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内容大纲
本书主要从技术应用型角度出发,重点对智能交通领域中的车辆检测、目标识别、预警系统、停车系统等进行了讨论、分析与应用。
本书分为6个章节。第1章主要对智能交通的研究现状进行了探讨与分析;第2章主要对遥感图像技术进行了介绍,然后针对于现有技术的不足,以一种端到端的方式利用生成对抗网络,实现遥感图像的超分辨和车辆检测;第3章主要针对用于遥感图像检测技术中的Faster R-CNN算法,并对其进行优化改进;第4章主要对城市交通智能停车系统进行了探讨,通过对城市限时区域功能分类,分别建立相应的最优车辆停留时间模型,完成模型的构建;第5章主要对是无人驾驶和视频监控领域中的道路目标的识别与定位问题进行了探讨,提出一种端到端卷积神经网络车辆检测模型;第6章主要探讨了危险坡边智能监测技术,以光电技术、计算机软件技术、信息处理技术、控制技术和通讯技术,构建了由1个监控中心、1个现场监控中心和4个功能模块组成的危险边坡路段的智能监测及预报警综合系统。
本书主要针对于相关行业研究人员进行参考。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 未来智慧交通的研究展望
第2章 智慧交通总体构建
2.1 智慧交通的构建意义
2.1 主要研究内容
第3章 基于自动超分辨的遥感图像车辆检测的智慧交通
3.1 引言
3.2 方法
3.3 实验与分析
3.4 总结
第4章 基于遥感图像车辆检测算法的智慧交通系统研究
4.1 引言
4.2 网络构建方法
4.3 实验与分析
4.4 总结
第5章 基于视觉识别的城市区域限时停车系统研究
5.1 引言
5.2 系统构建
5.3 时间模型
5.4 结论
第6章 结合动态概率定位模型的道路目标检测
6.1 引言
6.2 HyperLocNet车辆检测网络
6.3 HyperLocNet网络损失函数
6.4 试验与分析
6.5 结论
第7章 危险边坡智能监测及预报警综合系统的构建
7.1 引言
7.2 系统技术方案
7.3 扫描监测功能模块
7.4 边坡监测预警功能模块
7.5 视频监控功能模块
7.6 GNSS同步功能模块
7.7 现场监控中心
7.8 监控中心
7.9 结语
参考文献
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