| | | 自動駕駛汽車視覺和行為實踐 用Python3和OpenCV4探索視覺感知、 | 該商品所屬分類:圖書 -> 工業 | 【市場價】 | 960-1392元 | 【優惠價】 | 600-870元 | 【作者】 | 盧卡·文圖瑞克裡斯托弗·柯爾達 | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品 一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品 一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品 一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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出版社:機械工業出版社 ISBN:9787111729365 商品編碼:10080652800588 品牌:文軒 出版時間:2023-06-01 代碼:149 作者:盧卡·文圖瑞,克裡斯托弗·柯爾達
"![](http://img14.360buyimg.com/cms/jfs/t1/203358/9/26405/134589/62f4a34cEcdefae53/84e082ed3b03dbc0.jpg) 作 者:(美)盧卡·文圖瑞,(美)克裡斯托弗·柯爾達 著 劉帥,蔣朝陽 譯 定 價:149 出 版 社:機械工業出版社 出版日期:2023年06月01日 頁 數:276 裝 幀:精裝 ISBN:9787111729365 精裝圖書,印裝精美手把手教您進行操作,完成自動駕駛各種任務貼合工程實際應用,上手快 ●本書貢獻者 前 言 第一部分 OpenCV和傳感器及信號 第1章 OpenCV 基礎知識和攝像頭標定/ 002 1.1 技術需求/ 003 1.2 OpenCV 和NumPy 簡介/ 003 1.2.1 OpenCV 和NumPy / 003 1.2.2 圖像大小/ 003 1.2.3 灰度圖/ 004 1.2.4 RGB 圖/ 005 1.3 處理圖像文件/ 006 1.4 處理視頻文件/ 007 1.5 圖像處理/ 008 1.5.1 圖像翻轉/ 009 1.5.2 圖像模糊化/ 009 1.5.3 改變對比度、亮度和灰度繫數/ 011 1.5.4 繪制矩形和文本/ 012 1.6 使用HOG 進行行人檢測/ 013 1.6.1 滑動窗口/ 013 1.6.2 使用OpenCV 中的HOG / 013 1.6.3 攝像頭簡介/ 014 1.6.4 攝像頭術語/ 015 1.6.5 攝像頭組件/ 019 1.6.6 選擇攝像頭的注意事項/ 019 1.6.7 攝像頭的優點和缺點/ 020 1.7 使用OpenCV 進行攝像頭標定/ 021 1.7.1 畸變檢測/ 022 1.7.2 校準/ 022 1.8 總結/ 023 1.9 問題/ 024 第2章 理解和使用信號/ 025 2.1 技術需求/ 026 2.2 理解信號的類型/ 026 2.3 模擬信號與數字信號/ 026 2.4 串行和並行/ 028 2.4.1 通用異步接收和發送(UART) / 029 2.4.2 差分與單端/ 032 2.4.3 I2 C / 034 2.4.4 SPI / 036 2.5 基於幀的串行協議/ 039 2.5.1 理解CAN / 039 2.5.2 以太網和因特網協議/ 042 2.5.3 理解UDP / 044 2.5.4 理解TCP / 045 2.6 總結/ 048 2.7 問題/ 048 2.8 擴展閱讀/ 049 第3章 車道檢測/ 050 3.1 技術需求/ 051 3.2 閾值處理/ 051 3.2.1 閾值在不同顏色空間中如何工作/ 051 3.2.2 RGB/BGR / 052 3.2.3 HLS / 053 3.2.4 HSV / 054 3.2.5 LAB / 054 3.2.6 YCbCr / 055 3.2.7 選擇通道/ 055 3.3 透視校正/ 055 3.4 邊緣檢測/ 057 3.4.1 插值閾值/ 059 3.4.2 組合閾值/ 060 3.5 利用直方圖確定車道線/ 061 3.6 滑動窗口算法/ 062 3.6.1 初始化/ 063 3.6.2 滑動窗口坐標/ 063 3.6.3 多項式擬合/ 064 3.7 增強視頻/ 065 3.8 滾動平均/ 066 3.9 總結/ 066 3.10 問題/ 067 