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正版新书]智能座舱开发与实践杨聪机械工业出版社9787111699835
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前言章 智能座舱概述1.1 智能座舱定义1.2 智能座舱发展1.3 智能座舱场景1.3.1 消费品的设计原则1.3.2 特斯拉的原理1.4 案例:长安UNI-T智座舱场景设计1.5 练习题第2章 智能座舱技术架构及整体开发流程2.1 技术架构2.1.1 整体架构2.1.2 车端2.1.3 车云结合2.2 开发流程2.2.1 整体流程2.2.2 开发工具. 座舱项目管理流程..1 管理体系的演变..2 管理流程范围介绍2.4 案例:基于AI Express开发人脸结构化2.5 练习题第3章 智能座舱硬件基础3.1 芯片技术的演化与发展3.1.1 芯片制造3.1.2 图形处理器(GPU)3.1.3 片上系统(SoC)3.1.4 域控制器(DCU)3.1.5 案例:BPU及地平线征程系列芯片3.2 车载传声器3.2.1 传声器类型3.2.2 传声器阵列安装方式3.. 案例:车载多音区的实现方式3.3 车载摄像头3.3.1 摄像头类型3.3.2 摄像头安装方式3.3.3 案例:用于DMS的方向盘转向柱摄像头3.4 基于芯片的硬件设计3.4.1 一体机方案3.4.2 ECU方案3.4.3 案例:基于地平线芯片的硬件接入案例3.5 练习题第4章 智能座舱算法基础4.1 深度学习4.1.1 卷积神经网络4.1.2 损失函数4.1.3 模型训练及测试4.1.4 模型压缩4.1.5 案例:VarGNet网络结构设计4.2 机器视觉4.2.1 分类4.2.2 检测4.. 分割4.2.4 关键点4.2.5 案例:人体关键点检测4.3 语音识别4.3.1 声学模型4.3.2 语言模型4.3.3 解码器4.3.4 案例:“小安,你好!”4.4 练习题第5章 智能座舱数据5.1 座舱数据采集5.1.1 采集环境搭建5.1.2 采集文档5.1.3 采集数据管理5.2 座舱数据标注5.2.1 数据标注方法5.2.2 数据标注文档5.. 标注体系建设5.3 案例:疲劳数据采集与标注5.4 练习题第6章 智能座舱算法研发6.1 座舱算法研发流程6.2 常见座舱算法(视觉篇)6.2.1 视线6.2.2 手势6.. 行为6.2.4 情绪6.2.5 疲劳6.3 常见座舱算法(语音篇)6.3.1 语音前端6.3.2 语音后端6.4 常见座舱算法(多模篇)6.5 案例:安全带算法研发6.6 练习题第7章 智能座舱感知软件开发7.1 感知软件开发流程7.1.1 开发环境搭建7.1.2 开发流程概述7.2 芯片工具链7.2.1 AI计算单元7.2.2 I芯工具链7.. 地平线AI工具链举例7.3 感知软件开发框架7.3.1 通信及底层组件7.3.2 模型集成框架7.4 案例:打电话识别开发实践7.4.1 模型编译和管理7.4.2 感知软件开发7.5 练习题第8章 智能座舱场景应用开发8.1 场景应用全貌8.2 场景应用框架8.2.1 通信8.2.2 组件8.. 工程模式8.2.4 对外能力输出8.3 场景开发示例8.3.1 场景可视化配置8.3.2 处理8.4 案例:抽烟场景应用开发实践8.4.1 开发环境搭建8.4.2 场景应用开发8.5 练习题第9章 智能座舱场景测试9.1 座舱场景测试流程9.2 座舱场景测试工具9.2.1 图像测试工具9.2.2 语音测试工具9.3 座舱场景测试标准9.3.1 车载视觉测试标准9.3.2 车载语音测试标准9.4 案例:抽烟识别场景测试9.5 练习题0章 智能座舱生命周期10.1 机器学习生命周期10.2 长尾问题及快速迭代10.2.1 长尾问题10.2.2 快速迭代10.3 流程自动化10.4 案例:基于AirFlow的自动模型迭代10.5 练习题1章 智能座舱的未来发展趋势11.1 座舱传感器趋势11.1.1 摄像头11.1.2 传声器11.2 感知算法趋势11.2.1 视觉技术趋势11.2.2 语音技术趋势11.. 声学技术趋势11.2.4 多模融合技术趋势11.3 I芯趋势11.4 云服务趋势11.5 生态发展趋势11.6 练习题附录 术语与符号列表参考文献
1.内容直击技术热点:《智能座舱开发与实践》全面介绍了智能座舱的技术背景、开发细节及其发展趋势,内容详实全面成体系。2.一线帮你“避坑”:本书内容全部来自抢先发售搭载 AI 芯片的长安UNI-T智能汽车的智能座舱研发团队,凝结了从实际项目研发中积累的宝贵经验。3.普及计算机硬件及算法知识,你轻松“跨界”:“什么是算法,与深度学习模型有什么关系?”“到底算法是怎么做检测的?”“为什么要用图形处理器(GPU)而不用中央处理器(CPU)?”“为什么要开发 AI 芯片,到底什么是 AI 芯片?”……
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