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驾驶辅助系统计算机视觉技术

驾驶辅助系统计算机视觉技术
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作者: [伊朗] （Mahdi Rezaei） 著 , 译
出版社: 机械工业出版社
2020-09
ISBN: 9787111654568
定价: 99.00
装帧: 精装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 200页
分类: 工程技术
8 张插图图片
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  • 本书回顾了过去几十年相关领域的研究及目前的先进技术。针对单目摄像机提出了各类计算机视觉算法与技术。本书包括三方面内容，第 一方面是介绍驾驶员的状态检测，包括对驾驶员面部特征的分类、检测和跟踪，如眼睛状态、头部姿态、打哈欠和点头等；第二方面，通过对车辆识别算法和距离估计算法进行介绍，进而对道路和道路危险检测进行阐述；第三方面，实时分析驾驶员注意力（车内数据）和道路危险状态（车外数据）。本书对两种数据进行融合来预测当前驾驶环境的整体危险系数，以避免和减小车辆碰撞的危险，协助注意力不集中的驾驶员及时有效地完成规避操作。在几方面的讨论中，本书呈现并分析了基于行业标准的真实环境下的试验数据。 
    本书适合自动驾驶与先进驾驶辅助系统的研究开发人员阅读使用，也适合车辆工程专业师生参考阅读。 

    前言 
    第1章基于视觉的驾驶员辅助 
    系统1 
    11面向自动驾驶的驾驶员辅助 
    系统1 
    12传感器1 
    13基于视觉的驾驶员辅助3 
    14安全和舒适功能6 
    15VB-DAS范例7 
    16最新进展10 
    17本书的范围14 
    第2章驾驶员环境理解17 
    21驾驶员与周围环境17 
    22驾驶员监测18 
    23基础环境监测22 
    24中层环境感知27 
    第3章计算机视觉基础32 
    31图像符号32 
    32积分图像33 
    33RGB到HSV的转换34 
    34霍夫变换直线检测35 
    35摄像机37 
    36立体视觉和能量优化38 
    37立体匹配41 
    第4章目标检测、分类与跟踪43 
    41目标检测与分类43 
    42有监督分类技术44 
    421支持向量机45 
    422方向梯度直方图49 
    423哈尔特征53 
    43无监督分类技术57 
    431k-均值聚类57 
    432高斯混合模型61 
    44目标跟踪65 
    441均值漂移67 
    442连续自适应均值漂移71 
    443Kanade-Lucas-Tomasi(KLT) 
    跟踪器71 
    444卡尔曼滤波75 
    第5章驾驶员疲劳检测79 
    51引言79 
    52训练阶段:数据集80 
    53增加参数82 
    54应用阶段:简要的想法83 
    55自适应分类器85 
    551在具有挑战性的照明条件下的 
    问题86 
    552混合强度平均86 
    553参数适配88 
    56跟踪和搜索最小化90 
    561跟踪注意事项90 
    562滤波器建模和实现91 
    57相位保持去噪92 
    58全局哈尔特征94 
    581全局特征与局部特征95 
    582动态的全局哈尔特征96 
    59利用局部和全局特征增强 
    级联96 
    510试验结果97 
    511总结106 
    第6章驾驶员注意力分散检测108 
    61引言108 
    62非对称外观模型109 
    621模型实施110 
    622非对称AAM112 
    63驾驶员的头部姿态和视线 
    估计113 
    631优化的二维到三维姿态 
    建模114 
    632通过费马变换进行面部 
    匹配116 
    64试验结果118 
    641姿态估计118 
    642哈欠检测和头部点头 
    识别123 
    65总结123 
    第7章车辆检测与距离估计125 
    71引言125 
    72方法概览127 
    73自适应全局特征哈尔分类器129 
    74直线与角点特征131 
    741水平边缘132742特征点检测134 
    75基于尾灯的检测135 
    751尾灯规格：讨论136 
    752色谱分析137 
    753尾灯分割138 
    754基于模板匹配的尾灯 
    配对139 
    755基于虚拟对称检测的尾灯 
    配对140 
    76数据融合和时间信息143 
    77车距估计146 
    78试验结果149 
    781距离估计149 
    782车辆检测器的评估150 
    79总结160 
    第8章避免碰撞的模糊融合162 
    81引言162 
    82系统组成163 
    83模糊器和隶属函数164 
    84模糊推理和融合引擎167 
    841隐含规则168 
    842聚合规则168 
    85去模糊化168 
    86试验结果169 
    87总结175 
    参考文献177 

