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| 編輯推薦： |
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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| 內容簡介： |
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，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。
《计算机视觉和深度学习在自动驾驶汽车中的应用》可作为自动驾驶、人工智能、汽车与制造等行业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。对于自动驾驶和智能汽车产业爱好者和产业研究员而言，本书也具有相当高的参考价值。
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| 關於作者： |
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。
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| 目錄：
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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2
1.1 自动驾驶汽车简介2
1.1.1 自动驾驶汽车的优势5
1.1.2 自动驾驶汽车的进展6
1.2 当前部署中的挑战8
1.2.1 建立安全系统9
1.2.2 硬件10
1.2.3 软件编程15
1.2.4 高速互联网15
1.3 自动驾驶等级15
1.4 深度学习和计算机视觉在自动驾驶汽车中的应用16
1.5 总结18
第2章 深入了解深度神经网络19
2.1 深入了解神经网络20
2.2 理解神经元和感知器22
2.3 人工神经网络的工作原理25
2.4 理解激活函数26
2.4.1 阈值函数26
2.4.2 Sigmoid函数26
2.4.3 整流线性函数27
2.4.4 双曲正切激活函数28
2.5 神经网络的损失函数29
2.6 优化器30
2.7 理解超参数31
2.7.1 模型训练超参数31
2.7.2 网络架构超参数34
2.8 TensorFlow与Keras的对比36
2.9 总结36
第3章 使用Keras实现深度学习模型37
3.1 开始使用Keras37
3.1.1 Keras的优点38
3.1.2 Keras的工作原理38
3.1.3 构建Keras模型38
3.1.4 Keras执行类型41
3.2 Keras深度学习41
3.3 构建第一个深度学习模型44
3.3.1 Auto-Mpg数据集介绍44
3.3.2 导入数据45
3.3.3 分割数据47
3.3.4 标准化数据48
3.3.5 构建和编译模型48
3.3.6 训练模型49
3.3.7 预测新的、未知的模型52
3.3.8 评估模型的性能53
3.3.9 保存和加载模型54
3.4 总结54
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56
4.1 计算机视觉介绍56
4.1.1 计算机视觉的挑战57
4.1.2 人工眼睛与人眼的对比59
4.2 图像的基本构建块60
4.2.1 图像的数字表示60
4.2.2 从RGB到灰度图像的转换62
4.2.3 道路标记检测64
4.3 颜色空间技术68
4.3.1 RGB颜色空间68
4.3.2 HSV颜色空间68
4.3.3 颜色空间操作70
4.4 卷积介绍78
4.5 边缘检测和梯度计算87
4.5.1 Sobel的介绍87
4.5.2 Laplacian边缘检测器的介绍88
4.5.3 Canny边缘检测89
4.6 图像变换93
4.6.1 仿射变换93
4.6.2 投影变换94
4.6.3 图像旋转94
4.6.4 图像平移96
4.6.5 图像缩放97
4.6.6 透视变换99
4.6.7 图像裁剪、腐蚀和膨胀102
4.6.8 使用掩模提取感兴趣区域107
4.6.9 霍夫（Hough）变换109
4.7 总结115
第5章 使用OpenCV查找道路标志116
5.1 在图像中查找道路标志116
5.1.1 使用OpenCV加载图像116
5.1.2 将图像转换为灰度图像117
5.1.3 平滑图像118
5.1.4 Canny边缘检测119
5.1.5 使用掩模提取感兴趣区域120
5.1.6 应用bitwise_and122
5.1.7 应用霍夫变换123
5.1.8 优化检测到的道路标志127
5.2 在视频中检测道路标志130
5.3 总结132
第6章 使用CNN改进图像分类器133
6.1 计算机格式中的图像133
6.1.1 CNN的必要性133
6.1.2 CNN背后的直觉134
6.2 CNN介绍135
6.2.1 为什么需要3D层135
6.2.2 理解卷积层135
6.2.3 深度、步长和零填充139
6.2.4 ReLU141
6.2.5 全连接层142
6.3 手写数字识别介绍142
6.3.1 问题和目标143
6.3.2 加载数据143
6.3.3 重塑数据146
6.3.4 数据的转换146
6.3.5 对输出进行独热编码146
6.3.6 构建和编译模型148
6.3.7 训练模型149
6.3.8 验证损失与训练损失150
6.3.9 验证与测试准确度151
6.3.10 保存模型152
6.3.11 可视化模型架构152
6.3.12 混淆矩阵153
6.3.13 准确度报告155
6.4 总结157
第7章 使用深度学习进行道路标志检测158
