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道路實景影像專題信息提取方法及應用 版權信息
- ISBN：9787307224728
- 條形碼：9787307224728 ; 978-7-307-22472-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
道路實景影像專題信息提取方法及應用 內容簡介
本書主要介紹了道路實景影像中進行專題信息提取的技術方法及其理論基礎，并結合筆者在城市管理方面的實踐，分別敘述了其在交通標志、車道線、道路裂縫、道路路牌、城市環境信息等方面提取的方法和實例。全書共分為10章，章就移動測圖系統和道路實景影像進行了綜述。第2章主要敘述了如何進行道路實景影像的數據采集，并從工程應用角度重點敘述了采集核心步驟、注意事項等。第3章和第4章主要介紹了傳統的道路實景影像信息提取方式以及目前應用較多深度學習方法中使用到的基礎理論和相關技術方法。第5章、第6章、第7章、第8章則分別敘述了道路實景影像在交通標志、車道線、道路裂縫、道路路牌等方面進行信息提取方法和實例。第9章主要介紹了道路實景影像在城市環境評估方面的專題應用。0章對本書內容進行了總結和展望。
道路實景影像專題信息提取方法及應用 目錄
第1章 緒論
1．1 移動測圖系統產生的背景
1．2 移動測圖系統與可量測實景影像
1．2．1 移動測圖系統
1．2．2 可量測實景影像
1．3 可量測實景影像的應用
第2章 道路實景影像的獲取方法
2．1 道路實景影像數據獲取方式
2．2 道路實景影像數據采集流程
2．2．1 采集項目實施前準備
2．2．2 單次數據采集前準備
2．2．3 數據質量檢查與評價
第3章 傳統圖像處理技術
3．1 顏色模型相關理論
3．2 彩色圖像灰度化
3．3 圖像增強
3．3．1 灰度變換
3．3．2 直方圖均衡化
3．3．3 直方圖規定化
3．4 圖像平滑
3．4．1 均值濾波
3．4．2 高斯濾波
3．4．3 中值濾波
3．4．4 雙邊濾波
3．5 二值化
3．5．1 全局閾值法
3．5．2 迭代法閾值分割
3．5．3 Otsu閾值分割
3．5．4 基于二值化的形態學法
3．6 圖像變換
3．6．1 Hough變換
3．6．2 Radon變換
3．6．3 傅里葉變換
3．6．4 小波變換
第4章 深度學習圖像處理技術
4．1 深度學習的概念
4．2 卷積神經網絡
4．3 深度學習與圖像識別
4．3．1 圖像分類
4．3．2 目標檢測
4．3．3 語義分割
4．3．4 實例分割
第5章 實景影像交通標志信息提取
5．1 實景影像交通標志的特征分析
5．1．1 道路交通標志概念
5．1．2 道路交通標志的分類
5．2 實景影像交通標志的提取方法
5．2．1 交通標志圖像預處理
5．2．2 交通標志檢測與分類
5．3 實景影像交通標志信息提取實例
5．3．1 實驗數據集介紹
5．3．2 實驗環境
5．3．3 通過dropout防止過擬合
5．3．4 損失函數與ADAM優化算法
5．3．5 模型參數設置
5．3．6 實驗過程及分析
5．3．7 結論
……
第6章 實景影像車道線檢測
第7章 實景影像道路裂縫信息提取
第8章 實景影像道路路牌信息提取
第9章 實景影像城市環境專題應用
第10章 展望
參考文獻
1．1 移動測圖系統產生的背景
1．2 移動測圖系統與可量測實景影像
1．2．1 移動測圖系統
1．2．2 可量測實景影像
1．3 可量測實景影像的應用
第2章 道路實景影像的獲取方法
2．1 道路實景影像數據獲取方式
2．2 道路實景影像數據采集流程
2．2．1 采集項目實施前準備
2．2．2 單次數據采集前準備
2．2．3 數據質量檢查與評價
第3章 傳統圖像處理技術
3．1 顏色模型相關理論
3．2 彩色圖像灰度化
3．3 圖像增強
3．3．1 灰度變換
3．3．2 直方圖均衡化
3．3．3 直方圖規定化
3．4 圖像平滑
3．4．1 均值濾波
3．4．2 高斯濾波
3．4．3 中值濾波
3．4．4 雙邊濾波
3．5 二值化
3．5．1 全局閾值法
3．5．2 迭代法閾值分割
3．5．3 Otsu閾值分割
3．5．4 基于二值化的形態學法
3．6 圖像變換
3．6．1 Hough變換
3．6．2 Radon變換
3．6．3 傅里葉變換
3．6．4 小波變換
第4章 深度學習圖像處理技術
4．1 深度學習的概念
4．2 卷積神經網絡
4．3 深度學習與圖像識別
4．3．1 圖像分類
4．3．2 目標檢測
4．3．3 語義分割
4．3．4 實例分割
第5章 實景影像交通標志信息提取
5．1 實景影像交通標志的特征分析
5．1．1 道路交通標志概念
5．1．2 道路交通標志的分類
5．2 實景影像交通標志的提取方法
5．2．1 交通標志圖像預處理
5．2．2 交通標志檢測與分類
5．3 實景影像交通標志信息提取實例
5．3．1 實驗數據集介紹
5．3．2 實驗環境
5．3．3 通過dropout防止過擬合
5．3．4 損失函數與ADAM優化算法
5．3．5 模型參數設置
5．3．6 實驗過程及分析
5．3．7 結論
……
第6章 實景影像車道線檢測
第7章 實景影像道路裂縫信息提取
第8章 實景影像道路路牌信息提取
第9章 實景影像城市環境專題應用
第10章 展望
參考文獻
展開全部
道路實景影像專題信息提取方法及應用 作者簡介
劉揚，男，1979年生，漢族，吉林省長春市人，北京建筑大學副教授。主要研究方向是智慧城市管理技術、移動道路測量系統及其城市管理應用，主持國家自然基金、十三五國家重點研發項目子課題。
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