  • 内容简介:
    本书回顾了过去几十年相关领域的研究及目前的先进技术。针对单目摄像机提出了各类计算机视觉算法与技术。本书包括三方面内容，第 一方面是介绍驾驶员的状态检测，包括对驾驶员面部特征的分类、检测和跟踪，如眼睛状态、头部姿态、打哈欠和点头等；第二方面，通过对车辆识别算法和距离估计算法进行介绍，进而对道路和道路危险检测进行阐述；第三方面，实时分析驾驶员注意力（车内数据）和道路危险状态（车外数据）。本书对两种数据进行融合来预测当前驾驶环境的整体危险系数，以避免和减小车辆碰撞的危险，协助注意力不集中的驾驶员及时有效地完成规避操作。在几方面的讨论中，本书呈现并分析了基于行业标准的真实环境下的试验数据。 
    本书适合自动驾驶与先进驾驶辅助系统的研究开发人员阅读使用，也适合车辆工程专业师生参考阅读。 

  • 目录:
    前言 
    第1章基于视觉的驾驶员辅助 
    系统1 
    11面向自动驾驶的驾驶员辅助 
    系统1 
    12传感器1 
    13基于视觉的驾驶员辅助3 
    14安全和舒适功能6 
    15VB-DAS范例7 
    16最新进展10 
    17本书的范围14 
    第2章驾驶员环境理解17 
    21驾驶员与周围环境17 
    22驾驶员监测18 
    23基础环境监测22 
    24中层环境感知27 
    第3章计算机视觉基础32 
    31图像符号32 
    32积分图像33 
    33RGB到HSV的转换34 
    34霍夫变换直线检测35 
    35摄像机37 
    36立体视觉和能量优化38 
    37立体匹配41 
    第4章目标检测、分类与跟踪43 
    41目标检测与分类43 
    42有监督分类技术44 
    421支持向量机45 
    422方向梯度直方图49 
    423哈尔特征53 
    43无监督分类技术57 
    431k-均值聚类57 
    432高斯混合模型61 
    44目标跟踪65 
    441均值漂移67 
    442连续自适应均值漂移71 
    443Kanade-Lucas-Tomasi(KLT) 
    跟踪器71 
    444卡尔曼滤波75 
    第5章驾驶员疲劳检测79 
    51引言79 
    52训练阶段:数据集80 
    53增加参数82 
    54应用阶段:简要的想法83 
    55自适应分类器85 
    551在具有挑战性的照明条件下的 
    问题86 
    552混合强度平均86 
    553参数适配88 
    56跟踪和搜索最小化90 
    561跟踪注意事项90 
    562滤波器建模和实现91 
    57相位保持去噪92 
    58全局哈尔特征94 
    581全局特征与局部特征95 
    582动态的全局哈尔特征96 
    59利用局部和全局特征增强 
    级联96 
    510试验结果97 
    511总结106 
    第6章驾驶员注意力分散检测108 
    61引言108 
    62非对称外观模型109 
    621模型实施110 
    622非对称AAM112 
    63驾驶员的头部姿态和视线 
    估计113 
    631优化的二维到三维姿态 
    建模114 
    632通过费马变换进行面部 
    匹配116 
    64试验结果118 
    641姿态估计118 
    642哈欠检测和头部点头 
    识别123 
    65总结123 
    第7章车辆检测与距离估计125 
    71引言125 
    72方法概览127 
    73自适应全局特征哈尔分类器129 
    74直线与角点特征131 
    741水平边缘132742特征点检测134 
    75基于尾灯的检测135 
    751尾灯规格：讨论136 
    752色谱分析137 
    753尾灯分割138 
    754基于模板匹配的尾灯 
    配对139 
    755基于虚拟对称检测的尾灯 
    配对140 
    76数据融合和时间信息143 
    77车距估计146 
    78试验结果149 
    781距离估计149 
    782车辆检测器的评估150 
    79总结160 
    第8章避免碰撞的模糊融合162 
    81引言162 
    82系统组成163 
    83模糊器和隶属函数164 
    84模糊推理和融合引擎167 
    841隐含规则168 
    842聚合规则168 
    85去模糊化168 
    86试验结果169 
    87总结175 
    参考文献177 

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