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本書從基于圖像的視覺感知角度出發(fā)，對面向自動駕駛的交通標識視覺感知相關(guān)技術(shù)進行系統(tǒng)分析和介紹，主要內(nèi)容包括基于深度學習的視覺感知、交通標識的視覺識別、雙目視覺與交通標識測距、車道線檢測、面向自動駕駛的嵌入式系統(tǒng)、視覺感知在自動駕駛中的應用展望等。

自動駕駛汽車是人類道路交通工具的未來發(fā)展形態(tài)，將對人類社會的各方面產(chǎn)生廣泛而深遠的影響。自動駕駛汽車具有減少道路交通事故、緩解城市交通擁堵并減少環(huán)境污染等諸多優(yōu)勢。自動駕駛技術(shù)是一個涉及車輛工程、計算機科學、人工智能、模式識別和智能控制的多學科、跨學科綜合研究領(lǐng)域，是人工智能技術(shù)在汽車領(lǐng)域的關(guān)鍵應用。自動駕駛汽車的核心是具有環(huán)境感知、規(guī)劃決策和控制執(zhí)行的移動信息處理平臺，其中環(huán)境感知是自動駕駛汽車獲取外界信息的源頭，占據(jù)著關(guān)鍵的地位。

視覺感知在環(huán)境感知中發(fā)揮著極其重要的作用，是獲取物理世界實時信息的主要方式。以深度學習為代表的人工智能技術(shù)在視覺感知上的進展推動了各類視覺應用性能的提升，逐漸達到實用的程度。交通標識包括道路交通設置的交通標識牌、紅綠燈以及地面的車道線和停止線等交通指示線信息，基于深度學習的視覺感知通過對交通標識的檢測、識別與測距，能夠完成自動駕駛汽車需要的環(huán)境感知需求。本書對面向自動駕駛的交通標識視覺感知相關(guān)技術(shù)進行了系統(tǒng)的介紹，梳理了自動駕駛需要實現(xiàn)的系統(tǒng)功能、交通標識視覺識別技術(shù)的原理和實現(xiàn)、雙目視覺在交通標識測距上的應用以及車道線檢測的基本方法和實現(xiàn)參考，最后通過對實現(xiàn)平臺的介紹，可為相關(guān)研究人員在這一領(lǐng)域開展研究提供相關(guān)參考。

全書共分為8章。第1章對自動駕駛的發(fā)展歷史、分級定義與功能分析、硬件平臺及軟件平臺進行了詳細的介紹；第2章介紹了人工智能的發(fā)展歷程和研究途徑，分析了人工智能技術(shù)，特別是深度學習和強化學習在自動駕駛中的應用場景；第3章介紹了基于深度學習的視覺感知技術(shù)在圖像分類、目標檢測、目標跟蹤和圖像分割應用上的典型算法；第4章介紹了如何采用深度學習框架、制作數(shù)據(jù)集、修改和設計神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)交通標識的視覺識別；第5章介紹了雙目視覺定義和原理、交通標識測距的流程和方法、試驗結(jié)果與分析；第6章介紹了基于傳統(tǒng)視覺和深度學習的視覺感知，詳細介紹了實現(xiàn)車道線檢測的不同方法的原理和實現(xiàn)方法，包括實現(xiàn)代碼和具體流程；第7章介紹了視覺感知處理依賴的嵌入式計算機系統(tǒng)，包括視覺傳感器、硬件計算平臺和軟件開發(fā)環(huán)境，結(jié)合交通標識視覺感知和雙目相機測距，給出了系統(tǒng)實現(xiàn)框架；第8章介紹了視覺感知技術(shù)在自動駕駛中的應用展望，給出了視覺感知技術(shù)能夠進一步推動自動駕駛發(fā)展的研究方向。

在本書的編寫過程中，得到了沈陽工業(yè)大學多位教師和研究生的幫助和支持，徐佳鋒同學的研究工作使得車道線檢測部分的內(nèi)容更加完善，陳健、蔣慶齡、吳思男、郭玉婷、楊麗、王守滿、賀繼昌、趙鋆益等同學做了大量的書稿整理和完善工作。

在本書的編寫過程中，編者參閱了大量的文獻資料，從中得到了許多有益的啟發(fā)和幫助，在此向這些文獻的作者表示衷心的感謝。感謝全國勞動模范、奇瑞汽車股份有限公司汽車工程技術(shù)研發(fā)總院的徐有忠博士為本書作序，他在本書的編寫過程中提供了很多中肯的建議，同時對清華大學出版社在出版過程中給予的支持表示誠摯感謝。

由于編者水平有限，加之經(jīng)驗不足，本書難免有疏漏之處，懇請各位同行和讀者批評指正。

編者

2023年6月

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