Computer Vision for Autonomous Driving

• 熟练掌握Python编程
• 具备机器学习概念的基本理解
• 熟悉图像处理技术

目标受众

• 从事自动驾驶应用的AI开发者
• 专注于实时感知的计算机视觉工程师
• 对汽车AI感兴趣的研究人员和开发者

Computer Vision 自动驾驶课程是一门综合性课程，旨在教授开发者如何为自动驾驶车辆实现计算机视觉技术，以进行感知和环境理解。

本课程为讲师指导的线下或远程培训，面向中级AI开发者和计算机视觉工程师，帮助他们为自动驾驶应用构建强大的视觉系统。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解自动驾驶车辆中计算机视觉的基本概念。
• 实现目标检测、车道检测和语义分割的算法。
• 将视觉系统与自动驾驶车辆的其他子系统集成。
• 应用深度学习技术完成高级感知任务。
• 评估计算机视觉模型在现实场景中的表现。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

自动驾驶中的Computer Vision介绍

• 电脑视觉在自动驾驶系统中的角色
• 即时视觉处理的挑战与解决方案
• 关键概念：物体检测、追踪与场景理解

自动驾驶的影像处理基础

• 从相机与感测器获取影像
• 基本操作：滤波、边缘检测与转换
• 即时视觉任务的预处理流程

物体检测与分类

• 使用SIFT、SURF与ORB进行特征提取
• 传统检测演算法：HOG与Haar cascades
• 深度学习方法：CNN、YOLO与SSD

车道与道路标记检测

• 使用霍夫变换进行线条与曲线检测
• 车道标记的感兴趣区域（ROI）提取
• 使用OpenCV与TensorFlow实现车道检测

场景理解的语义分割

• 理解自动驾驶中的语义分割
• 深度学习技术：FCN、U-Net与DeepLab
• 使用深度神经网络进行即时分割

障碍物与行人检测

• 使用YOLO与Faster R-CNN进行即时物体检测
• 使用SORT与DeepSORT进行多物体追踪
• 使用HOG与深度学习模型进行行人识别

Sensor Fusion用于增强感知

• 结合视觉数据与LiDAR及RADAR
• 使用卡尔曼滤波与粒子滤波进行数据整合
• 利用感测器融合技术提升感知准确度

视觉系统的评估与测试

• 使用汽车数据集对视觉模型进行基准测试
• 即时性能评估与优化
• 实现自动驾驶模拟的视觉流程

案例研究与实际应用

• 分析自动驾驶车中的成功视觉系统
• 专案：实现车道与障碍物检测流程
• 讨论：汽车电脑视觉的未来趋势

总结与下一步