《智能驾驶与机器视觉》是苏州大学与地平线合作，特邀相关专家及参与智能驾驶量产车型的一线工程师为本书作者或审稿人。他们从领域知识与开发经验出发，为本书带来智能驾驶开发与实践的第一手资料，确保本书的读者不但可以掌握体系化的背景知识，还能学到各个开发环节的“干货”

这本书详细介绍了智能驾驶相关知识以及所需视觉感知算法。从第1章开始，概述了智能驾驶分类、现状以及与机器视觉的技术关联；第2章详细介绍了智能驾驶不同场景，进而让读者了解视觉感知系统的相关需求。第3章详细介绍了智能驾驶的关键硬件基础，重点集中于视觉传感器布局与相关计算平台；

第4章和第5章分别介绍了与视觉感知相关的算法基础与数据基础，解决了很多调研时被问到的诸如“什么是算法，跟深度学习模型有什么关系？”，“自动驾驶需要采集什么数据？”，“车外摄像头脏了怎么办？”，“到底算法是怎么做检测的？”，“为什么AI芯片对智能驾驶这么重要？”等问题。

通过前五章，读者对智能驾驶以及机器视觉基础知识有了一定的了解。第6章详细介绍在量产实践中视觉感知的具体任务及指标要求，并在第7章介绍了相关实现方法。除了感知任务，本书在第8章还介绍了基于机器视觉的建图与定位问题，这也是智能驾驶安全的重要保障；第9章介绍了视觉与多传感器融合方法，进一步提升视觉感知的准确性与稳定性。

最后，本书在第10章从领域、技术与生态等方面对智能驾驶发展进行了展望，帮助读者解读未来。

内容

第1章 智能驾驶概述

第2章 智能驾驶场景

第3章 关键硬件基础

第4章 关键算法基础

第5章 关键数据基础

第6章 视觉感知任务

第7章 视觉感知算法

第8章 视觉建图与定位

第9章 视觉与多传感器融合

第10章 未来发展趋势