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| 編輯推薦： |
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基于视觉的停车位检测是智能驾驶环境感知中一项重要任务，本书拟从理论研究和工程应用角度阐述该技术，并结合具体的应用实例进行分析，具有一定的参考价值。
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| 內容簡介： |
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智能驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，。基于视觉的停车位检测是智能驾驶环境感知中一项重要任务。本书首先总体概况智能驾驶环境感知的作用，然后重点描述基于视觉的环境感知技术，包括图像视频采集传感器（摄像头、镜头、标定等）介绍、用于停车位检测的基本知识（图像变换，单目，双目测距，图像拼接等）描述，后重点描述基于传统线检测和深度学习技术的停车位检测方法，同时给出相应的代码。本书适用于高等院校车辆工程、交通工程专业的学生，同时也可供智能驾驶环境感知研究的相关人员参考和实用。
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| 關於作者： |
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桑海峰，男，1978年生，博士，教授，博士生导师。现为沈阳工业大学信息科学与工程学院测控系主任，辽宁省“百千万人才工程”千人层次人选。现主要从事智能视频分析、机器视觉检测与图像识别、无人驾驶之环境感知技术、深度学习技术研究。近年来，主持和参与国家及省部级科研项目10项目，发表学术论文50篇，被SCI、EI检索34篇，授权发明专利3项，出版教材1部。
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| 目錄：
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第1章自动驾驶环境感知概述
1.1自动驾驶环境感知的背景
1.2停车位感知的背景及方法
参考文献
第2章图像采集传感器
2.1镜头
2.1.1镜头的结构
2.1.2镜头的焦距和视场
2.1.3镜头的景深和光圈
2.1.4镜头的像差
2.1.5镜头的类型
2.2摄像机
2.2.1CCD传感器
2.2.2CMOS传感器
2.2.3彩色摄像机
2.3摄像机与计算机接口
2.3.1通用串行总线USB
2.3.2千兆以太网
2.4车载摄像机
2.4.1工作原理
2.4.2应用特点
2.4.3摄像头实现的功能
2.5本章小结
参考文献
第3章传感器标定
3.1摄像机标定定义与分类
3.1.1摄像机标定定义
3.1.2基于是否需要标定物分类
3.1.3基于不同标定物分类
3.1.4基于模型的标定分类
3.1.5基于求解参数结果的标定分类
3.1.6基于求解方法的标定分类
3.2张正友摄像机标定法
3.2.1单应矩阵的计算
3.2.2摄像机内外参数求解
3.2.3双目摄像机的相对外部参数求解
3.3双目摄像机的标定实验
3.3.1单目摄像机的标定
3.3.2双目摄像机的立体标定
3.4畸变与校正
3.4.1径向畸变
3.4.2切向畸变
3.5本章小结
参考文献
第4章三维视觉及测距系统
4.1摄像机成像模型
4.2视觉测量坐标系
4.2.14个基本坐标系
4.2.24个坐标系之间的变换关系
4.3单目测距原理
4.4平行型双目摄像机测距原理
4.5立体匹配
4.5.1立体校正
4.5.2边界延拓
4.5.3匹配策略
4.5.4匹配基元
4.5.5约束准则
4.5.6相似性度量准则
4.5.7立体匹配视差测距
4.6本章小结
参考文献
第5章图像变换与拼接
5.1图像变换
5.1.1仿射变换
5.1.2透视变换
5.1.3示例程序： 鸟瞰图生成
5.2图像特征点匹配算法
5.2.1SIFT算法详解
5.2.2SURF算法详解
5.2.3RANSAC算法详解
5.3图像拼接
5.4图像拼接质量评价
5.4.1PSNR峰值信噪比评价法
5.4.2SSIM评价法
5.5本章小结
参考文献
第6章基于机器视觉的停车位检测
6.1OpenCV以及Visual Studio
6.1.1OpenCV概述
6.1.2起源及发展
6.1.3Visual Studio
6.2检测停车位前图像预处理
6.2.1线性滤波与非线性滤波
6.2.2图像亮度及对比度
6.2.3形态学运算
6.2.4图像金字塔与图像尺寸缩放
6.2.5阈值化
6.3停车位及车位线的特征提取
6.3.1边缘检测
6.3.2直线检测
6.3.3图像轮廓与分割
6.4停车位及车位线判定
6.4.1完整停车位检测
6.4.2不完整停车位检测
6.4.3缺损停车位检测
6.4.4示例程序： 停车位检测
6.5实验流程
6.6本章小结
参考文献
第7章基于深度学习的停车位检测
7.1深度学习的基本原理
7.1.1人工神经网络
7.1.2反向传播算法
7.1.3卷积神经网络
7.2经典的卷积神经网络
7.2.1LeNet
7.2.2AlexNet
7.2.3VGGNet
7.2.4ResNet
7.2.5YOLO v3
7.3车位检测的方法
7.3.1基于标记点的检测方法
7.3.2基于边界框的检测方式
7.4本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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自动驾驶汽车是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车，它是人工智能的集中体现。自动驾驶技术是一项复杂的系统工程，其主要包括三大方面的技术： 环境感知、决策与规划、控制与执行。自动泊车系统是各项自动驾驶或者驾驶辅助功能中民众需求广泛的系统，而停车位检测是自动泊车系统的首要任务。目前，关于停车位检测主要有两种方式： 一种是利用超声技术实现的空间车位检测； 另一种是通过摄像头实现的车位线检测。本书主要介绍基于360°全景系统的停车位检测与识别技术。
全书共分为7章。第1章简要介绍了自动驾驶环境感知技术，并对停车检测技术的发展进行了概述。第2章介绍了用于图像采集的摄像头，包括镜头及其重要参数、传感器的类型、摄像头与计算机的接口，并着重介绍了车载摄像头的工作原理与应用。第3章介绍了摄像机标定技术，详细描述了张正友标定法的基本概念和原理，给出了标定实验。第4章分别介绍了单目、双目
摄像机的测距原理。第5章介绍了图像变换与拼接，基于此基础描述了鸟瞰图转换原理，后介绍了360°全景图像生成原理，为停车位检测打下基础。第6章介绍了基于机器视觉的停车位检测，检测算法主要是基于传统的线检测技术
实现的，提供了具体的检测流程和实现代码。第7章介绍了通过深度学习检测关键特征点的方式进行停车位检测，描述了算法实现流程并给出了具体的代码。
近年来，无人驾驶技术的发展日新月异，本书中所提及的算法和技术必将不断更新和被超越，作者撰写本书是希望能让初学者和相关研究者对自动驾驶中的停车位检测技术有初步的、概念性的了解，达到抛砖引玉的目的。
本书由沈阳工业大学桑海峰、李荣达、常睿、单凯强、李佳共同编写，在编写过程中沈阳工业大学仪器科学与技术学科
还有多位同学参与其中，包括王金玉、张萌、李伟钊、李共鸣、王海峰、何泽阳、韩东岳等。在此谨向他们致以深切的谢意。
无人驾驶技术涉及学科众多，知识面广泛，由于编者水平和编写时间有限，书中难免存在局限和不妥之处，恳请各位读者批评指正。
编者2021年1月
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