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出版者:化学工业出版社发行部

作者:王洪光

出品人:

页数:279

译者:

出版时间:2007-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502591618

丛书系列:

图书标签:

• 技师论文
• 论文写作
• 技术论文
• 职业教育
• 技能提升
• 写作技巧
• 规范写作
• 实操指南
• 案例分析
• 职称评定

《深度学习在自动驾驶感知系统中的应用与实践》 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最前沿、最具颠覆性的技术之一——深度学习，并深入探讨其在自动驾驶汽车感知系统中的具体应用、理论基础与工程实践。全书内容严谨、结构清晰，旨在为从事自动驾驶研发、计算机视觉、嵌入式系统集成以及相关学术研究的工程师、研究人员和高年级学生提供一本兼具理论深度与实战指导价值的专业参考书。 第一部分：自动驾驶感知系统的基石与挑战 本部分首先为读者构建了自动驾驶感知系统的完整技术图景。我们将从自动驾驶的整体架构出发，详细剖析感知层作为“眼睛”和“耳朵”的核心地位。内容涵盖了当前主流传感器——激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）和高分辨率视觉摄像头的工作原理、数据特性及其在不同环境（如恶劣天气、光照变化）下的局限性。 随后，深入分析感知系统面临的核心挑战：如何从海量、多源异构的传感器数据中精确、实时地提取环境信息，并应对“长尾效应”（即罕见的、难以预料的事件）。重点阐述了数据标注的复杂性、实时性要求（Latency Minimization）以及系统鲁棒性设计的重要性。 第二部分：深度学习在核心感知任务中的模型与算法 本部分是全书的技术核心，系统性地介绍了深度学习技术如何革新自动驾驶的四大关键感知任务：目标检测、语义分割、实例分割与深度估计。 1. 目标检测与跟踪： 我们不只是罗列现有模型，而是深入剖析了从两阶段检测器（如Faster R-CNN的改进版本）到高效单阶段检测器（如YOLO系列、SSD的最新演进）的内在逻辑变化。特别关注了针对自动驾驶场景的优化，例如如何利用时序信息增强跨帧一致性，以及如何设计更精确的边界框回归损失函数以适应高精度定位的需求。此外，详细讲解了多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）算法，包括基于深度特征的关联方法（如DeepSORT的变体）和基于图优化（Graph-based）的轨迹预测集成。 2. 语义与实例分割： 语义分割是理解道路环境中每个像素的类别信息。本书详细对比了U-Net、DeepLab系列等经典架构在像素级分类中的适用性。针对自动驾驶中对边界清晰度要求极高的特点，我们引入了“边界感知网络”（Boundary-Aware Networks）的概念，并探讨了如何使用条件随机场（CRF）或注意力机制来精炼分割结果。实例分割部分，则着重介绍Mask R-CNN及其轻量化版本在识别不同个体（例如区分两辆并行的汽车）上的性能优化策略。 3. 深度估计与三维重建： 视觉深度估计是仅依赖单目或双目相机获取深度信息的重要手段。我们详细讲解了基于学习的单目深度估计（Monocular Depth Estimation, MDE）的原理，包括自监督学习方法（Self-Supervised Learning）如何利用视频序列的几何一致性进行训练，从而避免昂贵的三维标签。同时，也探讨了如何融合雷达点云数据（Point Clouds）进行深度验证和校准，以应对纯视觉方法的固有缺陷。 第三部分：多传感器数据融合的深度学习范式 现代自动驾驶系统高度依赖多传感器信息互补。本部分聚焦于如何利用深度学习技术高效地融合来自不同传感器（Camera, LiDAR, Radar）的数据。 1. 早期融合、中期融合与晚期融合策略的深度分析： 从输入层级的特征级融合（Feature-level Fusion）到决策层级的投票融合（Decision-level Fusion），我们详细对比了不同融合策略的优缺点。重点介绍了基于Transformer结构或注意力机制的跨模态融合网络，它们能够动态地学习不同传感器信息的重要性权重。 2. 点云处理的深度网络结构： 激光雷达点云的处理是自动驾驶感知中的难点。本书详细介绍了直接在原始点云上操作的网络（如PointNet, PointNet++），以及将点云转化为规则网格（Voxel-based）或鸟瞰图（Bird’s Eye View, BEV）后进行2D卷积处理的方法（如VoxelNet, SECOND）。特别是BEV表示法，是当前主流融合方案的关键，我们深入探讨了如何利用图神经网络（GNN）来优化BEV特征的上下文理解能力。 第四部分：模型部署、优化与系统鲁棒性 理论模型必须转化为能在车载计算平台上稳定运行的工程实体。本部分转向实际工程落地。 1. 模型轻量化与实时推理： 讨论了如何使用知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，在保证关键性能指标（如mAP、IoU）损失最小的前提下，将复杂的深度网络压缩至能在车载GPU或专用AI加速器（如FPGA, ASIC）上实现毫秒级推理。 2. 闭环系统中的不确定性估计： 自动驾驶的安全性要求对预测结果的置信度有清晰的认知。我们将介绍贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）在感知中的应用，例如蒙特卡洛Dropout（MC Dropout）如何提供预测的不确定性度量，以及如何利用这些度量指导上层决策模块的安全冗余设计。 3. 域适应与仿真测试： 鉴于真实世界数据采集的成本高昂，本书专门开辟章节探讨域适应（Domain Adaptation）技术，使模型能够高效地从仿真环境（Sim2Real）或特定测试场迁移到复杂的城市街道环境中。同时，介绍如何利用高保真度仿真平台（如CARLA, AirSim）来生成对抗性样本，以充分测试和验证感知系统的边界条件鲁棒性。 总结： 本书的特色在于其“理论-模型-实践”的无缝衔接。它不仅提供了深入的算法解析，更着重于如何将这些前沿的深度学习技术转化为可部署、高可靠的自动驾驶感知解决方案。读者在阅读完本书后，将能够独立分析现有感知系统的瓶颈，并设计出面向下一代自动驾驶需求的优化方案。

