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正版 基于深度学习的交通视频目标检测与识别方法研究 于来行著
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第一章绪论
第一节智能视频监控概述
第二节智能视频监控的研究内容
第三节研究现状与应用前景
第二章 计算机运动视觉相关理论
第一节摄像机的标定
第二节双目立体视觉
第三节运动视觉
第四节 场景理解
第三章 交通视频目标检测技术
第―节┄运动目标检测概述
第二节视频监控中的背景建模
第四章现代交通测控技术概述
第一节现代测控技术.
第二节 现代交通测控系统
第三节 现代交通测控方式
第五章现代交通测控技术基础
第一节 交通检测传感器
第二节现代常用交通无损检测技术
第三节交通信息传输技术
第四节交通信息处理技术
第六章 道路交通事件自动检测技术
第一节道路交通事件概述
第二节道路交通事件检测方法
第三节 道路交通事件自动检测系统
第四节 道路交通事件自动检测算法
第五节道路交通事件预警技术
第七章道路交通基础设施检测技术
第一节 道路交通基础设施的分类
第二节 路面工程检测
第八章 道路交通基础设施运营状况评价与预警管理系统
第一节 道路交通基础设施运营状况评价
第二节 道路交通预警管理系统
参考文献
本书通过讨论传统的框架并引入卷积神经网络,探讨了特征提取,非极大值抑制等方法,最终对目标检测的广泛应用和存在的问题进行了相关论述。目标检测作为图像处理中的一个重要应用领域,在智能交通、安防、医疗等领域都拥有重要的研究和应用价值。随着移动互联网设备的爆发式增长,图像、视频等多媒体媒介也与之俱增,为标记数据提供了丰富的样本。随着深度学习方法的应用,目标检测精度得以大幅提高并得到了广泛应用。通过机器实现目标检测的本质是模拟人的视觉感知能力,随着深度学习方法的大放异彩,目标检测取得了理论和应用上的突破。
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