[Подлинное место] Технология распознавания поверхности оплаты на основе технологии распознавания поверхности на основе водителя на основе водителя без водителя Wang Shi, автомобильная лазерная радарная технология Robot Robot Road Technology на основе классификации типа дорожного покрытия на основе данных
Цена: 943руб. (¥52.4)
Артикул: 631766554978
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
<p><img class="desc_anchor" id="desc-module-1" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><img class="desc_anchor" id="desc-module-1" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i3/2455255647/O1CN01CnfhHq1raNDfXdzMX_!!2455255647.gif"><table style="font-size: 12.0px;border: 1.0px solid #cccccc;" border="0" cellpadding="6" cellspacing="0" width="749"><tr><td colspan="2" style="font-size: 15.0px;color: #990000;font-weight: bold;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="left"> &nbsp;&nbsp;Основная информация</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">наименование товара:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;Технология распознавания автомобилей без водителя на основе искусственного интеллекта.</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Автор:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;Ван Шифенг</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Рыночная цена:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;69.90</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Номер ISBN:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;9787111606956</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Версия:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;1-1</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Дата публикации:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;2018-09</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Количество страниц:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp; 137</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Слова:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;144</td></tr><tr><td style="font-size: 14.0px;color: #666666;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;" align="right" width="107">Издательство:</td><td style="border-bottom: 1.0px solid #d9d9d9;border-left: 1.0px solid #d9d9d9;font-size: 14.0px;color: #000000;" width="612"> &nbsp;&nbsp;Machinery Industry Press</td></tr></table><img class="desc_anchor" id="desc-module-2" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i3/2455255647/O1CN01CnfhHq1raNDfXdzMX_!!2455255647.gif"><table style="font-size: 12.0px;border: 1.0px solid #cccccc;" border="0" cellpadding="6" cellspacing="0" width="749"><tr><td colspan="2" style="font-size: 14.0px;color: #990000;font-weight: bold;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px dashed #d9d9d9;" align="left">&nbsp;&nbsp;Оглавление</td></tr><tr><td colspan="2" style="font-size: 12.0px;line-height: 20.0px;color: #666666;background-color: #ffffff;padding: 10.0px;" align="left">Оглавление<br>Предисловие<br>Глава 1 Транспортное лидар 1<br>1.1 Обзор 1<br>1.2 Технология лазерной локации 2<br>1.2.1 Диапазон импульсов 2<br>1.2.2 Диапазон фаз 3<br>1.2.3 Триангуляция в диапазоне 4<br>1.3 Применение лидара в автономном вождении 5<br>1.4 Классификация Лидара 6<br>1.4.1 Одиночный лазерный радар 6<br>1.4.2 Multi -Laser Radar 7<br>1.4.3 Разработка технологий Лидара 14 14<br>Глава 2. Технология распознавания дорожного покрытия наземным роботом 16<br>2.1 Распознавание местности по датчику ускорения 16<br>2.2 Визуальное распознавание местности на основе изображений с камеры 26<br>2.3 распознавание галстуков на основе лидара на основе 37<br>2.4 Объединение нескольких датчиков 47<br>Глава 3 Технология распознавания пути, основанная на машинном обучении и аэропорту Raptor Marcow 64<br>3.1 Оценка профиля дороги 64<br>3.1.1 Ускорение (ACC -T) 64<br>3.1.2 Четверть модели транспортного средства (ACC -TTOY -T) 65<br>3.1.3 Вертикальное смещение (y -t) 67<br>3.1.4 Скорость (v -t) 68<br>3.1.5 Сдвиг скорости (v -tox -t) 68<br>3.1.6 Контур лица (y -x) 68<br>3.2 Извлечение признаков 70<br>3.2.1 Особенности FFT, извлеченные из контура дорожного покрытия (y -x) 72<br>3.2.2 Особенность FFT 75, извлеченная из ускорения (ACC -T)<br>3.2.3 Извлечено из контура ускорения (ACC -T) и дорожного покрытия (y -x)<br>Функция быстрого вейвлет -преобразования (FWT) 75<br>3.3 Антихуа 76<br>3.4 Анализ главных компонентов PCA 77<br>3,5-кратная перекрестная проверка 77<br>3.6 Попытки других классификаторов 77<br>3.6.1 Наивный байесовский классификатор 78<br>3.6.2 Классификатор нейронной сети 78<br>3.6.3 