MATLAB与Python实战：计算机视觉推动自动驾驶环境感知

本资源是一本名为《计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具》的书籍，专注于基于计算机视觉的自动驾驶应用。随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，自动驾驶技术正经历一个崭新的阶段，如Uber在美国旧金山的自动驾驶服务和Google的自动驾驶项目独立运营，显示出这项技术正在逐渐走向商业化和标准化。防御驾驶的概念强调预防为主，促使汽车厂商引入高级驾驶辅助系统(ADAS)，以提升行车安全。 书中特别关注第28章，该章深入探讨了基于计算机视觉的自动驾驶环境感知部分。作者指出，计算机视觉作为自动驾驶的核心组成部分，利用MATLAB强大的计算机视觉和控制工具箱进行实验分析，MATLAB R2017a及以上版本支持相关的自动化驾驶工具箱。环境感知是自动驾驶的关键环节，包括对周围环境的实时数据采集、处理，如通过摄像头获取视频图像、车道线检测、车辆和行人识别等任务，这些都依赖于高性能计算和传感器技术。 自动驾驶技术综合了多种高新技术，如环境感知、行为决策、路径规划和运动控制。环境感知模块不仅要能快速有效地处理外部环境数据，还要与车辆内部数据相结合，形成全面的驾驶环境理解。这涉及到多种传感器技术的应用，以及深度学习算法，特别是对于图像识别和目标检测的复杂任务。 本书不仅提供了MATLAB的实践案例，还可能包含Python在自动驾驶领域的应用，因为Python作为一种广泛使用的编程语言，也在深度学习和机器视觉领域有着显著的地位。通过学习这些工具和理论，读者可以掌握如何在实际项目中开发和实现基于计算机视觉的自动驾驶应用，为未来的智能交通系统打下坚实的基础。