（1）《智能汽车环境感知技术》是一本难得的实用技术专著，全面系统地展示了目前的智能车辆环境感知算法研究成果。（2）从学术界及工业界的角度出发，探讨了深度学习和神经网络等关键算法在环境感知领域的应用以及学术界需要攻克的重难。（3）强调知识的应用性，具有较强的针对性，适合汽车研发设计、教学科研等相关人员使用。
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内容提要
前言
第1章 绪论
1.1 汽车的智能化
1.2 环境感知技术的重要性
1.3 国内外研究现状
第2章 智能汽车感知系统及传感器标定方法
2.1 感知系统介绍
2.2 单目相机标定
2.3 相机和激光雷达联合标定
本章小结
第3章 基于单目视觉的环境感知技术
3.1 深度学习理论及相关方法介绍
3.2 Vision Transformer
3.3 Swin Deformable Transformer-BiPAFPN-YOLOX目标检测算法
3.4 实验与分析
3.5 实车实验
本章小结
第4章 基于MobileNetv2_CA-YOLOv4的环境感知技术
4.1 MobileNetv2_CA-YOLOv4的轻量化目标检测算法
4.2 MobileNetv2_CA-YOLOv4目标检测算法的实验与分析
本章小结
第5章 基于MCDVformer的多任务环境感知技术
5.1 多任务主干MCDVformer介绍
5.2 目标检测实验
5.3 实例分割实验
5.4 目标分类实验
5.5 语义分割实验
5.6 消融实验
5.7 实车实验
本章小结
第6章 基于点云数据增强的环境感知技术
6.1 点云密度和语义增强框架与流程
6.2 点云和图像之间的坐标转换
6.3 数据集和检测器细节
6.4 实验和结果分析
6.5 消融实验
本章小结
第7章 基于两阶段序列融合的环境感知技术
7.1 多模态传感器数据融合方法及概念
7.2 两阶段序列融合网络
7.3 最近群组关联的点云语义增强
7.4 基于置信度和距离的非极大值抑制
7.5 实验结果及分析
7.6 消融实验
本章小结
第8章 基于多模态融合的环境感知技术
8.1 多模态融合环境感知算法问题描述
8.2 MFF-Net总体框架
8.3 实验设置
8.4 实验结果和分析
8.5 消融实验
本章小结
参考文献
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