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基於視覺識別的智慧交通系統構建

作者：左治江|責編:張潼
出版社：西北工大
ISBN：9787561284261

出版日期：2022/04/01
裝幀：平裝
頁數：80

人民幣：RMB 39 元售價：元

內容大鋼

    本書主要從技術應用型角度出發，重點對智能交通領域中的車輛檢測、目標識別、預警系統、停車系統等進行了討論、分析與應用。
    本書分為6個章節。第1章主要對智能交通的研究現狀進行了探討與分析；第2章主要對遙感圖像技術進行了介紹，然後針對於現有技術的不足，以一種端到端的方式利用生成對抗網路，實現遙感圖像的超分辨和車輛檢測；第3章主要針對用於遙感圖像檢測技術中的Faster R-CNN演算法，並對其進行優化改進；第4章主要對城市交通智能停車系統進行了探討，通過對城市限時區域功能分類，分別建立相應的最優車輛停留時間模型，完成模型的構建；第5章主要對是無人駕駛和視頻監控領域中的道路目標的識別與定位問題進行了探討，提出一種端到端卷積神經網路車輛檢測模型；第6章主要探討了危險坡邊智能監測技術，以光電技術、電腦軟體技術、信息處理技術、控制技術和通訊技術，構建了由1個監控中心、1個現場監控中心和4個功能模塊組成的危險邊坡路段的智能監測及預報警綜合系統。
    本書主要針對於相關行業研究人員進行參考。

作者介紹

左治江|責編:張潼

第1章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  國內外研究現狀
  1.3  未來智慧交通的研究展望
第2章  智慧交通總體構建
  2.1  智慧交通的構建意義
  2.1  主要研究內容
第3章  基於自動超分辨的遙感圖像車輛檢測的智慧交通
  3.1  引言
  3.2  方法
  3.3  實驗與分析
  3.4  總結
第4章  基於遙感圖像車輛檢測演算法的智慧交通系統研究
  4.1  引言
  4.2  網路構建方法
  4.3  實驗與分析
  4.4  總結
第5章  基於視覺識別的城市區域限時停車系統研究
  5.1  引言
  5.2  系統構建
  5.3  時間模型
  5.4  結論
第6章  結合動態概率定位模型的道路目標檢測
  6.1  引言
  6.2  HyperLocNet車輛檢測網路
  6.3  HyperLocNet網路損失函數
  6.4  試驗與分析
  6.5  結論
第7章  危險邊坡智能監測及預報警綜合系統的構建
  7.1  引言
  7.2  系統技術方案
  7.3  掃描監測功能模塊
  7.4  邊坡監測預警功能模塊
  7.5  視頻監控功能模塊
  7.6  GNSS同步功能模塊
  7.7  現場監控中心
  7.8  監控中心
  7.9  結語
參考文獻

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