 逆透視變換原理 454.2.2 傳統(tǒng)的逆透視標(biāo)定方法 464.2.3 一種用于智能車(chē)的逆透視標(biāo)定方法 474.2.4 逆透視圖像的特點(diǎn)及應(yīng)用 51第5章單目視覺(jué)測(cè)距 535.1 基于映射關(guān)系表的單目視覺(jué)測(cè)距 535.1.1 方法的實(shí)現(xiàn) 535.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 555.1.3 等距標(biāo)記的優(yōu)缺點(diǎn) 565.2 基于幾何關(guān)系的距離計(jì)算方法 565.2.1 方法的實(shí)現(xiàn) 565.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 625.3 基于逆透視變換的平面測(cè)距方法 65第6章車(chē)道線檢測(cè)與跟蹤 676.1 車(chē)道線檢測(cè)方法 676.1.1 車(chē)道線特性及類(lèi)型 676.1.2 國(guó)內(nèi)外近年研究成果 686.1.3 車(chē)道線檢測(cè)的難點(diǎn) 696.1.4 自適應(yīng)二值化算法 696.2 基于透視圖像的檢測(cè)方法 736.2.1 透視模型 736.2.2 一種基于透視圖像的車(chē)道線檢測(cè)方法 766.3 基于IPM的檢測(cè)方法 796.3.1 逆透視模型 796.3.2 一種基于IPM的車(chē)道線檢測(cè)方法 806.4 車(chē)道虛擬中心線的計(jì)算方法 866.5 車(chē)道線跟蹤技術(shù) 896.5.1 基于卡爾曼濾波的車(chē)道線跟蹤 906.5.2 基于粒子濾波的車(chē)道線跟蹤 90第7章斑馬線識(shí)別 927.1 斑馬線的特征及其作用 927.2 斑馬線識(shí)別方法 947.3 基于時(shí)空關(guān)聯(lián)的斑馬線識(shí)別方法 99第8章停止線識(shí)別與測(cè)距 1038.1 停止線的特征及其作用 1038.1.1 停止線的特征 1038.1.2 停止線的作用 1048.2 停止線識(shí)別方法 1058.3 基于時(shí)空關(guān)聯(lián)的停止線識(shí)別方法 1088.4 停止線測(cè)距 112第9章導(dǎo)向箭頭識(shí)別 1149.1 導(dǎo)向箭頭的特征和類(lèi)型 1149.2 導(dǎo)向箭頭的識(shí)別方法 1159.3 基于時(shí)空關(guān)聯(lián)的導(dǎo)向箭頭識(shí)別方法 116第10章交通信號(hào)燈識(shí)別 12210.1 交通信號(hào)燈識(shí)別簡(jiǎn)述 12210.1.1 交通信號(hào)燈識(shí)別的意義 12210.1.2 交通信號(hào)燈識(shí)別的方法 12310.2 交通信號(hào)燈檢測(cè)方法 12410.2.1 顏色空間選取 12510.2.2 圖像分割 12610.3 交通信號(hào)燈識(shí)別方法 12910.3.1 區(qū)域選擇 12910.3.2 特征提取 13010.3.3 分類(lèi)器訓(xùn)練 132第11章交通標(biāo)志牌識(shí)別 13311.1 交通標(biāo)志牌識(shí)別簡(jiǎn)述 13311.2 交通標(biāo)志牌類(lèi)型 13511.3 交通標(biāo)志牌識(shí)別現(xiàn)狀 13911.4 交通標(biāo)志牌識(shí)別的難點(diǎn) 14011.4.1 天氣環(huán)境的影響 14011.4.2 空間變化的影響 14111.5 交通標(biāo)志牌識(shí)別的方法 14311.5.1 基于模板匹配的方法 14311.5.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法 146第12章無(wú)人自主車(chē)視覺(jué)定位 15012.1 視覺(jué)定位的意義和應(yīng)用 15012.2 視覺(jué)定位方法 15212.2.1 基于路標(biāo)庫(kù)和圖像匹配的全局定位 15212.2.2 同時(shí)定位與地圖構(gòu)建的SLAM 15512.2.3 基于局部運(yùn)動(dòng)估計(jì)的視覺(jué)里程計(jì) 15612.3 定位算法性能分析 159第13章基于視覺(jué)的路口定位 16113.1 路口定位的實(shí)現(xiàn)流程 16113.2 基于路口場(chǎng)景識(shí)別的粗定位 16213.2.1 建立路口場(chǎng)景特征庫(kù) 16213.2.2 基于SURF的快速路口場(chǎng)景識(shí)別 16413.3 基于IPM的高精度實(shí)時(shí)定位 16613.3.1 逆透視變換（IPM） 16613.3.2 停止線檢測(cè)與測(cè)距 16913.3.3 車(chē)道線檢測(cè) 17213.3.4 位置坐標(biāo)計(jì)算 175參考文獻(xiàn) 178