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智能座艙開發(fā)與實踐
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《智能座艙開發(fā)與實踐》以汽車智能座艙為背景,層層遞進(jìn)引入座艙的技術(shù)背景、開發(fā)細(xì)節(jié)及其發(fā)展趨勢。具體來說,本書介紹了智能座艙的定義、發(fā)展歷程、場景設(shè)計方法以及相關(guān)的軟件、硬件及算法基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上,本書沿著座艙開發(fā)的技術(shù)路線,重點闡述了數(shù)據(jù)采集與管理、算法模型訓(xùn)練、感知軟件開發(fā)、場景開發(fā)、場景測試以及開發(fā)流程提速等內(nèi)容。本書還介紹了上述開發(fā)及測試所用的工具、示例代碼以及相關(guān)案例,以幫助讀者進(jìn)行實踐。另外,本書展望了座艙技術(shù)的未來發(fā)展趨勢以及需要解決的問題。《智能座艙開發(fā)與實踐》適合對智能網(wǎng)聯(lián)汽車以及智能座艙技術(shù)感興趣的讀者,無論是開發(fā)者、設(shè)計者、科研工作者還是剛?cè)腴T的技術(shù)人員都能從本書中獲取新知。本書還可以作為有相關(guān)知識背景的從業(yè)人員的參考用書。
目錄(151章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 前言
- 第1章 智能座艙概述
- 1.1 智能座艙定義
- 1.2 智能座艙發(fā)展
- 1.3 智能座艙場景
- 1.3.1 消費品的設(shè)計原則
- 1.3.2 特斯拉的第一性原理
- 1.4 案例:長安UNI-T智能座艙及場景設(shè)計
- 1.5 練習(xí)題
- 第2章 智能座艙技術(shù)架構(gòu)及整體開發(fā)流程
- 2.1 技術(shù)架構(gòu)
- 2.1.1 整體架構(gòu)
- 2.1.2 車端
- 2.1.3 車云結(jié)合
- 2.2 開發(fā)流程
- 2.2.1 整體流程
- 2.2.2 開發(fā)工具
- 2.3 座艙項目管理流程
- 2.3.1 管理體系的演變
- 2.3.2 管理流程范圍介紹
- 2.4 案例:基于AI Express開發(fā)人臉結(jié)構(gòu)化
- 2.5 練習(xí)題
- 第3章 智能座艙硬件基礎(chǔ)
- 3.1 芯片技術(shù)的演化與發(fā)展
- 3.1.1 芯片制造
- 3.1.2 圖形處理器(GPU)
- 3.1.3 片上系統(tǒng)(SoC)
- 3.1.4 域控制器(DCU)
- 3.1.5 案例:BPU及地平線征程系列芯片
- 3.2 車載傳聲器
- 3.2.1 傳聲器類型
- 3.2.2 傳聲器陣列安裝方式
- 3.2.3 案例:車載多音區(qū)的實現(xiàn)方式
- 3.3 車載攝像頭
- 3.3.1 攝像頭類型
- 3.3.2 攝像頭安裝方式
- 3.3.3 案例:用于DMS的方向盤轉(zhuǎn)向柱攝像頭
- 3.4 基于芯片的硬件設(shè)計
- 3.4.1 一體機(jī)方案
- 3.4.2 ECU方案
- 3.4.3 案例:基于地平線芯片的硬件接入案例
- 3.5 練習(xí)題
- 第4章 智能座艙算法基礎(chǔ)
- 4.1 深度學(xué)習(xí)
- 4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 4.1.2 損失函數(shù)
- 4.1.3 模型訓(xùn)練及測試
- 4.1.4 模型壓縮
- 4.1.5 案例:VarGNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
- 4.2 機(jī)器視覺
- 4.2.1 分類
- 4.2.2 檢測
- 4.2.3 分割
- 4.2.4 關(guān)鍵點
- 4.2.5 案例:人體關(guān)鍵點檢測
- 4.3 語音識別
- 4.3.1 聲學(xué)模型
- 4.3.2 語言模型
- 4.3.3 解碼器
- 4.3.4 案例:“小安,你好!”
