基于视频监控的交通场景关键因素识别跟踪关键技术研究--聚文网

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内容简介

本书是系统论述交通场景关键信息提取技术的学术著作。主要内容包括：基于浅层卷积神经网络的雾天图像检测，基于时空特性联合的视频图像前车检测，基于检测器和跟踪器联合的车辆跟踪，基于二分支卷积神经网络的行人特征提取方法。本书可供从事智能交通、计算机视觉、人工智能等领域的科研、工程技术人员参考，亦可作为普通高等学校交通工程、计算机科学与技术等相关专业研究生、本科生的参考书。

第1章绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 研究现状 1.3 本书的主要工作和组织结构第2章相关理论与方法分析 2.1 卷积神经网络 2.2 目标检测相关算法研究第3章基于浅层卷积神经网络的雾天图像检测 3.1 基于浅层卷积神经网络含雾图像检测 3.2 实验结果及分析 3.3 本章小结第4章基于时空特性联合的视频图像前车检测 4.1 基于ORB与空间位置约束匹配的运动矢量提取 4.2 基于时空特性分析的前车检测 4.3 实验结果及讨论 4.4 本章小结第5章基于检测器和跟踪器联合的车辆跟踪 5.1 基于YOLO检测框合并的目标检测 5.2 基于深度特征的相关滤波目标跟踪 5.3 基于跟踪器与检测器融合的目标跟踪 5.4 实验结果与分析 5.5 本章小结第6章基于二分支卷积神经网络的行人特征提取方法 6.1 特征提取方法 6.2 基于卷积神经网络特征提取的行人重识别 6.3 实验结果与分析 6.4 本章小结第7章结论及展望 7.1 研究结论 7.2 研究展望参考文献

基于视频监控的交通场景关键因素识别跟踪关键技术研究

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