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交通場景中的計算機視覺技術及應用 版權信息
- ISBN：9787502496685
- 條形碼：9787502496685 ; 978-7-5024-9668-5
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
交通場景中的計算機視覺技術及應用 本書特色
本書系統地闡述了計算機視覺的優選技術、近期新成果及其在交通場景中的應用。全書共分3章，主要內括交通場景的實時語義分割、分心駕駛行為識別、交通道路障礙檢測。本書可供道路交通行業及計算機、汽車工程領域的科研人員、工程技術人員和管理人員閱讀，也可供高等院校計算機、車輛工程等相關專業的師生學。
交通場景中的計算機視覺技術及應用 內容簡介
本書系統地闡述了計算機視覺的優選技術、近期新成果及其在交通場景中的應用。全書共分3章，主要內容包括交通場景的實時語義分割、分心駕駛行為識別、交通道路障礙檢測。本書可供道路交通行業及計算機、汽車工程領域的科研人員、工程技術人員和管理人員閱讀，也可供高等院校計算機、車輛工程等相關專業的師生學習參考。
交通場景中的計算機視覺技術及應用 目錄
1 交通場景的實時語義分割
1.1 語義分割的研究背景及現狀
1.1.1 引言
1.1.2 國內外研究現狀
1.1.3 實時語義分割研究難點
1.2 相關概念及理論基礎
1.2.1 卷積神經網絡
1.2.2 語義分割相關基礎知識
1.2.3 數據集介紹
1.2.4 實時語義分割任務的典型解決方案
1.3 實時語義分割網絡SSRNet的模型設計
1.3.1 網絡的整體架構
1.3.2 特征提取殘差塊
1.3.3 共享型雙分支網絡架構
1.3.4 上下文路徑
1.3.5 特征融合模塊
1.3.6 上采樣模塊
1.3.7 輔助模塊
1.4 實驗與分析
1.4.1 開發環境
1.4.2 實驗設計
1.4.3 實驗結果與分析
1.4.4 模型的泛化能力
參考文獻
2 分心駕駛行為識別
2.1 分心駕駛行為識別研究背景及現狀
2.1.1 研究背景
2.1.2 國內外研究現狀
2.2 相關理論概述
2.2.1 神經網絡基礎
2.2.2 激活函數
2.2.3 目標檢測理論基礎
2.2.4 人體姿態估計理論基礎
2.2.5 評價指標
2.3 基于YoloV5改進的目標檢測算法
2.3.1 基于YoloV5的目標檢測算法
2.3.2 改進的YoloV5目標檢測算法
2.3.3 實驗結果與分析
2.4 基于輕量級Openpose改進的人體姿態估計算法
2.4.1 基于Openpose的人體姿態估計算法
2.4.2 改進的輕量級Openpose人體姿態估計算法
2.4.3 實驗結果與分析
2.5 二階段行為識別的方法實現
2.5.1 實驗總體流程
2.5.2 實驗方法
2.5.3 實驗結果分析
2.5.4 實驗對比分析
參考文獻
3 交通道路障礙檢測
3.1 交通道路障礙檢測研究背景及現狀
3.1.1 檢測背景
3.1.2 當前研究現狀
3.1.3 道路障礙檢測研究難點
3.2 相關概念及理論基礎
3.2.1 卷積神經網絡
3.2.2 目標檢測算法的相關理論
3.3 基于輕量級YoloV4改進的道路障礙檢測模型
3.3.1 改進后的模型整體
3.3.2 YoloV4算法簡介
3.3.3 輕量級的特征提取網絡
3.3.4 改進的特征融合層
3.3.5 加入注意力機制
3.3.6 改進的CBL模塊
3.4 網絡訓練與實驗結果
3.4.1 開發環境搭建
3.4.2 道路障礙的數據集
3.4.3 實驗設計
3.4.4 實驗結果分析
參考文獻
1.1 語義分割的研究背景及現狀
