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  • 诺森交通系统的信息融合研究严新平9787030477118科学出版社
  • 正版
    • 作者: 严新平著 | 严新平编 | 严新平译 | 严新平绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2015-09
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    • 作者: 严新平著| 严新平编| 严新平译| 严新平绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2015-09
    • 版次:1
    • 印刷时间:2016-03-01
    • 字数:360千字
    • 页数:500
    • 开本:小16开
    • ISBN:9787030477118
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:严新平
    • 著:严新平
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:120.00
    • ISBN:9787030477118
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:小16开
    • 印刷时间:2016-03-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2015-09
    • 页数:500
    • 外部编号:8690860
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    “信息化与工业化两化融合研究与应用”丛书序



    前言

    章绪论

    1.1引言

    1.2信息融合起源与内涵

    1.3信息融合基本概念

    1.3.1信息融合原理

    1.3.2信息融合处理过程

    1.3.3信息融合层次

    1.4信息融合技术发展

    1.4.1国外发展

    1.4.2国内发展

    1.5交通系统的信息融合问题

    1.5.1智能交通系统

    1.5.2智能交通系统的信息融合模型

    1.5.3交通系统的信息融合研究方向

    参考文献

    第二章信息融合的理论基础

    2.1引言

    2.2贝叶斯网络

    2.2.1概率论及概率推理

    2.2.2贝叶斯网络

    2..贝叶斯网络推理

    2.2.4贝叶斯网络学习

    .人工神经网络

    ..1人工神经元与感知器

    ..2神经网络的互连结构

    ..神经网络的学习

    2.4聚类分析

    2.4.1相似度量

    2.4.2类和类的特征

    2.4.3常用的聚类分析方法

    2.5主成分分析

    2.5.1主成分分析的基本理论

    2.5.2总体主成分及其质

    2.5.3样本主成分的导出

    2.5.4主成分分析步骤及框图

    2.6据理论

    2.6.1D—S据理论概述

    2.6.2基于D—S据理论的信息融合

    2.7支持向量机

    2.7.1统计学习理论的一般概念

    2.7.2学习机的VC维与风险界

    2.7.3线支持向量机

    2.7.4非线支持向量机

    参考文献

    第三章多传感器信息融合系统

    3.1引言

    3.2传感器的定义和基本特

    3.2.1传感器的定义和数学模型

    3.2.2传感器的基本特征

    3..交通领域常用传感器

    3.3多传感器信息融合原理和特点

    3.3.1多传感器信息融合定义

    3.3.2多传感器信息融合原理

    3.3.3多传感器信息融合特点

    3.4多传感器信息融合系统的模型

    3.4.1功能模型

    3.4.2结构模型

    3.5信息融合系统的设计方法与原则

    3.5.1分析问题和确定任务

    3.5.2硬件系统设计原则

    3.5.3软件系统设计原则

    3.5.4传感器类型确定原则

    参考文献

    第四章交通视觉的信息融合

    4.1引言

    4.2基于视频图像处理的交通视觉方法

    4.2.1基于图像空域变换的视觉方法

    4.2.2基于图像频域滤波的视觉方法

    4..基于图像复原处理的视觉方法

    4.3基于多传感器信息融合的交通视觉方法