- 4.4 練習(xí)題
- 第5章 智能座艙數(shù)據(jù)
- 5.1 座艙數(shù)據(jù)采集
- 5.1.1 采集環(huán)境搭建
- 5.1.2 采集文檔
- 5.1.3 采集數(shù)據(jù)管理
- 5.2 座艙數(shù)據(jù)標(biāo)注
- 5.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注方法
- 5.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注文檔
- 5.2.3 標(biāo)注體系建設(shè)
- 5.3 案例:疲勞數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注
- 5.4 練習(xí)題
- 第6章 智能座艙算法研發(fā)
- 6.1 座艙算法研發(fā)流程
- 6.2 常見座艙算法(視覺篇)
- 6.2.1 視線
- 6.2.2 手勢
- 6.2.3 行為
- 6.2.4 情緒
- 6.2.5 疲勞
- 6.3 常見座艙算法(語音篇)
- 6.3.1 語音前端
- 6.3.2 語音后端
- 6.4 常見座艙算法(多模篇)
- 6.5 案例:安全帶算法研發(fā)
- 6.6 練習(xí)題
- 第7章 智能座艙感知軟件開發(fā)
- 7.1 感知軟件開發(fā)流程
- 7.1.1 開發(fā)環(huán)境搭建
- 7.1.2 開發(fā)流程概述
- 7.2 芯片工具鏈
- 7.2.1 AI計算單元
- 7.2.2 AI芯片工具鏈
- 7.2.3 地平線AI工具鏈舉例
- 7.3 感知軟件開發(fā)框架
- 7.3.1 通信及底層組件
- 7.3.2 模型集成框架
- 7.4 案例:打電話識別開發(fā)實踐
- 7.4.1 模型編譯和管理
- 7.4.2 感知軟件開發(fā)
- 7.5 練習(xí)題
- 第8章 智能座艙場景應(yīng)用開發(fā)
- 8.1 場景應(yīng)用全貌
- 8.2 場景應(yīng)用框架
- 8.2.1 通信
- 8.2.2 組件
- 8.2.3 工程模式
- 8.2.4 對外能力輸出
- 8.3 場景開發(fā)示例
- 8.3.1 場景可視化配置
- 8.3.2 沖突處理
- 8.4 案例:抽煙場景應(yīng)用開發(fā)實踐
- 8.4.1 開發(fā)環(huán)境搭建
- 8.4.2 場景應(yīng)用開發(fā)
- 8.5 練習(xí)題
- 第9章 智能座艙場景測試
- 9.1 座艙場景測試流程
- 9.2 座艙場景測試工具
- 9.2.1 圖像測試工具
- 9.2.2 語音測試工具
- 9.3 座艙場景測試標(biāo)準(zhǔn)
- 9.3.1 車載視覺測試標(biāo)準(zhǔn)
- 9.3.2 車載語音測試標(biāo)準(zhǔn)
- 9.4 案例:抽煙識別場景測試
- 9.5 練習(xí)題
- 第10章 智能座艙生命周期
- 10.1 機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期
- 10.2 長尾問題及快速迭代
- 10.2.1 長尾問題
- 10.2.2 快速迭代
- 10.3 流程自動化
- 10.4 案例:基于AirFlow的自動模型迭代
- 10.5 練習(xí)題
- 第11章 智能座艙的未來發(fā)展趨勢
- 11.1 座艙傳感器趨勢
- 11.1.1 攝像頭
- 11.1.2 傳聲器
- 11.2 感知算法趨勢
- 11.2.1 視覺技術(shù)趨勢
- 11.2.2 語音技術(shù)趨勢
- 11.2.3 聲學(xué)技術(shù)趨勢
- 11.2.4 多模融合技術(shù)趨勢
- 11.3 AI芯片趨勢
- 11.4 云服務(wù)趨勢
- 11.5 生態(tài)發(fā)展趨勢
- 11.6 練習(xí)題
- 附錄 術(shù)語與符號列表
- 參考文獻(xiàn)
- 封底 更新時間:2024-05-11 19:32:50
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