智能驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，。基于视觉的停车位检测是智能驾驶环境感知中一项重要任务。本书首先总体概况智能驾驶环境感知的作用，然后重点描述基于视觉的环境感知技术，包括图像视频采集传感器（摄像头、镜头、标定等）介绍、用于停车位检测的基本知识（图像变换，单目，双目测距，图像拼接等）描述，最后重点描述基于传统线检测和深度学习技术的停车位检测方法，同时给出相应的代码。本书适用于高等院校车辆工程、交通工程专业的学生，同时也可供智能驾驶环境感知研究的相关人员参考和实用。

桑海峰，男，1978年生，博士，教授，博士生导师。现为沈阳工业大学信息科学与工程学院测控系主任，辽宁省“百千万人才工程”千人层次人选。现主要从事智能视频分析、机器视觉检测与图像识别、无人驾驶之环境感知技术、深度学习技术研究。近年来，主持和参与国家及省部级科研项目10项目，发表学术论文50篇，被SCI、EI检索34篇，授权发明专利3项，出版教材1部。

前言 自动驾驶汽车是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车，它是人工智能的集中体现。自动驾驶技术是一项复杂的系统工程，其主要包括三大方面的技术： 环境感知、决策与规划、控制与执行。自动泊车系统是各项自动驾驶或者驾驶辅助功能中民众需求最广泛的系统，而停车位检测是自动泊车系统的首要任务。目前，关于停车位检测主要有两种方式： 一种是利用超声技术实现的空间车位检测； 另一种是通过摄像头实现的车位线检测。本书主要介绍基于360°全景系统的停车位检测与识别技术。 全书共分为7章。第1章简要介绍了自动驾驶环境感知技术，并对停车检测技术的发展进行了概述。第2章介绍了用于图像采集的摄像头，包括镜头及其重要参数、传感器的类型、摄像头与计算机的接口，并着重介绍了车载摄像头的工作原理与应用。第3章介绍了摄像机标定技术，详细描述了张正友标定法的基本概念和原理，给出了标定实验。第4章分别介绍了单目、双目 摄像机的测距原理。第5章介绍了图像变换与拼接，基于此基础描述了鸟瞰图转换原理，最后介绍了360°全景图像生成原理，为停车位检测打下基础。第6章介绍了基于机器视觉的停车位检测，检测算法主要是基于传统的线检测技术 实现的，提供了具体的检测流程和实现代码。第7章介绍了通过深度学习检测关键特征点的方式进行停车位检测，描述了算法实现流程并给出了具体的代码。 近年来，无人驾驶技术的发展日新月异，本书中所提及的算法和技术必将不断更新和被超越，作者撰写本书是希望能让初学者和相关研究者对自动驾驶中的停车位检测技术有初步的、概念性的了解，达到抛砖引玉的目的。 本书由沈阳工业大学桑海峰、李荣达...