1.1.1 引言
1.1.2 國內外研究現狀
1.1.3 實時語義分割研究難點
1.2 相關概念及理論基礎
1.2.1 卷積神經網絡
1.2.2 語義分割相關基礎知識
1.2.3 數據集介紹
1.2.4 實時語義分割任務的典型解決方案
1.3 實時語義分割網絡SSRNet的模型設計
1.3.1 網絡的整體架構
1.3.2 特征提取殘差塊
1.3.3 共享型雙分支網絡架構
1.3.4 上下文路徑
1.3.5 特征融合模塊
1.3.6 上采樣模塊
1.3.7 輔助模塊
1.4 實驗與分析
1.4.1 開發環境
1.4.2 實驗設計
1.4.3 實驗結果與分析
1.4.4 模型的泛化能力
參考文獻
2 分心駕駛行為識別
2.1 分心駕駛行為識別研究背景及現狀
2.1.1 研究背景
2.1.2 國內外研究現狀
2.2 相關理論概述
2.2.1 神經網絡基礎
2.2.2 激活函數
2.2.3 目標檢測理論基礎
2.2.4 人體姿態估計理論基礎
2.2.5 評價指標
2.3 基于YoloV5改進的目標檢測算法
2.3.1 基于YoloV5的目標檢測算法
2.3.2 改進的YoloV5目標檢測算法
2.3.3 實驗結果與分析
2.4 基于輕量級Openpose改進的人體姿態估計算法
2.4.1 基于Openpose的人體姿態估計算法
2.4.2 改進的輕量級Openpose人體姿態估計算法
2.4.3 實驗結果與分析
2.5 二階段行為識別的方法實現
2.5.1 實驗總體流程
2.5.2 實驗方法
2.5.3 實驗結果分析
2.5.4 實驗對比分析
參考文獻
3 交通道路障礙檢測
3.1 交通道路障礙檢測研究背景及現狀
3.1.1 檢測背景
3.1.2 當前研究現狀
3.1.3 道路障礙檢測研究難點
3.2 相關概念及理論基礎
3.2.1 卷積神經網絡
3.2.2 目標檢測算法的相關理論
3.3 基于輕量級YoloV4改進的道路障礙檢測模型
3.3.1 改進后的模型整體
3.3.2 YoloV4算法簡介
3.3.3 輕量級的特征提取網絡
3.3.4 改進的特征融合層
3.3.5 加入注意力機制
3.3.6 改進的CBL模塊
3.4 網絡訓練與實驗結果
3.4.1 開發環境搭建
3.4.2 道路障礙的數據集
3.4.3 實驗設計
3.4.4 實驗結果分析
參考文獻
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交通場景中的計算機視覺技術及應用 作者簡介
趙驥，博士，現任遼寧科技大學教授、博士生導師，2013年獲東北大學檢測技術與自動化裝置專業工學博士學位。2012年6-9月在日本垮玉工業大學作訪問學者，2016年5月-2017年5月在新加坡國立大學擔任客座教授。主要研究方向為機器學習、計算機視覺、非線性系統控制方法及應用。承擔國家、省級、市級項目20余項，發表學術論文50余篇，授權發明專利4項、軟件著作權登記6項，獲鞍山市自然科學學術成果獎三等獎1項、遼寧省自然科學學術成果獎三等獎1項。主編教材3部，其中《大學計算機》獲遼寧省“十二五”普通高等教育本科省級規劃教材和遼寧省優秀教材。 艾青，博士，現任遼寧科技大學教授、碩士生導師，2021年獲東北大學模式識別與智能系統專業工學博士學位。主要研究方向為機器學習、人工智能、圖形圖像處理。主持和參與省、市、校和企業委托項目20余項，獲遼寧省自然科學學術成果獎三等獎1項，授權發明專利3項、軟件著作權登記3項。以首作者或通訊作者發表學術論文20余篇，包括SCI、EI檢索論文17篇，作為副主編出版教材1部。
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