本套课程智能网联汽车电子视觉系统工程师：课程官方售价3980元，由张闯老师主讲。人工智能、科学信息技术的进步，带来了汽车的智能革命，越来越多的车企和上下游企业开始布局自动驾驶汽车领域，随之而来的是大量专业人才的缺口，薪水待遇一路高涨，但是面对这吸引人的行业发展趋势，就需要有一门课程能够满足大家学习自动驾驶汽车领域，你想学的本套课程都能满足，课程共4个大的章节， 共计605M。文章底部附下载地址。
课程介绍：
课程收获：
1. 了解Camera整体工作原理，包括镜头、传感器、理解多领域应用；
2. 了解计算机如何查看图像，以及如何使用深度学习来教会计算机以编程的方式识别图像；
3. 具备图像识别，机器视觉算法能力，能够运用Python和Matlab的CVST工具箱等代码工具实现智能汽车视觉相关开发工作；
4. 使用R-CNN进行道路交通标志目标识别；
5. 使用Python及其数据科学库对数据进行处理；
6. 使用计算机视觉的方法实现车道线的检测；
7. 使用Matlab中CVST工具箱实现计算机视觉相关功能。
适合学员：
1.建议学员专业：车辆类、自动化类、机械类、电子信息类、计算机类；
2.建议学员基础：建议学员为拥有0-3年工作经验，从事图像识别、视觉感知、传感器算法开发相关研发岗转型自动驾驶汽车研发或定岗自动驾驶汽车开发岗位的新任工程师；
3.建议工具基础：具备本科阶段的数学基础，熟悉微积分、线性代数、统计与概率论等；另熟练掌握至少一门语言，可以是Matlab也可以是Python。
课程视频截图 计算机视觉的初期的动机与方法
课程文件目录：V-1410：智能网联汽车电子视觉系统工程师[605M]
NO.1章 视觉与自动驾驶
1.1课程简介.mp4
1.2 案例导入与自动驾驶传感方案介绍.mp4
1.3 视觉系统在自动驾驶中的作用.mp4
1.4 计算机视觉与传统模式识别框架.mp4
1.5 大脑感知与深度学习.mp4
1.6 图像数据IMAGENET与物体识别.mp4
第二章 图像处理与视觉基础
2.1.1 车道线检测目标.mp4
2.1.2 数字图像处理基础.mp4
2.2.1 Python介绍与安装.mp4
2.2.2 OpenCV和Anaconda介绍.mp4
2.3.1 指定路径图像读取.mp4
2.3.2 指定路径视频读取.mp4
2.3.3 指定区域划线.mp4
2.3.4 图像灰度化.mp4
第三章 基于哈夫变换的车道线检测
3.1 数据集与检测程序框架搭建.mp4
3.2 高斯平滑.mp4
3.3 Canny边缘检测.mp4
3.4 哈夫变换检测直线与原图叠加.mp4
3.5 完整项目构建.mp4
第四章 深度学习方法简介
4.1 基于深度学习的车道线检测.mp4
4.2 机器学习与深度学习的发展.mp4
4.3 CNN原理及在图像处理中的应用.mp4
4.4.1 数据集与软件环境介绍.mp4
4.4.2 keras顺序模式配置案例讲解.mp4
4.4.3 基于深度学习车道线检测代码讲解.mp4
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