课程主页: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars

自驾车视觉感知：你不可错过的在线课程推荐

随着科技的不断进步，自驾车已经不再是一个遥不可及的梦想。为了让更多的人了解自驾车的核心技术，多伦多大学推出了一门非常实用的课程——《自驾车的视觉感知》。这门课是自驾车专业化课程的第三部分，它深入探讨了自驾车所需的主要感知任务，包括静态和动态物体检测。今天，让我们一起深入了解这门课程的内容，以及我为什么推荐你参加这门课程。

课程概述

在这门课程中，你将学习如何使用针孔相机模型，进行内外参相机标定，检测、描述和匹配图像特征。在课程结束时，你将会对自动驾驶中视觉感知的各个方面有深入的了解。

课程大纲

模块 1：3D计算机视觉基础
该模块介绍了计算机视觉的基本概念，包括相机模型及其标定、单目和立体视觉、投影几何和卷积运算等内容。

模块 2：视觉特征的检测、描述和匹配
在这一模块中，你将学习如何通过一系列图像跟踪运动及识别地图中的位置，特征提取也是深度网络中物体检测和语义分割的核心。

模块 3：前馈神经网络
深度学习是实现自驾车感知的核心技术。本模块将简要介绍现代卷积神经网络的核心概念，重点在于物体检测和语义分割任务。

模块 4：2D物体检测
该模块介绍了使用深度神经网络进行物体检测的基础技术。通过这些技术，你能实现行人、骑行者和车辆的检测。

模块 5：语义分割
语义分割将像素与有用标签相关联，帮助识别可驾驶的表面，进而支持物体检测和车道边界评估。

模块 6：整合——可驾驶区域的动态物体感知
最后一个模块侧重于实现一个碰撞预警系统，帮助自驾车识别车道中的障碍物及其类别。

为什么推荐这门课程？

该课程不仅提供了丰富的理论知识，还包含了实用的项目，让你能够在实践中加深理解。同时，课程还涉及最前沿的深度学习技术，使你能够紧跟行业发展潮流。如果你对计算机视觉、自驾车技术感兴趣，或者希望在该领域有所建树，这门课程绝对不容错过！

总结

《自驾车的视觉感知》是了解和掌握自动驾驶技术不可或缺的一部分，它将为你的职业生涯打开新的可能性。如果你有兴趣，请点击这里报名参加。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars