返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 正版 道路实景影像专题信息提取方法及应用 刘扬,杜明义,高思岩
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 刘扬,杜明义,高思岩著 | 刘扬,杜明义,高思岩编 | 刘扬,杜明义,高思岩译 | 刘扬,杜明义,高思岩绘
    • 出版社: 武汉大学出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    美阅书店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 刘扬,杜明义,高思岩著| 刘扬,杜明义,高思岩编| 刘扬,杜明义,高思岩译| 刘扬,杜明义,高思岩绘
    • 出版社:武汉大学出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    • 版次:1版1次
    • 印次:1
    • 字数:225.0
    • 页数:145
    • 开本:16开
    • ISBN:9787307224728
    • 版权提供:武汉大学出版社
    • 作者:刘扬,杜明义,高思岩
    • 著:刘扬,杜明义,高思岩
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:38.00
    • ISBN:9787307224728
    • 出版社:武汉大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-04-01
    • 页数:145
    • 外部编号:11225325
    • 版次:1版1次
    • 成品尺寸:暂无

    第1章 绪论
    1.1 移动测图系统产生的背景
    1.2 移动测图系统与可量测实景影像
    1.2.1 移动测图系统
    1.2.2 可量测实景影像
    1.3 可量测实景影像的应用
    第2章 道路实景影像的获取方法
    2.1 道路实景影像数据获取方式
    2.2 道路实景影像数据采集流程
    2.2.1 采集项目实施前准备
    2.2.2 单次数据采集前准备
    2.2.3 数据质量检查与评价
    第3章 传统图像处理技术
    3.1 颜色模型相关理论
    3.2 彩色图像灰度化
    3.3 图像增强
    3.3.1 灰度变换
    3.3.2 直方图均衡化
    3.3.3 直方图规定化
    3.4 图像平滑
    3.4.1 均值滤波
    3.4.2 高斯滤波
    3.4.3 中值滤波
    3.4.4 双边滤波
    3.5 二值化
    3.5.1 全局阈值法
    3.5.2 迭代法阈值分割
    3.5.3 Otsu阈值分割
    3.5.4 基于二值化的形态学法
    3.6 图像变换
    3.6.1 Hough变换
    3.6.2 Radon变换
    3.6.3 傅里叶变换
    3.6.4 小波变换
    第4章 深度学习图像处理技术
    4.1 深度学习的概念
    4.2 卷积神经网络
    4.3 深度学习与图像识别
    4.3.1 图像分类
    4.3.2 目标检测
    4.3.3 语义分割
    4.3.4 实例分割
    第5章 实景影像交通标志信息提取
    5.1 实景影像交通标志的特征分析
    5.1.1 道路交通标志概念
    5.1.2 道路交通标志的分类
    5.2 实景影像交通标志的提取方法
    5.2.1 交通标志图像预处理
    5.2.2 交通标志检测与分类
    5.3 实景影像交通标志信息提取实例
    5.3.1 实验数据集介绍
    5.3.2 实验环境
    5.3.3 通过dropout防止过拟合
    5.3.4 损失函数与ADAM优化算法
    5.3.5 模型参数设置
    5.3.6 实验过程及分析
    5.3.7 结论
    第6章 实景影像车道线检测
    6.1 基于实景影像车道线特征分析
    6.1.1 道路类型
    6.1.2 车道线类型
    6.1.3 车道线检测过程中目前存在的主要问题
    6.2 基于实景影像的车道线检测
    6.2.1 车道线图像预处理
    6.2.2 车道线图像分割方法
    6.2.3 Hough变换检测车道线
    6.2.4 改进的Hough变换
    6.3 基于实景影像的车道线检测实例
    第7章 实景影像道路裂缝信息提取
    7.1 实景影像道路裂缝的特征分析
    7.1.1 路面裂缝的产生
    7.1.2 路面裂缝的分类
    7.1.3 路面裂缝的识别面临的挑战
    7.2 实景影像道路裂缝的提取方法
    7.2.1 算法流程
    7.2.2 DeeDLab V3+网络概述
    7.2.3 数据不平衡问题
    7.3 实景影像道路裂缝的提取实例
    7.3.1 制作数据集
    7.3.2 语义分割实验评价指标
    7.3.3 实验过程及结果
    7.3.4 结论
    第8章 实景影像道路路牌信息提取
    8.1 实景影像道路路牌的特征分析
    8.1.1 路牌种类及其特征
    8.1.2 指路标志信息含义
    8.1.3 道路路牌研究意义
    8.2 实景影像道路路牌的提取方法
    8.2.1 图像预处理方法
    8.2.2 光学字符识别技术
    8.2.3 场景文本检测算法
    8.2.4 卷积递归神经网络
    8.3 实景影像道路路牌的提取实例
    8.3.1 制作数据集
    8.3.2 基于C#的路牌文字识别
    8.3.3 基于深度学习的路牌文字识别
    8.3.4 结论
    第9章 实景影像城市环境专题应用
    9.1 基于街景的城市美学环境评估
    9.2 基于街景的城市物理环境评估
    9.3 基于街景的城市社会环境评价
    9.4 基于街景的城市经济环境评价
    第10章 展望
    参考文献

    刘扬,男,1979年生,汉族,吉林省长春市人,北京建筑大学副教授。主要研究方向是智慧城市管理技术、移动道路测量系统及其城市管理应用,主持国家自然基金、十三五国家重点研发项目子课题。

    本书主要介绍了道路实景影像中进行专题信息提取的技术方法及其理论基础,并结合笔者在城市管理方面的实践,分别叙述了其在交通标志、车道线、道路裂缝、道路路牌、城市环境信息等方面提取的方法和实例。全书共分为10章,第1章就移动测图系统和道路实景影像进行了综述。第2章主要叙述了如何进行道路实景影像的数据采集,并从工程应用角度重点叙述了采集核心步骤、注意事项等。第3章和第4章主要介绍了传统的道路实景影像信息提取方式以及目前应用较多深度学习方法中使用到的基础理论和相关技术方法。第5章、第6章、第7章、第8章则分别叙述了道路实景影像在交通标志、车道线、道路裂缝、道路路牌等方面进行信息提取方法和实例。第9章主要介绍了道路实景影像在城市环境评估方面的专题应用。第10章对本书内容进行了总结和展望。

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购