"本书为读者详细介绍了智能驾驶中的视觉感知后处理的相关知识和技术。通过六章的详尽内容，读者将深入理解自动驾驶车辆如何通过视觉传感器捕捉、处理和理解外部环境，从而实现自动化驾驶功能。 - **第1章 智能驾驶与视觉感知后处理** 从智能驾驶的整体发展脉络入手，概述其发展历程及各个分级，进而探讨视觉感知在其中的核心角色与应用。 - **第2章 相机传感器硬件系统** 专注于为视觉感知提供数据的核心硬件相机传感器。从原理、时钟源，到自动驾驶中的选择要求和车规级相机性能要求，为读者展现了相机传感器的全貌。 - **第3章 相机传感器标定** 详细介绍了相机标定的基础知识和方法，如坐标系转换、相机模型、以及多种标定方法。 - **第4章 车道线后处理** 深入探讨了车道线检测、拟合、跟踪以及与智能驾驶功能的关联。无论是传统的图像处理方法，还是基于深度学习的技术，都有所涉及。 - **第5章 障碍物后处理** 从障碍物检测、测距，到红绿灯和标识牌的处理，此章详细解读了如何在视觉中识别和处理各种障碍物，以确保驾驶的安全性。 - **第6章 智能驾驶中多相机感知后处理** 当多个相机传感器同时工作时，如何融合它们的数据是一个挑战。本章探讨了双目视觉处理、多相机融合算法以及与NOA的关系。 无论您是自动驾驶领域的研究者、工程师，还是对此技术感兴趣的读者，本书都将为您提供宝贵的参考和启示。"
为什么要写这本书
随着新能源汽车的普及，搭载高级智能驾驶系统的车辆越来越多。与此同时，随着新算法以及大算力SoC芯片的应用，智能驾驶的核心技术取得了突破性进展。感知模块作为智能驾驶系统中的关键模块，主要基于车辆的行驶性能和共识规则，实时、可靠、准确地探测车辆周围环境给行驶带来的安全隐患，为下游的规控模块提供必要的信息，以便采取适当的操作措施来避免交通事故的发生。视觉感知作为智能驾驶系统的眼睛，通过高分辨率摄像头和深度学习技术，能够捕捉到道路上的各种细节（如车道线、交通标识牌、行人、车辆等），并转换为下游所需的信息。因此，从事智能驾驶工作的相关人员有必要了解视觉感知方面的知识。目前，市面上智能驾驶感知方面的技术资料不少，但关于视觉感知后处理技术的著作不多。考虑到目前国内缺乏系统介绍智能驾驶视觉感知后处理方法的书籍，我编写了本书。近年来，人工智能技术的发展日新月异，本书中所提到的一些算法和技术将不断被更新，甚至被淘汰。但万变不离其宗，其背后的基本原理不会变，因此本书可以为读者研究和应用智能驾驶视觉感知后处理技术提供参考。
读者对象
本书适合以下人群阅读。
●从事智能驾驶研发工作的科研机构人员、企业研究人员和工程师。
●车辆工程、自动驾驶专业的学生。
●对自动驾驶感知技术和多传感器融合感兴趣的读者。
如何阅读本书
全书共分为6章。第1章概述了智能驾驶的历史演进与分类标准，深入探讨了视觉感知在智能驾驶中的实际应用。第2章详细介绍了摄像头的硬件组成及摄像头在自动驾驶中的关键作用，并结合实际应用场景与安装位置，对摄像头的关键参数与性能要求进行了全面阐述。第3章对摄像头成像模型与标定技术进行了专业解析，概述了科研与量产中广泛应用的标定方法。第4章简要介绍了车道线检测技术，并重点阐述了车道线的后处理与跟踪策略。第5章深入探讨了视觉障碍物检测技术的发展现状，重点讲解了障碍物测距与目标跟踪方法，同时介绍了红绿灯、交通标识牌等的视觉处理手段，并结合智能驾驶功能，针对量产中常见的问题提出了实用的解决方法。第6章对多摄像头标定技术进行了详细阐述，并重点介绍了多摄像头融合算法，最后对目前流行的BEV算法进行了简要介绍。
勘误和支持
由于我的水平有限，书中难免会出现一些错误或者表达不准确的地方，恳请读者批评指正。
致谢