第二部分 利用深度學習和神經網絡改進自動 駕駛汽車的工作方式 第4章 基於神經網絡的深度學習/ 070 4.1 技術需求/ 071 4.2 理解機器學習和神經網絡/ 071 4.2.1 神經網絡/ 072 4.2.2/ 072 4.2.3 參數/ 074 4.2.4 深度學習的成功/ 074 4.3 了解卷積神經網絡/ 075 4.3.1 卷積/ 075 4.3.2 為什麼卷積這麼棒/ 076 4.4 Keras 和TensorFlow 入門/ 077 4.5 檢測MNIST 手寫數字/ 078 4.5.1 剛剛加載了什麼/ 078 4.5.2 訓練樣本和標簽/ 079 4.5.3 獨熱編碼/ 080 4.5.4 訓練數據集和測試數據集/ 081 4.6 確定神經網絡模型/ 081 4.6.1 LeNet / 081 4.6.2 代碼/ 082 4.6.3 框架/ 083 4.6.4 訓練神經網絡/ 084 4.6.5 CIFAR?10 數據集/ 087 4.7 總結/ 092 4.8 問題/ 092 4.9 擴展閱讀/ 092 第5章 深度學習工作流/ 093 5.1 技術需求/ 094 5.2 獲取數據集/ 094 5.2.1 Keras 模塊中的數據集/ 094 5.2.2 現有數據集/ 095 5.2.3 合成數據集/ 096 5.2.4 自定義數據集/ 096 5.3 理解三種數據集/ 096 5.4 理解分類器/ 098 5.4.1 生成真實數據集/ 099 5.4.2 數據增強/ 099 5.5 模型/ 101 5.5.1 調整卷積層/ 102 5.5.2 調整優選池化層/ 105 5.5.3 調整全連接層/ 106 5.5.4 如何訓練神經網絡/ 107 5.5.5 隨機初始化/ 108 5.5.6 過擬合與欠擬合/ 109 5.6 可視化激活/ 110 5.7 推理/ 112 5.8 重訓練/ 113 5.9 總結/ 113 5??10 問題/ 114 第6章 改進神經網絡/ 115 6.1 技術需求/ 116 6.2 更大的模型/ 116 6.2.1 出發點/ 116 6.2.2 提高速度/ 117 6.2.3 增加深度/ 119 6.3 更高效的神經網絡/ 121 6.4 通過批歸一化構建更智能的 神經網絡/ 124 6.5 早停法/ 128 6.6 通過數據增強改進數據集/ 128 6.7 使用隨機失活提高驗證準確率/ 131 6.7.1 將模型應用於MNIST 數據集/ 135 6.7.2 現在輪到你了/ 136 6.8 總結/ 137 6.9 問題/ 137 第7章 檢測行人和交通信號燈/ 138 7.1 技術需求/ 139 7.2 使用SSD 檢測行人、車輛和交通信號燈/ 139 7.2.1 使用Carla 模擬器收集圖像/ 139 7.2.2 解讀SSD / 143 7.2.3 探索TensorFlow 檢測模型庫/ 143 7.2.4 下載和加載SSD / 145 7.2.5 運行SSD / 145 7.2.6 圖像注釋/ 147 7.3 檢測交通信號燈的顏色/ 148 7.3.1 創建交通信號燈數據集/ 148 7.3.2 解讀遷移學習/ 150 7.3.3 了解ImageNet / 151 7.3.4 關於AlexNet 的探究/ 152 7.3.5 用Inception 來進行圖像分類/ 154 7.3.6 利用Inception 進行遷移學習/ 155 7.3.7 將數據集輸入Inception / 157 7.3.8 遷移學習的性能表現/ 158 7.3.9 改善遷移學習/ 159 7.4 識別交通信號燈及其顏色/ 161 …… 本書將使用OpenCV完成各種任務,包括行人檢測和車道檢測。本書將講述深度學習並介紹如何利用它進行圖像分類、對像檢測和語義分割,使用它來識別行人、汽車、道路、人行道和交通信號燈,同時幫助讀者了解一些有影響力的神經網絡算法。本書中還將使用Carla模擬器通過行為克隆和PID控制器來控制汽車;了解網絡協議、傳感器、攝像頭以及使用激光雷達來繪制周圍的世界並找到相應位置。本書適合具備任何一種編程語言基礎的程序員,以及車輛工程和自動駕駛相關專業的研究生閱讀使用。 ![](https://img10.360buyimg.com/imgzone/jfs/t1/147514/7/5440/73116/5f34a3beE3ba58783/f5b2391383f5625c.jpg)
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