深度学与智慧交通 交通运输 焦海宁,郭濠奇 新华正版
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作者焦海宁,郭濠奇
出版社冶金工业出版社
ISBN9787502492007
出版时间2022-06
版次1
装帧平装
开本16开
页数156页
字数208千字
定价58元
货号xhwx_1202712760
上书时间2024-03-10
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商品详情
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目录：
1 绪论
1.1 智慧交通概述
1.1.1 基本概念
1.1.2 体系结构
1.1.3 相关政策与研究进展
1.2 深度学概述
1.3 交通领域中深度学技术的应用
2 基于retina的车牌识别系统
2.1 概述
2.1.1 车牌识别的意义
2.1.2 研究现状分析
2.2 retina
2.2.1 retina的特征提取网络
2.2.2 锚点设置
2.2.3 focal loss损失函数
2.3 基于卷积神经网络的字符识别
2.3.1 字符分类识别框架
2.3.2 字符特征提取网络
2.4 数据集
2.5 车牌识别实战
2.5.1 实验环境配置
2.5.2 车牌定位检测
2.5.3 车牌字符识别
2.5.4 整体功能测试
2.6 车牌识别应用软件设计
3 交通枢纽关键物体检测
3.1 概述
3.1.1 交通枢纽物体检测的意义
3.1.2 外研究现状
3.2 基于深度学的交通枢纽关键物体检测
3.2.1 yolo算介绍
3.2.2 基于yolo v3的交通枢纽行人检测
3.3 实验与分析
3.3.1 实验台与dark框架
3.3.2 数据集制作
3.3.3 评价指标选定
3.3.4 实验结果分析
4 基于csr算的交通人群
4.1 人群概述
4.1.1 人群的意义
4.1.2 外研究现状
4.2 csr算
4.2.1 特征提取网络
4.2.2 损失函数和评价指标设置
4.3 基于csr的交通人群
4.3.1 特征提取网络
4.3.2 真实密度图的生成
4.3.3 数据集
4.4 交通人群算实战
4.4.1 模型训练
4.4.2 模型测试
5 基于ssd交通标志检测识别
5.1 交通标志检测识别
5.1.1 交通标志检测识别的意义
5.1.2 研究现状分析
5.1.3 交通标志识别研究的关键技术
5.2 ssd算
5.2.1 ssd网络结构
5.2.2 锚点设置
5.2.3 损失函数
5.3 数据集
5.4 交通标志检测识别实战
5.4.1 实验环境
5.4.2 交通标志检测识别
6 交通枢纽关键目标跟踪
6.1 目标跟踪概述
6.1.1 目标跟踪的意义
6.1.2 研究现状
6.2 基于深度学的目标跟踪算
6.2.1 基于孪生网络的单目标跟踪算
6.2.2 基于sort的多目标跟踪算
6.3 基于yolo v5的deep sort的交通枢纽关键目标跟踪
6.3.1 yolo v5模型的训练
6.3.2 re-id模型的训练
6.3.3 基于yolo v5的deep sort模型的运行演示
6.3.4 跟踪结果
7 结与展望
7.1 结
7.2 展望
参文献
内容简介：
本书介绍了智慧交通和深度学的基本内涵及外研究状况，提出了将深度学融入智慧交通的研究体系，具体通过基于retina的车牌识别系统、交通枢纽关键物体检测、基于csr算的交通人群、基于ssd交通标志检测识别、交通枢纽的关键物体跟踪等多个案例进行详细探讨，全方位体现了深度学与智慧交通的融合。本书可供从事交通运输、无人驾驶和车联网技术的工程技术人员参，也可供高等院校人工智能及其相关专业的师生阅读参。
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