7.1 数据集概述158
7.1.1 数据集结构158
7.1.2 图像格式159
7.2 加载数据160
7.3 图像探索161
7.4 数据准备162
7.5 模型训练163
7.6 模型准确度164
7.7 总结168
第3部分 自动驾驶汽车中的语义分割
第8章 语义分割的原理和基础170
8.1 语义分割简介171
8.2 语义分割架构的理解171
8.3 不同语义分割架构的概述173
8.3.1 U-Net173
8.3.2 SegNet174
8.3.3 PSPNet175
8.3.4 DeepLabv3 176
8.3.5 E-Net177
8.4 总结179
第9章 语义分割的实现180
9.1 图像中的语义分割180
9.2 视频中的语义分割185
9.3 总结188
第4部分 高级功能实现
第10章 基于深度学习的行为克隆190
10.1 回归神经网络190
10.2 使用深度学习进行行为克隆194
10.2.1 数据收集194
10.2.2 数据准备198
10.2.3 模型开发209
10.2.4 评估模拟器211
10.3 总结213
第11章 基于OpenCV和深度学习的车辆检测214
11.1 YOLO特点215
11.2 YOLO损失函数215
11.3 YOLO架构216
11.4 YOLO目标检测的实现217
11.4.1 导入库218
11.4.2 图像处理函数218
11.4.3 类别获取函数219
11.4.4 边界框绘制函数219
11.4.5 图像目标检测函数220
11.4.6 视频目标检测函数220
11.4.7 导入YOLO221
11.4.8 检测图像中的物体221
11.4.9 检测视频中的物体223
11.5 总结223
第12章 未来工作及传感器融合224
12.1 自动驾驶汽车传感器227
12.2 传感器融合简介228
12.3 卡尔曼滤波器229
12.4 总结229
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| 內容試閱：
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随着自动驾驶汽车（Self-Driving Car，SDC）成为人工智能领域中的新兴课题，制造自动驾驶汽车成为数据科学家的研究热点。《计算机视觉和深度学习在自动驾驶汽车中的应用》是一本全面指南，介绍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。
《计算机视觉和深度学习在自动驾驶汽车中的应用》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。一旦读者熟悉了基础知识，就将学习如何实现卷积神经网络。随着进一步的学习，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。
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。
本书适合对象
《计算机视觉和深度学习在自动驾驶汽车中的应用》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。
本书内容
第1章 自动驾驶汽车基础。本章介绍了自动驾驶汽车的历史和发展，还介绍了在自动驾驶汽车中使用的不同方法，并介绍了自动驾驶汽车的优缺点、面临的挑战以及自动驾驶汽车的自主级别。
第2章 深入理解深度神经网络。本章介绍了如何从简单的神经网络到深度神经网络。读者将学习许多概念，例如激活函数、归一化、正则化和随机失活等，以使训练更加鲁棒，从而更有效地训练网络。
第3章 使用Keras实现深度学习模型。本章介绍了使用Keras逐步实现深度学习模型的步骤，以及使用Auto-Mpg数据集及Keras实现深度学习模型。
第4章 自动驾驶汽车中的计算机视觉。本章介绍了用于自动驾驶汽车的高级计算机视觉技术。这是读者了解计算机视觉的重要章节。本章还介绍了不同的OpenCV技术，以辅助解决自动驾驶汽车行业中的图像预处理和特征提取问题。
第5章 使用OpenCV查找道路标志。本章引导读者编写软件流水线，以在SDC的前置摄像头视频中识别车道边界。这是使用OpenCV开发SDC的起始工程。
第6章 使用CNN改进图像分类器。本章涵盖了如何从简单的神经网络到先进的深度神经网络。通过本章，读者将学习卷积神经网络的理论，并了解如何使用卷积神经网络帮助改善图像分类器的性能。读者将使用MNIST数据集实现一个图像分类工程。
第7章 使用深度学习进行道路标志检测。本章研究神经网络的训练，以实现道路标志检测。这为实现自动驾驶汽车又向前迈进了一步。本章将创建一个模型，能可靠地分类交通标志，并会独立识别其最合适的特征。
第8章 语义分割的原理和基础。本章介绍了语义分割模型的基本结构和工作原理，以及现有最先进的方法。
第9章 语义分割的实现。本章关注使用E-Net语义分割架构实现对行人、车辆等的检测。通过使用OpenCV、深度学习、道路标志和E-Net架构，读者将学习适用于语义分割的技术，并且使用预训练的E-Net模型对图像和视频流进行语义分割。
第10章 基于深度学习的行为克隆。本章实现行为克隆。在这里，“克隆”意味着学习程序将复制人类的行为，例如转向动作模拟人类驾驶。本章将实现一个行为克隆工程，并在仿真中测试它。
第11章 基于OpenCV和深度学习的车辆检测。本章使用OpenCV和预训练的YOLO深度学习模型实现自动驾驶汽车的车辆检测。使用该模型，我们将创建一个软件流程，对图像和视频进行目标预测。
第12章 未来工作及传感器融合。本章介绍了自动驾驶汽车领域未来的一些工作，还简要介绍了传感器融合，并介绍了潜在的自动驾驶汽车高级学习
技术。
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