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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
  • 正版
    • 作者: 于来行著著 | 于来行著编 | 于来行著译 | 于来行著绘
    • 出版社: 北京工业大学出版社
    • 出版时间:2020-12-01
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    • 作者: 于来行著著| 于来行著编| 于来行著译| 于来行著绘
    • 出版社:北京工业大学出版社
    • 出版时间:2020-12-01
    • ISBN:9787563978267
    • 版权提供:北京工业大学出版社
    • 作者:于来行著
    • 著:于来行著
    • 装帧:暂无
    • 印次:暂无
    • 定价:58.00
    • ISBN:9787563978267
    • 出版社:北京工业大学出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-12-01
    • 页数:暂无
    • 外部编号:11599898
    • 版次:暂无
    • 成品尺寸:暂无

    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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