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《教你写技师论文》这本书，从表面上看，是一本指导性的著作，但实际阅读后，我发现其内容深度，似乎与我的期望存在一定的落差。我期待的，是能够在这本书中找到解决我在论文写作过程中遇到的具体难题的钥匙。比如说，关于“技术创新点的提炼”，书中只是简单地提及了要“勇于探索，敢于突破”，但对于如何从日常工作中发现细微的改进空间，如何评估这些改进的创新性和实用性，以及如何将这些创新点清晰地呈现在论文的“研究内容”或“讨论”部分，就没有更深入的阐释了。我常常在想，我做的这个小小的改进，算不算创新？该如何用严谨的语言来描述它，使其在论文中具有分量？书中的一些概念，虽然听起来很有道理，但缺乏落地的方法，让我觉得难以真正转化为自己的写作能力。我希望这本书能提供更多“手把手”的教学，而不是仅仅停留在概念的层面。

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我购买《教你写技师论文》的初衷，是希望能够获得一套系统性的方法论，能够指导我将多年积累的实践经验，以一种学术化的形式呈现出来。坦白说，这本书的章节划分清晰，逻辑性也很强，从选题到最后的修改润色，都有涉及。然而，在阅读过程中，我时常感到一种“隔靴搔痒”的遗憾。例如，书中在讲述“数据收集与分析”时，提到了几种常用的统计方法，但对于如何选择最适合技师论文的统计方法，如何处理实际工作中可能出现的异常数据，以及如何将数据分析的结果有效地转化为论文的论据，并没有给出非常详尽的指导。我常常在思考，我的工作过程中收集到的数据，究竟该如何处理才能更有说服力？书中的例子，多是比较抽象的，缺乏与我实际工作场景的直接关联。我期望能有更多具体的案例，能够展示一个技师是如何从收集原始数据，到进行深入分析，最终在论文中清晰地表达他的发现和结论的。

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坦白说，拿到《教你写技师论文》这本书时，我满怀期待，希望它能成为我技师生涯中撰写学术论文的一本“宝典”。书中对于论文的整体结构，以及各部分的基本要求，都有涵盖，这对于初学者来说，无疑是建立了一个初步的概念框架。然而，在深入阅读之后，我发现书中在“创新与实践结合”这一核心议题上，并没有给出足够的指导。我最想知道的是，如何将我实际工作中遇到的具体技术难题，通过学术化的研究方法来解决，并最终在论文中体现出我的价值和贡献。书中的“研究方法”部分，虽然列举了一些常用的研究范式，但对于如何根据技师工作的特点，选择最恰当的研究方法，如何设计实验方案，以及如何分析和呈现研究结果，就没有更详细的解读了。我总觉得，我所积累的实践经验，在转化为学术语言的过程中，总有些“卡壳”的地方，而这本书似乎并没有提供破解这些“卡壳”的有效途径。

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这本《教你写技师论文》的书，我一直抱持着一种复杂的心情。说实话，我最开始是被它的书名吸引，想着这或许能为我那些在实际工作中积累了丰富经验，但却不知如何梳理成一篇规范论文的同行提供一些实用的指导。然而，当我拿到书，翻开目录，以及开始阅读其中的章节后，我发现这本书的内容，似乎在很多关键的“怎么写”上，流于表面。例如，关于如何选题，书中提到了几个大方向，但对于如何从实际工作中提炼出有价值、有创新点的研究课题，以及如何评估课题的可行性和研究价值，并没有深入的阐述。我期望的是能够读到一些案例分析，比如某个具体的技术问题是如何被发现，如何被转化为研究问题，最终又如何通过论文的形式得到解答。再比如，论文的结构，书中虽然给出了标准的七段式结构，但对于每一部分的侧重点，以及如何根据不同的技师论文类型（是技术改进型、故障分析型，还是工艺优化型）来调整结构，并没有细致的讲解。我曾尝试根据书中的建议来构思我的第一篇论文，结果发现很多时候我还是会陷入“不知道该写什么”的困境，感觉书中的指导更像是一个框架，而填充血肉的部分，还需要自己摸索。

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《教你写技师论文》这本书，给我留下的印象是，它更像是一份“理论纲要”，而非一本“实操手册”。书中有大量的篇幅在讲解论文的基本构成要素，诸如绪论、文献综述、研究方法、结果分析、讨论等，这些无疑都是写好一篇技师论文的基础知识。但对我而言，我更需要的是那些能够直接应用到实际写作过程中的技巧和方法。举个例子，书中在“文献综述”部分，强调了阅读和引用文献的重要性，但对于如何高效地检索相关文献，如何判断文献的质量和相关性，以及如何将零散的文献信息整合成一篇有条理、有深度的综述，并没有给出具体的操作步骤。我一直以为，写论文就像搭积木，知道有哪些积木（论文要素）就足够了，但这本书让我意识到，更重要的是知道如何用这些积木搭出坚固而美观的房子，而这本书在这方面的指导，略显不足。我更希望能够看到一些针对不同技术领域（例如机械制造、电子信息、建筑工程等）的论文写作特点的分析，以及相应的写作建议。

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