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音像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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章绪论
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
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
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
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
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
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
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,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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