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前言
第1章 智能座舱概述
1.1 智能座舱定义
1.2 智能座舱发展
1.3 智能座舱场景
1.3.1 消费品的设计原则
1.3.2 特斯拉的第一性原理
1.4 案例：长安UNI-T智能座舱及场景设计
1.5 练习题
第2章 智能座舱技术架构及整体开发流程
2.1 技术架构
2.1.1 整体架构
2.1.2 车端
2.1.3 车云结合
2.2 开发流程
2.2.1 整体流程
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2.2.2 开发工具
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2.3 座舱项目管理流程
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2.3.1 管理体系的演变
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2.3.2 管理流程范围介绍
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2.4 案例：基于AI Express开发人脸结构化
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2.5 练习题
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第3章 智能座舱硬件基础
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3.1 芯片技术的演化与发展
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3.1.1 芯片制造
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3.1.2 图形处理器（GPU）
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3.1.3 片上系统（SoC）
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3.1.4 域控制器（DCU）
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3.1.5 案例：BPU及地平线征程系列芯片
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3.2 车载传声器
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3.2.1 传声器类型
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3.2.2 传声器阵列安装方式
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3.2.3 案例：车载多音区的实现方式
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3.3 车载摄像头
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3.3.1 摄像头类型
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3.3.2 摄像头安装方式
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3.3.3 案例：用于DMS的方向盘转向柱摄像头
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3.4 基于芯片的硬件设计
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3.4.1 一体机方案
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3.4.2 ECU方案
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3.4.3 案例：基于地平线芯片的硬件接入案例
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3.5 练习题
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第4章 智能座舱算法基础
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4.1 深度学习
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4.1.1 卷积神经网络
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4.1.2 损失函数
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4.1.3 模型训练及测试
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4.1.4 模型压缩
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4.1.5 案例：VarGNet网络结构设计
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4.2 机器视觉
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4.2.1 分类
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4.2.2 检测
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4.2.3 分割
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4.2.4 关键点
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4.2.5 案例：人体关键点检测
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4.3 语音识别
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4.3.1 声学模型
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4.3.2 语言模型
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4.3.3 解码器
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4.3.4 案例：“小安，你好！”
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4.4 练习题
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第5章 智能座舱数据
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5.1 座舱数据采集
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5.1.1 采集环境搭建
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5.1.2 采集文档
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5.1.3 采集数据管理
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5.2 座舱数据标注
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5.2.1 数据标注方法
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5.2.2 数据标注文档
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5.2.3 标注体系建设
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5.3 案例：疲劳数据采集与标注
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5.4 练习题
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第6章 智能座舱算法研发
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6.1 座舱算法研发流程
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6.2 常见座舱算法（视觉篇）
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6.2.1 视线
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6.2.2 手势
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6.2.3 行为
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6.2.4 情绪
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6.2.5 疲劳
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6.3 常见座舱算法（语音篇）
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6.3.1 语音前端
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6.3.2 语音后端
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6.4 常见座舱算法（多模篇）
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6.5 案例：安全带算法研发
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6.6 练习题
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第7章 智能座舱感知软件开发
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7.1 感知软件开发流程
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7.1.1 开发环境搭建
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7.1.2 开发流程概述
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7.2 芯片工具链
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7.2.1 AI计算单元
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7.2.2 AI芯片工具链
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7.2.3 地平线AI工具链举例
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7.3 感知软件开发框架
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7.3.1 通信及底层组件
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7.3.2 模型集成框架
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7.4 案例：打电话识别开发实践
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7.4.1 模型编译和管理
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7.4.2 感知软件开发
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7.5 练习题
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第8章 智能座舱场景应用开发
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8.1 场景应用全貌
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8.2 场景应用框架
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8.2.1 通信
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8.2.2 组件
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8.2.3 工程模式
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8.2.4 对外能力输出
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8.3 场景开发示例
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8.3.1 场景可视化配置
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8.3.2 冲突处理
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8.4 案例：抽烟场景应用开发实践
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8.4.1 开发环境搭建
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8.4.2 场景应用开发
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8.5 练习题
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第9章 智能座舱场景测试
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9.1 座舱场景测试流程
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9.2 座舱场景测试工具
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9.2.1 图像测试工具
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9.2.2 语音测试工具
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9.3 座舱场景测试标准
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9.3.1 车载视觉测试标准
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9.3.2 车载语音测试标准
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9.4 案例：抽烟识别场景测试
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9.5 练习题
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第10章 智能座舱生命周期
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10.1 机器学习生命周期
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10.2 长尾问题及快速迭代
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10.2.1 长尾问题
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10.2.2 快速迭代
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10.3 流程自动化
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10.4 案例：基于AirFlow的自动模型迭代
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10.5 练习题
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第11章 智能座舱的未来发展趋势
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11.1 座舱传感器趋势
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11.1.1 摄像头
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11.1.2 传声器
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11.2 感知算法趋势
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11.2.1 视觉技术趋势
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11.2.2 语音技术趋势
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11.2.3 声学技术趋势
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11.2.4 多模融合技术趋势
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11.3 AI芯片趋势
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11.4 云服务趋势
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11.5 生态发展趋势
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11.6 练习题
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附录 术语与符号列表
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参考文献
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封底
更新时间：2024-05-11 19:32:50
完结共151章
倒序