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Este libro describe los sistemas de cámaras de visión para automóviles que proporcionan la información de la escena de la carretera necesaria para que los vehículos de conducción autónoma planifiquen las rutas de conducción y establezcan las normas de conducción. Para ello, se diseñó un sistema de detección de carriles y un sistema de reconocimiento de señales de tráfico (TSR), que pueden ser implementados sólo por un sensor de imagen, basado en un procesador neuromórfico y evaluado a través de los experimentos. El sistema de cámaras de visión para vehículos de conducción autónoma debe…mehr

Produktbeschreibung
Este libro describe los sistemas de cámaras de visión para automóviles que proporcionan la información de la escena de la carretera necesaria para que los vehículos de conducción autónoma planifiquen las rutas de conducción y establezcan las normas de conducción. Para ello, se diseñó un sistema de detección de carriles y un sistema de reconocimiento de señales de tráfico (TSR), que pueden ser implementados sólo por un sensor de imagen, basado en un procesador neuromórfico y evaluado a través de los experimentos. El sistema de cámaras de visión para vehículos de conducción autónoma debe garantizar la estabilidad del sistema para la seguridad del conductor y también la flexibilidad del sistema para una alta precisión de reconocimiento. En este libro, para lograr la estabilidad y la flexibilidad del sistema de automoción, la entrada de la red neuromórfica se diversificó en valores de píxeles o vectores de patrones estadísticos de la imagen original según las características de los patrones de los carriles y las señales de tráfico.
Autorenporträt
Shinwook Kim erwarb 2010 und 2018 seinen M.S. und Ph.D. in Elektrotechnik und Elektronik an der Chung-Ang Universität. Derzeit arbeitet er als Senior Algorithm Research Engineer in der Automobilindustrie. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer Vision.