计算机视觉和深度学习在自动驾驶汽车中的应用(印)苏米特·兰詹//S.森塔米拉苏|译者:程诚//吴洪状机械工业
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作者(印)苏米特·兰詹//S.森塔米拉苏|译者:程诚//吴洪状
出版社机械工业
ISBN9787111761112
出版时间2024-08
装帧平装
开本其他
定价158元
货号32166768
上书时间2024-11-06
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作者简介
苏米特·兰詹（Sumit Ranjan）是电子与通信专业工学硕士。他是一位充满热情的数据科学家，致力于解决业务问题，在汽车、医疗、半导体、云虚拟化和保险等领域提供了无与伦比的跨领域用户体验。他在构建应用于现实需求的机器学习、计算机视觉和深度学习解决方案方面经验丰富。他曾获得KPIT Technologies颁发的自动驾驶汽车学者奖，并在梅赛德斯-奔驰研发中心参与多个研究项目。除了工作，他的爱好是旅游和探索新地方、野生动物摄影和写博客。写书比我想象得更难，也比我想象得更有价值。首先，我要感谢Packt Publishing的所有人对我的支持。特别感谢总是很有耐心的编辑Nathanya和Ayaan，优秀的策划编辑Girish，帮助我改善书中技术方面的Utkarsha和Sonam，以及最优秀的项目经理Gebin。感谢我的家人一直支持我，感谢我的导师Sikandar、Ashis和Arjun，因为有了他们，我才到了这里。如果没有好友Divya、Pramod和Ranjeet，那么这本书将不可能完成，他们让我的生活变得精彩，谢谢他们在我写这本书时给我的所有支持。S. 森塔米拉苏（S. Senthamilarasu）出生并成长于泰米尔纳德邦的哥印拜陀市。他是一名技术专家、设计师、演说家、短篇小说作家、期刊评审人、教育工作者和科研工作者。他喜欢学习新技术，解决IT行业中的实际问题。他发表了多篇论文，并在多种国际会议上做过报告。他的研究领域包括数据挖掘、图像处理和神经网络。他喜欢阅读泰米尔语小说，并积极参与社会活动。他为患有自闭症的儿童开发的研究产品在国际展览会上获得了银牌。他目前住在班加罗尔，并与主要客户密切合作。写一本书比我想象的要难，但比我期望的更加满意。如果没有我的伙伴Sumit，这一切都不可能实现，在成功的背后，他都一直支持着我并一起撰写了这本书。我要特别感谢我的家人，是他们给了我这个千载难逢的机会来写这本书，让我学到了很多新的东西。最后，我要感谢出版团队中的每一个人，没有他们的不断支持，这本书不可能存在。
目录
前言
第1部分 深度学习和自动驾驶汽车基础
第1章 自动驾驶汽车基础
1.1 自动驾驶汽车简介
1.1.1 自动驾驶汽车的优势
1.1.2 自动驾驶汽车的进展
1.2 当前部署中的挑战
1.2.1 建立安全系统
1.2.2 硬件
1.2.3 软件编程
1.2.4 高速互联网
1.3 自动驾驶等级
1.4 深度学习和计算机视觉在自动驾驶汽车中的应用
1.5 总结
第2章 深入了解深度神经网络
2.1 深入了解神经网络
2.2 理解神经元和感知器
2.3 人工神经网络的工作原理
2.4 理解激活函数
2.4.1 阙值函数
2.4.2 Sigmoid函数
2.4.3 整流线性函数
2.4.4 双曲正切激活函数
2.5 神经网络的损失函数
2.6 优化器
2.7 理解超参数
2.7.1 模型训练超参数
2.7.2 网络架构超参数
2.8 TensorFlow与Keras的对比
2.9 总结
第3章 使用Keras实现深度学习模型
3.1 开始使用Keras
3.1.1 Keras的优点
3.1.2 Keras的工作原理
3.1.3 构建Keras模型
3.1.4 Keras执行类型
3.2 Keras深度学习
3.3 构建第一个深度学习模型
3.3.1 Auto-Mpg数据集介绍
3.3.2 导入数据
3.3.3 分割数据
3.3.4 标准化数据
3.3.5 构建和编译模型
3.3.6 训练模型
3.3.7 预测新的、未知的模型
3.3.8 评估模型的性能
3.3.9 保存和加载模型
3.4 总结
第2部分 深度学习和计算机视觉
第4章 自动驾驶汽车中的计算机视觉
内容摘要
计算机视觉以及深度学习技术构成了智能驾驶甚至自动驾驶的技术基础。随着
智能驾驶技术的逐渐普及，计算机视觉以及深度学习技
术在汽车行业内受到了越来越多的关注。本书从自动驾驶技术的历史和发展讲起，内容围绕计算机视觉和深度学习技术逐渐深入，介绍了其在自动驾驶中涉及的诸如
学习模型、OpenCV技术、
CNN改进图像分类器、语义分割等技术，并介绍了它们在自动驾驶领域的应用实践和实际工程案例。
本书可作为自动驾驶、
人工智能、汽车与制造等行业的工程技术人员的学习参
考书，也可作为高等院校相关专业师生的参考书。对自动驾驶和智能汽车产业感兴趣的爱好者和产业研究员而言，本书也具有相当高的参
考价值。
主编推荐
1. 本书介绍了如何使用深度学习和计算机视觉技术来开发自动驾驶汽车。2. 本书首先介绍自动驾驶汽车的基础知识和制造自动驾驶汽车所需的深度神经网络技术，然后介绍如何实现卷积神经网络，最后，读者将使用深度学习方法来执行各种任务，例如查找车道线改善图像分类器和道路标志检测。此外，读者还将深入学习语义分割模型的基本结构和工作原理，以及使用语义分割检测车辆。本书还涵盖了使用OpenCV和先进的深度学习方法进行行为克隆和车辆检测等高级应用。3.通过本书，读者将学习如何使用Python环境的流形库基于各种神经网络开发自动驾驶汽车。4.本书适合深度学习工程师、人工智能工程师或任何希望使用深度学习和计算机视觉技术构建自动驾驶解决方案蓝图的人士。本书还可帮助读者使用Python生态系统解决实际问题。本书需要读者具有一定的Python 编程经验和对深度学习的基本理解。
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