感谢一起合作过的同行，正是因为与各位同行的深入交流、紧密合作以及项目经验的不断积累，我才有了撰写本书的想法。在本书创作过程中，他们为我提供了许多宝贵的建议和写作思路，使我得以不断丰富和完善书中的内容。感谢西北工业大学亚军老师帮忙收集资料和提供相关的思路，感谢心满、炳刚、瑛哥、小徐同学、豆哥、豆包以及其他好朋友的鼎力相助。感谢我的爱人，她在我写作期间承担了很多家庭责任，让我能够全心全意地投入到创作中。她的理解与包容，让我在写作过程中更加从容与自在。感谢孩子的日常鼓励和提醒，他那明朗的笑容一直激励着我。
前 言
第1章 智能驾驶与视觉感知后处理1
1.1 智能驾驶概述1
1.1.1 智能驾驶的发展1
1.1.2 智能驾驶系统的分级2
1.1.3 智能驾驶系统的发展趋势5
1.2 视觉感知在智能驾驶中的应用7
1.2.1 计算机视觉概述7
1.2.2 计算机视觉原理7
1.2.3 计算机视觉在智能驾驶中的应用8
1.2.4 视觉后处理与智能驾驶9
1.2.5 视觉感知在智能驾驶中的发展趋势10
第2章 摄像头硬件系统11
2.1 摄像头的硬件组成和工作原理12
2.2 摄像头时间戳15
2.3 摄像头在自动驾驶中的应用17
2.4 摄像头关键参数21
2.5 车规级摄像头性能要求21
第3章 摄像头标定24
3.1 摄像头标定数学知识24
3.1.1 外积24
3.1.2 欧氏变换25
3.1.3 旋转矩阵与旋转向量26
3.1.4 变换矩阵和齐次坐标27
3.1.5 欧拉角28
3.1.6 四元数29
3.2 坐标系概述30
3.2.1 世界坐标系到摄像头坐标系的转换30
3.2.2 摄像头坐标系到图像坐标系的转换31
3.2.3 图像坐标系到像素坐标系的转换32
3.3 摄像头成像模型33
3.3.1 针孔摄像头成像模型34
3.3.2 鱼眼摄像头成像模型38
3.4 摄像头标定方法40
3.4.1 张正友标定法41
3.4.2 产线EoL标定法43
3.4.3 售后标定法45
3.4.4 行车自标定法47
3.4.5 消失点标定法47
3.4.6 基于车道线宽度假设标定法52
第4章 车道线检测及后处理53
4.1 车道线检测53
4.1.1 基于传统图像算法的车道线检测方法53
4.1.2 基于深度学习的车道线检测方法59
4.2 车道线曲线拟合68
4.2.1 常用的拟合算法68
4.2.2 车道线曲线模型78
4.3 车道线跟踪81
4.3.1 车道线关联82
4.3.2 滤波跟踪原理83
4.3.3 车道线跟踪的运动模型84
4.3.4 基于扩展卡尔曼滤波的车道线跟踪90
4.3.5 车道线结构化假设95
4.4 车道线与辅助驾驶功能99
4.4.1 C-NCAP2021与车道线99
4.4.2 车道线偏离预警100
4.4.3 常见问题以及解决方法103
第5章 视觉障碍物后处理110
5.1 视觉障碍物检测110
5.1.1 基于传统图像算法的障碍物检测方法110
5.1.2 基于深度学习的障碍物检测方法122
5.2 障碍物测距130
5.2.1 车辆测距130
5.2.2 行人、骑行人、两轮车测距149
5.3 基于视觉的目标跟踪152
5.3.1 目标跟踪方法153
5.3.2 多目标跟踪方法164
5.4 红绿灯与交通标识牌的视觉后处理170
5.4.1 红绿灯视觉后处理170
5.4.2 交通标识牌视觉后处理175
5.5 视觉后处理与辅助驾驶功能177
5.5.1 CNCAP中的AEB177
5.5.2 AEB与视觉测距183
5.5.3 常见问题以及解决方法187
5.5.4 视觉后处理总结196
第6章 多摄像头感知后处理197
6.1 多摄像头标定198
6.1.1 双目摄像头标定198
6.1.2 多摄像头标定199
6.2 多摄像头融合201
6.2.1 多摄像头立体匹配201
6.2.2 多摄像头图像处理209
6.2.3 多摄像头目标融合214
6.2.4 多摄像头下的车道线融合217
6.3 多视觉感知后处理与BEV算法220
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