Hands-On Vision and Behavior for Self-Driving Cars: Explorați percepția vizuală, detectarea benzilor de circulație și clasificarea obiectelor cu Python 3 și OpenCV 4

Recenzii ale cititorilor

Cartea servește drept manual introductiv pentru tehnologia de autoconducere, concentrându-se pe OpenCV și NumPy. Deși oferă informații și ilustrații valoroase, mulți recenzenți consideră că îi lipsesc fundamentele matematice și suportul documentar.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a bibliotecilor și instrumentelor open-source, în special OpenCV și NumPy.
⬤ Ilustrații utile care ajută la înțelegerea subiectelor din procesarea imaginilor.
⬤ Acționează ca o referință la îndemână pentru cei care lucrează la tehnologiile de autoconducere, cu exemple și module practice.
⬤ Potrivit pentru a fi utilizat în cursuri precum programul Udacity privind mașinile care se conduc singure.

⬤ Necesită consultarea frecventă a documentației OpenCV din cauza lipsei de explicații detaliate ale argumentelor din cod.
⬤ Lipsesc fundamentele matematice necesare pentru o înțelegere mai profundă a conceptelor.
⬤ Secțiunile de cartografiere și SLAM nu includ scenarii și provocări din lumea reală.
⬤ Acoperire profundă limitată a subiectelor esențiale pentru o soluție completă de autoconducere.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hands-On Vision and Behavior for Self-Driving Cars: Explore visual perception, lane detection, and object classification with Python 3 and OpenCV 4

Conținutul cărții:

Un ghid practic de învățare a percepției vizuale pentru mașinile care se conduc singure pentru inginerii de viziune computerizată și sisteme autonome

Caracteristici principale

⬤ Explorați elementele de bază ale sistemului de percepție vizuală în mașinile care se conduc singure.

⬤ Identificați obiectele și benzile de circulație pentru a defini limita suprafețelor de conducere utilizând instrumente open-source precum OpenCV și Python.

⬤ Îmbunătățiți capacitățile de detectare și clasificare a obiectelor ale sistemelor cu ajutorul rețelelor neuronale.

Descrierea cărții

Capacitățile de percepție vizuală ale unei mașini care se conduce singură sunt alimentate de viziunea computerizată. Lucrările referitoare la mașinile care se conduc singure pot fi clasificate în linii mari în trei componente - robotică, viziune computerizată și învățare automată. Această carte oferă inginerilor și dezvoltatorilor existenți de viziune computerizată oportunitatea unică de a fi asociați cu acest domeniu în plină expansiune.

Veți învăța despre viziunea computerizată, învățarea profundă și percepția adâncimii aplicate la mașinile fără șofer. Cartea oferă o introducere structurată și completă, deoarece realizarea unei mașini care se conduce singură este un efort interfuncțional uriaș. Pe măsură ce progresați, veți acoperi cazuri relevante cu cod de lucru, înainte de a continua să înțelegeți cum să utilizați OpenCV, TensorFlow și Keras pentru a analiza fluxul video de la camerele auto. Ulterior, veți învăța cum să interpretați și să profitați la maximum de lidars (detectarea și măsurarea luminii) pentru a identifica obstacolele și a vă localiza poziția. Veți putea chiar să abordați provocările de bază ale mașinilor care se conduc singure, cum ar fi găsirea benzilor de circulație, detectarea pietonilor și a semafoarelor, efectuarea segmentării semantice și scrierea unui controler PID.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi echipat cu abilitățile de care aveți nevoie pentru a scrie cod pentru o mașină care se conduce singură, care rulează într-un simulator de mașină fără șofer, și veți fi capabil să abordați diverse provocări cu care se confruntă inginerii de mașini autonome.

Ce veți învăța

⬤ Înțelegeți cum să efectuați calibrarea camerei.

⬤ Deveniți familiarizați cu modul în care funcționează detectarea benzilor de circulație în mașinile cu conducere autonomă utilizând OpenCV.

⬤ Explorați clonarea comportamentală prin autoconducere într-un simulator de jocuri video.

⬤ Să se familiarizeze cu utilizarea lidarelor.

⬤ Descoperiți modul de configurare a comenzilor pentru vehiculele autonome.

⬤ Utilizați detectarea obiectelor și segmentarea semantică pentru a localiza benzile, mașinile și pietonii.

⬤ Scrieți un controler PID pentru a controla o mașină care se conduce singură și rulează într-un simulator.

Pentru cine este această carte

Această carte se adresează inginerilor software care sunt interesați să învețe despre tehnologiile care conduc la revoluția mașinilor autonome. Deși sunt necesare cunoștințe de bază de viziune pe calculator și programare Python, nu sunt necesare cunoștințe prealabile de învățare profundă avansată și despre modul de utilizare a senzorilor (lidar).