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駕駛輔助系統計算機視覺技術（簡體書）
- 系列名：汽車先進技術譯叢 智能網聯汽車系列
- ISBN13：9787111654568
- 出版社：機械工業出版社
- 作者：(伊朗)馬哈迪‧雷猜; (新西蘭)萊茵哈德
- 譯者：高振海
- 裝訂／頁數：精裝／200頁
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 出版日：2020/09/03
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商品簡介
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目次
商品簡介
本書回顧了過去幾十年相關領域的研究及目前的先進技術。針對單目攝像機提出了各類計算機視覺算法與技術。本書包括三方面內容，第 一方面是介紹駕駛員的狀態檢測，包括對駕駛員面部特徵的分類、檢測和跟蹤，如眼睛狀態、頭部姿態、打哈欠和點頭等；第二方面，通過對車輛識別算法和距離估計算法進行介紹，進而對道路和道路危險檢測進行闡述；第三方面，實時分析駕駛員注意力(車內數據)和道路危險狀態(車外數據)。本書對兩種數據進行融合來預測當前駕駛環境的整體危險係數，以避免和減小車輛碰撞的危險，協助注意力不集中的駕駛員及時有效地完成規避操作。在幾方面的討論中，本書呈現並分析了基於行業標準的真實環境下的試驗數據。
本書適合自動駕駛與先進駕駛輔助系統的研究開發人員閱讀使用，也適合車輛工程專業師生參考閱讀。
本書適合自動駕駛與先進駕駛輔助系統的研究開發人員閱讀使用，也適合車輛工程專業師生參考閱讀。
名人/編輯推薦
業內頂級專家翻譯的ADAS關鍵技術圖書
目次
前言
第1章基於視覺的駕駛員輔助
系統1
11面向自動駕駛的駕駛員輔助
系統1
12傳感器1
13基於視覺的駕駛員輔助3
14安全和舒適功能6
15VB-DAS範例7
16最新進展10
17本書的範圍14
第2章駕駛員環境理解17
21駕駛員與周圍環境17
22駕駛員監測18
23基礎環境監測22
24中層環境感知27
第3章計算機視覺基礎32
31圖像符號32
32積分圖像33
33RGB到HSV的轉換34
34霍夫變換直線檢測35
35攝像機37
36立體視覺和能量優化38
37立體匹配41
第4章目標檢測、分類與跟蹤43
41目標檢測與分類43
42有監督分類技術44
421支持向量機45
422方向梯度直方圖49
423哈爾特徵53
43無監督分類技術57
431k-均值聚類57
432高斯混合模型61
44目標跟蹤65
441均值漂移67
442連續自適應均值漂移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79
51引言79
52訓練階段:數據集80
53增加參數82
54應用階段:簡要的想法83
55自適應分類器85
551在具有挑戰性的照明條件下的
問題86
552混合強度平均86
553參數適配88
56跟蹤和搜索最小化90
561跟蹤注意事項90
562濾波器建模和實現91
57相位保持去噪92
58全域哈爾特徵94
581全域特徵與局部特徵95
582動態的全域哈爾特徵96
59利用局部和全域特徵增強
級聯96
510試驗結果97
511總結106
第6章駕駛員注意力分散檢測108
61引言108
62非對稱外觀模型109
621模型實施110
622非對稱AAM112
63駕駛員的頭部姿態和視線
估計113
631優化的二維到三維姿態
建模114
632通過費馬變換進行面部
匹配116
64試驗結果118
641姿態估計118
642哈欠檢測和頭部點頭
識別123
65總結123
第7章車輛檢測與距離估計125
71引言125
72方法概覽127
73自適應全域特徵哈爾分類器129
74直線與角點特徵131
741水平邊緣132742特徵點檢測134
75基於尾燈的檢測135
751尾燈規格：討論136
752色譜分析137
753尾燈分割138
754基於模板匹配的尾燈
配對139
755基於虛擬對稱檢測的尾燈
配對140
76數據融合和時間信息143
77車距估計146
78試驗結果149
781距離估計149
782車輛檢測器的評估150
79總結160
第8章避免碰撞的模糊融合162
81引言162
82系統組成163
83模糊器和隸屬函數164
84模糊推理和融合引擎167
841隱含規則168
842聚合規則168
85去模糊化168
86試驗結果169
87總結175
參考文獻177
第1章基於視覺的駕駛員輔助
系統1
11面向自動駕駛的駕駛員輔助
系統1
12傳感器1
13基於視覺的駕駛員輔助3
14安全和舒適功能6
15VB-DAS範例7
16最新進展10
17本書的範圍14
第2章駕駛員環境理解17
21駕駛員與周圍環境17
22駕駛員監測18
23基礎環境監測22
24中層環境感知27
第3章計算機視覺基礎32
31圖像符號32
32積分圖像33
33RGB到HSV的轉換34
34霍夫變換直線檢測35
35攝像機37
36立體視覺和能量優化38
37立體匹配41
第4章目標檢測、分類與跟蹤43
41目標檢測與分類43
42有監督分類技術44
421支持向量機45
422方向梯度直方圖49
423哈爾特徵53
43無監督分類技術57
431k-均值聚類57
432高斯混合模型61
44目標跟蹤65
441均值漂移67
442連續自適應均值漂移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79
51引言79
52訓練階段:數據集80
53增加參數82
54應用階段:簡要的想法83
55自適應分類器85
551在具有挑戰性的照明條件下的
問題86
552混合強度平均86
553參數適配88
56跟蹤和搜索最小化90
561跟蹤注意事項90
562濾波器建模和實現91
57相位保持去噪92
58全域哈爾特徵94
581全域特徵與局部特徵95
582動態的全域哈爾特徵96
59利用局部和全域特徵增強
級聯96
510試驗結果97
511總結106
第6章駕駛員注意力分散檢測108
61引言108
62非對稱外觀模型109
621模型實施110
622非對稱AAM112
63駕駛員的頭部姿態和視線
估計113
631優化的二維到三維姿態
建模114
632通過費馬變換進行面部
匹配116
64試驗結果118
641姿態估計118
642哈欠檢測和頭部點頭
識別123
65總結123
第7章車輛檢測與距離估計125
71引言125
72方法概覽127
73自適應全域特徵哈爾分類器129
74直線與角點特徵131
741水平邊緣132742特徵點檢測134
75基於尾燈的檢測135
751尾燈規格：討論136
752色譜分析137
753尾燈分割138
754基於模板匹配的尾燈
配對139
755基於虛擬對稱檢測的尾燈
配對140
76數據融合和時間信息143
77車距估計146
78試驗結果149
781距離估計149
782車輛檢測器的評估150
79總結160
第8章避免碰撞的模糊融合162
81引言162
82系統組成163
83模糊器和隸屬函數164
84模糊推理和融合引擎167
841隱含規則168
842聚合規則168
85去模糊化168
86試驗結果169
87總結175
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