Классификатор машин опорных векторов 80<br>3.7 Эксперимент 81<br>3.7.1 Обзор 81<br>3.7.2 Эксперимент с платформой по ускорению 83<br>3.8 Результаты экспериментов 85<br>3.8.1 Выбор функции 85<br>3.8.2 Тест на независимость от скорости 86<br>3.8.3 Выбор классификатора 88<br>3.8.4 Результаты эксперимента по ускорению 89<br>3.9 Резюме 92<br>Глава 4. Классификация типов дорожных покрытий на основе данных изображений 93<br>4.1 Характеристики текстуры изображения 94<br>的 Технология распознавания поверхности оплаты на основе автомобиля без водителя искусственного интеллекта без водителя<br>4.2 Создание матрицы признаков изображения 95<br>4.2.1 Серая матрица совместной встречаемости 95<br>4.2.2 Извлечение признаков и информация матрицы признаков 96<br>4.3 Экспериментальная проверка 99<br>4.3.1 Экспериментальная платформа 99<br>4.3.2 Эксперименты на основе изображений 99<br>4.4. Результаты экспериментов 100<br>4.5 Заключение 105<br>Глава 5 Классификация лидарных типов дорожного покрытия 106<br>5.1 Метод сканирования Лидара 106<br>5.2 Реконструкция дорожного покрытия 107<br>5.2.1 Обработка данных о расстоянии 107<br>5.2.2 Обработка данных скорости 108<br>5.2.3 Дорожное покрытие 108<br>5.3 Собственная матрица 109<br>5.4 Эксперимент 110<br>5.4.1 Экспериментальная платформа 110<br>5.4.2 Результаты экспериментов 111<br>5.5 Заключение 115<br>Глава 6 Multi -Sensor Fusion Pavement Classification 116<br>6.1 Прогноз переднего лидара 116<br>6.2 Малков Раннинг Оборудование (MRF) 118<br>6.2.1 Независимость состояния 118<br>6.2.2 Характеристики разложения 120<br>6.3 Установление Malcov Raway Paper 121<br>6.3.1 Узел 122 в Rainee Malcov Raway<br>Содержание VII<br>6.3.2 Случайная переменная 122 узлов в Malcov Raway Raider 122<br>6.3.3 Узел 123 на бумаге Malcov Raway<br>6.3.4 Значение узла в бумаге 123 Malkov Raway 123<br>6.3.5 Энергетические функции 124<br>6.3.6 Оптимизация 125<br>6.4 Эксперименты 125<br>6.4.1 Экспериментальная платформа 125<br>6.4.2. Эксперименты на основе мультисенсорного слияния 125<br>6.5. Результаты экспериментов 125<br>6.6 Заключение 129<br>Обзор эпилога и перспективы 130<br>Ссылки 132<br><br><br></td></tr></table><img class="desc_anchor" id="desc-module-3" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i3/2455255647/O1CN01CnfhHq1raNDfXdzMX_!!2455255647.gif"><table style="font-size: 12.0px;border: 1.0px solid #cccccc;" border="0" cellpadding="6" cellspacing="0" width="749"><tr><td colspan="2" style="font-size: 14.0px;color: #990000;font-weight: bold;background-color: #fbfbfb;border-bottom: 1.0px dashed #d9d9d9;" align="left">&nbsp;&nbsp;краткое введение</td></tr><tr><td colspan="2" style="font-size: 12.0px;line-height: 20.0px;color: #666666;background-color: #ffffff;padding: 10.0px;" align="left"> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;«Технология распознавания пути, основанная на автомобиле без водителя на основе искусственного интеллекта», основанная на ссылке соответствующих результатов исследований в домашних условиях и за рубежом, в сочетании с новыми технологиями транспортных средств без водителя, объяснили ключевые проблемы, связанные с технологией распознавания дорог без водителя.Эта книга всесторонне описывает основные концепции, методы анализа и связанные с ними применение технологии распознавания дорог без водителя. Штрафы.Кроме того, в этой книге также обсуждались проблемы и направления развития, с которыми сталкиваются технология распознавания дорог без водителя.Эта книга может использоваться в качестве справочника для научных исследований и технического персонала, занимающегося исследованиями и техническим персоналом, занимающимся инженерным и техническим персоналом, занимающимся без водителя, а также инженерный и технический персонал, занимающийся исследованиями в области робототехники. ПолемВ то же время его также можно использовать в качестве популярного чтения читателей и друзей, которые заинтересованы в беспилотных технологиях.<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; </td></tr></table><font color="'white'" style="font-size: 0;"><u><em>578153452693<u><em></em></u></em></u></font></p>
Продавец:鑫达图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
- Информация о товаре
- Фотографии
Основная информация | |
наименование товара: | Технология распознавания автомобилей без водителя на основе искусственного интеллекта. |
Автор: | Ван Шифенг |
Рыночная цена: | 69.90 |
Номер ISBN: | 9787111606956 |
Версия: | 1-1 |
Дата публикации: | 2018-09 |
Количество страниц: | 137 |
Слова: | 144 |
Издательство: | Machinery Industry Press |
Оглавление | |
