汽车摄像头计算机视觉深度学习2A

Automotive Camera [Computer Vision, Deep Learning] - 2A

 

2025 年 1 月出版
MP4 |视频：h264、1920x1080 |音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 |大小： 4.06 GB |时长： 7h 43m

基于 Python 的算法开发、来自 ADAS 车辆的真实摄像头数据、图像处理、对象检测器、UML

您将学
到什么 了解从 ADAS 车辆
收集的前置摄像头的真实数据 学习和实施 python 3.x
中的摄像头图像处理和对象检测模块 使用面向对象编程和 python
中的 UML 二元语法开发软件模块 获得 ADAS/AD 行业所需的基于摄像头的感知算法开发的必要实践技能

要求
具有互联网设施
的工作计算机 基础数学 - 矩阵、向量、概率、变换等
良好的 Python 3.x 面向对象编程概念知识，如类、对象、继承等 Python 中的 OpenCV、Numpy 和 Pytorch 包的基础知识。

能够配置和使用 Visual Studio Code、pycharm 等 IDE。
能够使用 pip、conda 或其他安装各种 Python 库。

描述
环境感知是 ADAS（高级驾驶员辅助系统）和自动驾驶发展的关键步骤。被广泛接受和使用的主要传感器包括雷达、相机、激光雷达和超声波。具体来说，随着深度学习和计算机视觉的进步，相机领域的算法开发方法在过去几年中发生了翻天覆地的变化。许多新生和其他领域的人都想了解这项技术，因为它提供了很大的发展和就业市场。许多课程也可用于教授这种发展的一些主题，但它们是分部分的，旨在仅教授单个概念。在这种情况下，即使有人了解某个特定概念的工作原理，该人也发现很难正确地以软件模块的形式放置，也很难能够从头到尾开发完整的软件，这是大多数公司所要求的。本系列包含 3 门课程 - 经过系统设计，因此在本系列结束时，您将可以毫不犹豫地自信地开发任何基于感知的完整端到端软件应用程序。课程 1（已发布并在线提供）- 侧重于理论基础 课程 2A（本课程）- 侧重于使用 Python 3.x 和面向对象编程逐步实现相机处理模块和对象检测器模块。课程 2B（即将发布）- 重点介绍使用 Python 3.x 和面向对象编程逐步实现基于相机的多目标跟踪（包括跟踪目标数据结构、卡尔曼滤波器、跟踪器、数据关联等）。课程 2A - 教您以下内容（本课程）在整个课程中，您将使用 Python 3.x 中的面向对象编程开发一个具有 20+ 类的摄像头感知管道。您将用 Python 开发一个循序渐进的完整对象检测模块，以使用 FasterRCNN、SSD、YOLOv5 和 YOLOv8 检测各种道路使用者。[注意]：这是该领域的高级课程，因此请在开始本课程之前满足所有规定的先决条件。[免责声明]：本课程中开发的算法仅用于学习目的。学习者不得在项目中直接使用它们，也不得在没有根据要求进行足够的测试、调试和修改的情况下工作。[建议]：想学习和理解概念的人可以只参加课程 1。那些想要学习和理解概念，也想了解和编写这些概念的人应该参加所有三门课程 1、课程 2A 和课程 2B。

概述
第一部分：简介
第一讲 为什么选择这门课程？
第 2 讲 前提条件
第 2 部分：使用 python 进行图像预处理 - 第 1 部分 第 3
讲 相机感知管道 - 快速概述
第 4 讲 了解和下载相机数据
第 5 讲 图像预处理模块 - 概念
第 6 讲 CameraPosition 类 - 概念
第 7 讲 CameraPosition 类 - 代码
第 8 讲 时间戳类 - 概念
第 9 讲时间戳类 - 代码 1
第 10 讲 时间戳课 - 代码 2
第 3 部分：使用 python 进行图像预处理 - 第 2
讲 第 11 讲 图像课 - 概念
第 12 讲 图像课 - 代码 1
第 13 讲图像课 - 代码 2
第 14 讲 ImageReader 课 - 概念
第 15 讲 ImageReader 课 - 代码 1
第 16 讲 ImageReader 课 - 代码 2
第 17 讲 图像可视化器 - 代码
第 18 讲 完整的图像预处理模块 - 测试代码
第 19 讲 编码活动 - 1
第 4 部分：使用 Python
进行对象检测数据结构 第 20 讲 对象类别和 2D 边界框 - 概念
第 21 讲 对象类别 枚举类 - 代码
第 22 讲 ImageObject2D 类 - 代码
第 23 讲 ImageObject2DList 类 - 代码 1
第 24 讲 ImageObject2DList 类 - 代码 2
第 25 讲 表示 2D 边界框的不同方式 - 概念
第 26 讲 转换不同形式的边界框 - 代码
第 27 讲 编码活动 - 第 27
讲 第 5 部分：使用 python 的对象检测器软件模块 - 第 1 部分 第 28
讲 对象检测器软件模块 - 带 UML 类图
的概念 第 29 讲 对象检测器抽象类 - 概念
第 30 讲 对象检测器抽象类 - 代码
第 31 讲 FasterRCNN 对象检测器类 - 概念
第 32 讲 FasterRCNN 对象检测器类 - 代码 1
第 33 讲 FasterRCNN 对象检测器类 - 代码 2
第 34 讲 ObjectDetectorType 枚举类 - 概念
第 35 讲 ObjectDetectorType 枚举类 - 代码
第 36 讲 ObjectDetector 类 - 概念
第 37 讲 ObjectDetector 类 - 代码
第 38 讲 使用更快的 RCNN 测试完整管道 - 代码
第 39 讲 用于对象检测的可视化器类方法 - 代码
第 6 部分：使用 python 的对象检测器软件模块 - 第 2
部分 第 40 讲 FileWriter 类和 FileType 枚举类 - 概念
第 41 讲 FileType 枚举类 - 代码
第 42 讲 FileWriter 类 - 代码
第 43 讲 带 VGG 16 对象检测器的 SSD 类 - 概念
第 44 讲 带 VGG 16 对象检测器的 SSD 类 - 代码
第 45 讲 YOLOv5ModelSize 和 YOLOv5 类 - 概念
第 46 讲 YOLOv5ModelSize 枚举类 - 代码
第 47 讲 YOLOv5 类 - 代码 48
讲 YOLOv5 类 - 代码 2
第 7 部分：使用 python 的对象检测器软件模块 - 第 3
部分 第 49 讲 YOLOv8ModelSize 和 YOLOv8 类 - 概念
第 50 讲 YOLOv8ModelSize 枚举类 - 代码
第 51 讲 YOLOv8 类 - 代码
第 52 讲 相机感知课 - 概念
第 53 讲 CameraPerception 类 - 代码 1
第 54 讲 CameraPerception 类 - 代码 2
第 55 讲 使用 main.py 测试完整的管道 - 代码
第 56 讲 重新访问完整的 UML 类图
第 57 讲 编码活动 - 3
第 8 部分：总结
第 58 讲 用于验证对象检测性能
的指标 第 59 讲 恭喜...
任何对使用 python 的 ADAS/AD 基于摄像头的感知算法开发感兴趣的人，学生、研究人员、业余爱好者等想要学习的人