第一本无人驾驶技术书(第2版)

1.《第一本无人驾驶技术书(第2版)》

刘少山，唐洁，吴双，李力耘 等 著，2019-09-01， 电子工业出版社

适读人群 ：本书适合人工智能、深度学习、机器学习、强化学习、智能驾驶领域从业者阅读。

本书内容包括：无人驾驶技术概览；深度剖析无人驾驶中的行为预测、感知、定位、决策、规划、控制技术等模块；解析深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用；无人驾驶高精地图、通信协议、模拟器技术、ROS系统、硬件平台、安全等多个主要技术点。

适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者，以及相关人士阅读。

视觉SLAM十四讲：从理论到实践(第2版)

2.《视觉SLAM十四讲：从理论到实践(第2版)》

高翔 等 著，2019-07-01，电子工业出版社

本书系统介绍了视觉 SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。

OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战

3.《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》

王晓华 著，2019-01-01，清华大学出版社

本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。本书强调理论联系实际，着重介绍TensorFlow+OpenCV解决图像识别的应用，提供大量数据集供读者使用，并以代码的形式实现深度学习模型实例供读者参考。

本书内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV 、OpenCV图像处理实战、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、BP神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。

本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员的自学用书，也可作为高等院校和培训学校相关专业的教材使用。

机器视觉技术在安全辅助驾驶中的应用

4.《机器视觉技术在安全辅助驾驶中的应用 》

郭克友 著，2012-10-01，浙江大学出版社

《机器视觉技术在安全辅助驾驶中的应用》系统介绍了机器视觉技术在安全辅助驾驶领域内的相关应用研究，本书包括安全辅助驾驶技术发展现状、驾驶员安全状态检测技术的研究进展、基于机器视觉的驾驶员面部定位算法、基于机器视觉的驾驶员眼睛定位算法、基于机器视觉的驾驶员疲劳状态分析算法、基于神经网络方法的疲劳状态分析算法、基于特征提取方法的疲劳状态分析算法、驾驶员面部朝向计算方法等

本书适用于从事智能交通领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校交通工程、计算机应用等专业的教学参考书。

智能交通与无人驾驶

5.《智能交通与无人驾驶》

黄志坚 著，2018-10-01，化学工业出版社

《智能交通与无人驾驶》在收集整理国内智能交通理论成果及应用实例的基础上，系统介绍了智能交通与无人驾驶技术及应用。包括智能交通指挥系统、出行者信息服务系统、城市智能公共交通系统、智能高速公路系统、车载导航系统、汽车无人驾驶技术等。内容主要有：智能交通指挥系统、出行者信息服务系统、城市智能公共交通系统、智能高速公路系统、车载导航系统、汽车无人驾驶技术等。

本书适合汽车、交通行业技术人员及大专院校师生，适合读者自学和企业培训、教学。

智能网联汽车先进驾驶辅助系统关键技术

6.《智能网联汽车先进驾驶辅助系统关键技术》

崔胜民 著，2019-04-01，化学工业出版社有限公司

《智能网联汽车先进驾驶辅助系统关键技术》系统地介绍了智能网联汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)的关键技术，包括智能网联汽车的环境感知技术、前向碰撞预警技术、车道偏离预警技术、盲区监测技术、车道保持辅助技术、自适应巡航控制技术、自主换道技术以及交叉口通行协同控制技术等。

本书内容新颖，系统全面，条理清晰，通俗易懂，实用性强，可供从事汽车行业的工程技术人员及相关专业的本科生、研究生参考，还可供智能网联汽车爱好者、相关产业管理者阅读。

无人驾驶：人工智能如何颠覆汽车(双色版)

7.《无人驾驶：人工智能如何颠覆汽车(双色版)》

刘少山，李力耘，唐洁，吴双，[美] 琼卢克·高迪奥特(Jean-Luc Gaudiot) 著，史津竹，安靖雅，代凯，葛林鹤 译，2019-01-01，机械工业出版社

《无人驾驶：人工智能如何颠覆汽车(双色版)》是为从事无人驾驶车辆(智能网联汽车)开发相关工作人员的入门技术书。作者分享了他们打造无人驾驶车辆系统的实践经验。本书由9章组成，第1章概述了无人驾驶系统；第2章着重介绍无人驾驶车辆定位技术；第3章讨论了传统的环境感知技术；第4章讨论基于深度学习的环境感知技术；第5章介绍了行为预测和路径规划技术；第6章着重介绍运动决策、规划与控制子系统的反馈控制；第7章介绍基于增强学习的规划和控制技术；第8章深入研究无人驾驶客户端系统的设计细节；第9章详细介绍了无人驾驶云平台。
《无人驾驶：人工智能如何颠覆汽车(双色版)》对在校学生、研究人员和相关从业人员都大有益处。无论你是本科生还是研究生，只要对无人驾驶感兴趣，都可以在这里找到无人驾驶技术的全面介绍。

数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)

8.《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》

张铮，徐超，任淑霞，韩海玲 著，2014-05-01， 人民邮电出版社

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。

《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。