Оглавление Предисловие Глава 1 Транспортное лидар 1 1.1 Обзор 1 1.2 Технология лазерной локации 2 1.2.1 Диапазон импульсов 2 1.2.2 Диапазон фаз 3 1.2.3 Триангуляция в диапазоне 4 1.3 Применение лидара в автономном вождении 5 1.4 Классификация Лидара 6 1.4.1 Одиночный лазерный радар 6 1.4.2 Multi -Laser Radar 7 1.4.3 Разработка технологий Лидара 14 14 Глава 2. Технология распознавания дорожного покрытия наземным роботом 16 2.1 Распознавание местности по датчику ускорения 16 2.2 Визуальное распознавание местности на основе изображений с камеры 26 2.3 распознавание галстуков на основе лидара на основе 37 2.4 Объединение нескольких датчиков 47 Глава 3 Технология распознавания пути, основанная на машинном обучении и аэропорту Raptor Marcow 64 3.1 Оценка профиля дороги 64 3.1.1 Ускорение (ACC -T) 64 3.1.2 Четверть модели транспортного средства (ACC -TTOY -T) 65 3.1.3 Вертикальное смещение (y -t) 67 3.1.4 Скорость (v -t) 68 3.1.5 Сдвиг скорости (v -tox -t) 68 3.1.6 Контур лица (y -x) 68 3.2 Извлечение признаков 70 3.2.1 Особенности FFT, извлеченные из контура дорожного покрытия (y -x) 72 3.2.2 Особенность FFT 75, извлеченная из ускорения (ACC -T) 3.2.3 Извлечено из контура ускорения (ACC -T) и дорожного покрытия (y -x) Функция быстрого вейвлет -преобразования (FWT) 75 3.3 Антихуа 76 3.4 Анализ главных компонентов PCA 77 3,5-кратная перекрестная проверка 77 3.6 Попытки других классификаторов 77 3.6.1 Наивный байесовский классификатор 78 3.6.2 Классификатор нейронной сети 78 3.6.3 Классификатор машин опорных векторов 80 3.7 Эксперимент 81 3.7.1 Обзор 81 3.7.2 Эксперимент с платформой по ускорению 83 3.8 Результаты экспериментов 85 3.8.1 Выбор функции 85 3.8.2 Тест на независимость от скорости 86 3.8.3 Выбор классификатора 88 3.8.4 Результаты эксперимента по ускорению 89 3.9 Резюме 92 Глава 4. Классификация типов дорожных покрытий на основе данных изображений 93 4.1 Характеристики текстуры изображения 94 的 Технология распознавания поверхности оплаты на основе автомобиля без водителя искусственного интеллекта без водителя 4.2 Создание матрицы признаков изображения 95 4.2.1 Серая матрица совместной встречаемости 95 4.2.2 Извлечение признаков и информация матрицы признаков 96 4.3 Экспериментальная проверка 99 4.3.1 Экспериментальная платформа 99 4.3.2 Эксперименты на основе изображений 99 4.4. Результаты экспериментов 100 4.5 Заключение 105 Глава 5 Классификация лидарных типов дорожного покрытия 106 5.1 Метод сканирования Лидара 106 5.2 Реконструкция дорожного покрытия 107 5.2.1 Обработка данных о расстоянии 107 5.2.2 Обработка данных скорости 108 5.2.3 Дорожное покрытие 108 5.3 Собственная матрица 109 5.4 Эксперимент 110 5.4.1 Экспериментальная платформа 110 5.4.2 Результаты экспериментов 111 5.5 Заключение 115 Глава 6 Multi -Sensor Fusion Pavement Classification 116 6.1 Прогноз переднего лидара 116 6.2 Малков Раннинг Оборудование (MRF) 118 6.2.1 Независимость состояния 118 6.2.2 Характеристики разложения 120 6.3 Установление Malcov Raway Paper 121 6.3.1 Узел 122 в Rainee Malcov Raway Содержание VII 6.3.2 Случайная переменная 122 узлов в Malcov Raway Raider 122 6.3.3 Узел 123 на бумаге Malcov Raway 6.3.4 Значение узла в бумаге 123 Malkov Raway 123 6.3.5 Энергетические функции 124 6.3.6 Оптимизация 125 6.4 Эксперименты 125 6.4.1 Экспериментальная платформа 125 6.4.2. Эксперименты на основе мультисенсорного слияния 125 6.5. Результаты экспериментов 125 6.6 Заключение 129 Обзор эпилога и перспективы 130 Ссылки 132 |
краткое введение | |
«Технология распознавания пути, основанная на автомобиле без водителя на основе искусственного интеллекта», основанная на ссылке соответствующих результатов исследований в домашних условиях и за рубежом, в сочетании с новыми технологиями транспортных средств без водителя, объяснили ключевые проблемы, связанные с технологией распознавания дорог без водителя.Эта книга всесторонне описывает основные концепции, методы анализа и связанные с ними применение технологии распознавания дорог без водителя. Штрафы.Кроме того, в этой книге также обсуждались проблемы и направления развития, с которыми сталкиваются технология распознавания дорог без водителя.Эта книга может использоваться в качестве справочника для научных исследований и технического персонала, занимающегося исследованиями и техническим персоналом, занимающимся инженерным и техническим персоналом, занимающимся без водителя, а также инженерный и технический персонал, занимающийся исследованиями в области робототехники. ПолемВ то же время его также можно использовать в качестве популярного чтения читателей и друзей, которые заинтересованы в беспилотных технологиях. |