    4.3.1多传感器信息融合实现交通视觉理论模型

    4.3.2基于多传感器融合的交通视觉方法

    参考文献

    第五章行人识别系统的信息融合

    5.1引言

    5.2激光雷达与摄像机融合预处理

    5.2.1激光雷达几何模型

    5.2.2摄像机成像模型

    5..激光雷达与摄像机标定

    5.3基于激光雷达的行人识别方法

    5.3.1激光雷达点云数据及其处理

    5.3.2传统DBSCAN聚类算法

    5.3.3改进的DBSCAN算法

    5.3.4算法的验

    5.4基于摄像机的行人识别方法

    5.4.1行人检测模型

    5.4.2车载行人检测算法

    5.5基于神经网络的行人识别方法

    5.5.1决策层信息融合

    5.5.2神经网络

    5.5.3基于神经网络的信息融合方法

    参考文献

    第六章车路协同系统的信息融合

    6.1引言

    6.2车路信息协同感知技术框架

    6.2.1车路通信技术

    6.2.2车载信息系统

    6..路侧感知技术

    6.2.4车路协同下的信息融合

    6.2.5车路信息融合技术难点

    6.3基于车路协同的车速自适应控制

    6.3.1路面状态感知

    6.3.2车速自适应控制

    6.4基于车路协同的车辆状态与轨迹跟踪

    6.4.1感知建模

    6.4.2基于多模型的融合估计算法

    6.4.3验

    参考文献

    第七章驾驶疲劳识别系统的信息融合

    7.1引言

    7.2驾驶疲劳试验设计

    7.2.1道路场景设计

    7.2.2试验设计

    7..试验数据采集

    7.2.4试验数据预处理

    7.3纵向操作特征与驾驶疲劳

    7.3.1车速分析

    7.3.2加速度分析

    7.4横向操作特征与驾驶疲劳

    7.4.1横向操作数据说明

    7.4.2转向角幅值分析

    7.4.3转向角速度分析

    7.5基于信息融合的驾驶疲劳行为识别

    7.5.1基于主成分分析的驾驶疲劳特征提取

    7.5.2基于聚类分析的驾驶疲劳行为

    7.5.3基于PCA主成分的驾驶疲劳分析

    7.5.4基于神经网络算法的驾驶疲劳

    7.5.5驾驶疲劳识别效果分析

    参考文献

    第八章水上交通系统风险识别的信息融合

    8.1引言

    8.2水上交通系统风险概述

    8.2.1水上交通系统构成

    8.2.2水上交通事故类型与分级

    8.3不确定条件下的通航风险识别方法

    8.3.1通航系统风险因素的层次模型

    8.3.2基于模糊层次分析法的通航风险识别

    8.3.3枯水期长江通航风险识别案例研究

    8.4面向避碰规则的船舶智能避碰算法

    8.4.1国际海上避碰规则

    8.4.2两船会遇避碰

    8.4.3多船会遇避碰

    8.4.4船舶智能避碰算法实例

    参考文献

    严新平,水运安全工程技术研究中心主任,武汉理工大学首席教授,博士生导师。1997年获西安交通大学工学博士。特殊津贴获得者,“万千骨计划”很好教师获得者,英皇工程院杰出访问学者获得者,委员会交通运输工程学科第七届评议组成员。

    严新平教授长期从事载运工具运用工程和交通安全领域理论与应用研究及教学工作,主持973、863等重量和省部级科研项目二十余项,出版学术著作两部,获发明20项,SCI、EI检索逾百篇。主持完成的研究成果曾获技术发明奖二等奖1项,高校很好成果科技进步奖一等奖1项,湖北省科技进步奖一等奖、技术发明奖一等奖等十余项奖励。

    评论

    本书从信息融合的内涵特点、理论方法以及在交通领域中的关键技术和应用等方面进行了深入研究和论述。全书共分为9章。靠前章主要介绍信息融合的起源、基本概念、发展史以及未来发展趋势。第2章主要介绍了信息融合的理论基础,包括聚类分析、K-MEDOS算法、模糊数学、不确定理论和据理论等信息融合方法。第3章主要介绍了多传感器信息融合系统设计。阐述了多传感器信息融合原理和特点、传感器的基本特征以及多传感器信息融合系统的功能和结构模型。第4章主要介绍了信息融合在交通视觉中的应用,包括了交通视觉方法概述和基于多传感器信息融合的交通视觉方法。第5章主要介绍了信息融合在行人识别系统的应用,包括了激光雷达与摄像机融合预处理、基于激光雷达的信任识别方法以及基于摄像机的行人识别方法。

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