幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

地鐵視頻大數據與電腦視覺實戰

  • 作者：谷金晶|責編:陸克麗霞
  • 出版社：同濟大學
  • ISBN：9787576515596
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：171
人民幣：RMB 98 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    隨著智慧交通的快速發展，地鐵視頻大數據的高效處理與智能分析已成為行業關注的重點。本書以理論與實踐相結合的方式，為讀者提供了一套完整的地鐵視頻智能分析解決方案。全書共8章，分為兩部分：第一部分（第1?4章）聚焦地鐵視頻大數據處理技術基礎；第二部分（第5?8章）圍繞地鐵典型應用場景，闡述了電腦視覺技術實戰。
    本書注重工程實踐與理論深度的平衡，所有案例均源自真實的地鐵運營場景，具有較強的實用參考價值。本書適合電腦視覺、智能交通、人工智慧等領域的工程師、研究人員和高校師生閱讀，既可作為技術開發的指導用書，也可作為相關課程的教學參考書。
作者介紹
谷金晶|責編:陸克麗霞
目錄
前言
第1章 地鐵視頻大數據
  1.1 地鐵視頻監控系統
    1.1.1 智慧地鐵發展
    1.1.2 地鐵視頻監控系統簡介
    1.1.3 視頻監控系統分類
  1.2 視頻大數據
    1.2.1 視頻大數據內涵
    1.2.2 視頻大數據處理
    1.2.3 視頻大數據存儲
    1.2.4 視頻大數據分析
  1.3 地鐵視頻大數據應用
    1.3.1 閘機無感通行
    1.3.2 客流量時空分佈監測與預測
    1.3.3 大客流預警
    1.3.4 大客流管控
    1.3.5 列車視頻監控
第2章 基於OpenCV的圖像和視頻處理
  2.1 概述
    2.1.1 OpenCV概述
    2.1.2 圖像處理概述
  2.2 圖像和視頻讀取
    2.2.1 圖像讀取
    2.2.2 視頻讀取
    2.2.3 視頻抽幀
  2.3 圖像處理
    2.3.1 圖像幾何變換
    2.3.2 尺寸調整
    2.3.3 像素處理
    2.3.4 通道處理
    2.3.5 色彩處理
    2.3.6 圖像增強
    2.3.7 圖像銳化
    2.3.8 圖像分割
    2.3.9 圖像掩碼
    2.3.10 圖像濾波
  2.4 視頻處理
    2.4.1 視頻穩定
    2.4.2 相機運動估計
    2.4.3 時間轉換函數
    2.4.4 視頻裁剪及加速
    2.4.5 圖像轉視頻
    2.4.6 視頻合併
第3章 圖像特徵提取
  3.1 圖像特徵
    3.1.1 圖像特徵的定義
    3.1.2 圖像特徵的表徵
  3.2 邊緣檢測
  3.3 輪廓檢測
  3.4 角點檢測

  3.5 圖像對齊與拼接
  3.6 圖像形態學
    3.6.1 像素距離與連通域
    3.6.2 膨脹與腐蝕
    3.6.3 形態學應用
第4章 視頻特徵提取
  4.1 視頻特徵
    4.1.1 視頻特徵的定義
    4.1.2 視頻特徵的表徵
  4.2 幀差分析
  4.3 光流計算
  4.4 三角化
  4.5 視頻關鍵幀抽取
  4.6 視頻前景提取
第5章 地鐵站多目標自動檢測實戰
  5.1 概述
    5.1.1 問題描述
    5.1.2 研究現狀
  5.2 數據集構建
  5.3 實驗環境及評價指標
    5.3.1 AutoDL平台
    5.3.2 實驗環境
    5.3.3 評價指標
  5.4 模型訓練
    5.4.1 預訓練
    5.4.2 目標檢測模型訓練
    5.4.3 實驗驗證
  5.5 本章小結
第6章 基於監控視頻的擁擠乘客軌跡跟蹤實戰
  6.1 概述
    6.1.1 問題描述
    6.1.2 研究現狀
  6.2 演算法介紹
    6.2.1 目標檢測演算法
    6.2.2 數據關聯演算法
    6.2.3 演算法構建
  6.3 數據集構建
    6.3.1 數據採集
    6.3.2 數據標注
    6.3.3 構建數據集
  6.4 模型代碼實戰
    6.4.1 實驗設置
    6.4.2 評價指標
    6.4.3 實驗結果
    6.4.4 結果分析
  6.5 本章小結
第7章 弱光照條件下地鐵乘客移動軌跡跟蹤實戰
  7.1 概述
    7.1.1 問題描述
    7.1.2 模型框架

  7.2 演算法介紹
    7.2.1 弱光照圖像增強演算法
    7.2.2 OC-SORT演算法
    7.2.3 SparseTrack演算法
  7.3 數據集構建
    7.3.1 數據收集
    7.3.2 數據標注
    7.3.3 構建數據集
  7.4 模型構建及代碼實戰
    7.4.1 Retinexformer圖像增強
    7.4.2 OC-SORT多目標跟蹤
    7.4.3 SparseTrack多目標跟蹤
    7.4.4 實戰結果
  7.5 本章小結
第8章 基於人-物交互圖卷積網路的扶梯乘客危險行為識別實戰
  8.1 問題描述
  8.2 演算法介紹
    8.2.1 關鍵點提取模塊
    8.2.2 人-物交互檢測
    8.2.3 人-物交互圖卷積網路
  8.3 數據集構建
    8.3.1 拍攝細節
    8.3.2 構建數據集
  8.4 實驗結果與分析
    8.4.1 實驗設置
    8.4.2 實驗結果
    8.4.3 消融實驗
    8.4.4 交叉驗證
    8.4.5 實例分析
  8.5 本章小結
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032