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第1章車輛中的電腦視覺1 1.1簡介1 1.1.1應用2 1.1.2交通安全和舒適性2 1.1.3電腦視覺的優勢3 1.1.4通用和特定任務3 1.1.5多模組解決方案4 1.1.6準確性、性和魯棒性4 1.1.7比較績效評估4 1.1.8成功案例5 1.2符號和基本定義5 1.2.1圖像和視頻5 1.2.2攝像機7 1.2.3優化8 1.3視覺任務10 1.3.1距離10 1.3.2運動13 1.3.3物體檢測與跟蹤15 1.3.4語義分割16 1.4本章小結18 致謝19 第2章自動駕駛20 2.1簡介20 2.1.1夢想20 2.1.2應用21 2.1.3自動駕駛等級22 2.1.4重要研究專案22 2.1.5戶外視覺挑戰25 2.2城市自動駕駛25 2.2.1定位28 2.2.2基於立體視覺的三維感知30 2.2.3目標識別35 2.3挑戰40 2.3.1增加魯棒性41 2.3.2語義分割41 2.3.3意圖識別43 2.4本章小結43 致謝45 第3章微型飛行器的電腦視覺46 3.1簡介46 3.2系統和感測器47 3.3自我運動估計48 3.3.1利用慣性和視覺測量進行狀態估計49 3.3.2單目視覺MAV位元姿51 3.3.3立體視覺MAV位元姿52 3.3.4光流測量MAV位姿54 3.43D建圖56 3.5自航58 3.6場景理解60 3.7本章小結60 第4章水下機器人的海底探險62 4.1簡介62 4.2水下成像的挑戰63 4.3線上電腦視覺技術65 4.3.1去霧65 4.3.2視覺里程計70 4.3.3SLAM71 4.3.4鐳射掃描75 4.4聲成像技術75 4.4.1圖像形成76 4.4.2聲學處理的線上技術78 4.5本章小結81 致謝81 第5章基於視覺的駕駛員輔助系統82 5.1簡介82 5.2前向輔助83 5.2.1自我調整巡航控制（ACC）和前向避碰（FCA）83 5.2.2交通標誌識別（TSR）84 5.2.3交通擁堵輔助（TJA）85 5.2.4弱勢道路使用者保護86 5.2.5智慧前照燈控制89 5.2.6增強夜視（動態光斑）89 5.2.7智能主動懸架91 5.3橫向輔助92 5.3.1車道偏離警告（LDW）和車道保持系統（LKS）92 5.3.2變道輔助（LCA）94 5.3.3泊車輔助94 5.4駕駛員監控和睡意檢測95 5.5本章小結97 5.5.1魯棒性97 5.5.2成本98 致謝98 第6章鳥瞰應用挑戰99 6.1簡介99 6.1.1微型飛行器99 6.1.2微型旋翼機99 6.2GPS導航失效100 6.2.1帶距離感測器的自航101 6.2.2帶視覺感測器的自航101 6.2.3SFLY：微型飛行器群102 6.2.4SVO：一種用於MAV的視覺里程演算法102 6.3應用和挑戰103 6.3.1應用103 6.3.2安全性和魯棒性104 6.4本章小結107 第7章水下視覺的應用挑戰108 7.1簡介108 7.2水下測繪與檢測的離線電腦視覺技術109 7.2.12D馬賽克109 7.2.22.5D映射116 7.2.33D映射117 7.2.4用於海底分類的機器學習123 7.3聲學測繪技術126 7.4本章小結128 結束語129 參考文獻130
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