机器人视觉（车载智能信息处理）

主要内容

基于微软人工智能技术，学习数字图像处理、计算机视觉、人工智能、机器人视觉等视觉技术

本课程围绕智能驾驶环境感知的基础，主要内容是在visual Studio IDE上，利用开源软件opencv，进行数字图像处理、计算机视觉、机器人视觉技术的案例教学和实践。进一步的，通过微软人工智能工具和Azure云服务，进行环境感知中目标检测与识别的案例学习。

本课程的主要特点是，基于“做中学”（learing by doing）的教学理念，在实践基础上进行相关理论知识的深入学习和掌握。基于案例教学，学生在动手过程中去学习图像处理、计算机视觉的理论和算法，并熟悉深度学习的基本知识，在人工智能的理论和实践方面打下良好的基础。

本课程的主要任务是，通过本课程的学习，使学生理解智能驾驶环境感知的基本概念，掌握环境感知的基本分析方法和算法原理，为今后进一步从事智能驾驶环境感知方面的技术工作打下基础。

[2] 刘少山等. 第一本无人驾驶技术书. 电子工业出版社，2017.

[3] 毛星云，冷雪飞等. OpenCV3编程入门. 电子工业出版社，2015.

[4] 冈萨雷斯等著，阮秋琦等译. 数字图像处理（MATLAB版），电子工业出版社，2014.01.

[5] Alberto Fernández Villán. Mastering OpenCV4 with Python, Packt Publishing, 2019.