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交通运输工程
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交通运输规划与管理
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智能交通信息感知理论与技术
智能交通信息感知理论与技术
作者：
赵池航
著
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2019.09
ISBN：
978-7-121-35622-3
主题：
交通运输管理
中图法分类号：
U495
【中图法分类】
U 交通运输
>
U4公路运输
>
U49交通工程与公路运输技术管理
【学科分类】
工学
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交通运输工程
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交通信息工程及控制
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交通运输规划与管理
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简介
目录
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本书可作为高等院校交通运输工程、交通信息工程与控制、载运工具运用工程等专业研究生及本科生的教材，也可作为高等院校、科研院所和企事业单位从事智能交通系统研究的工程技术人员的参考书。
简介
本书分上、中、下三篇。以智能交通信息感知与处理技术为主线，系统研究分析交通场景中驾驶人、车辆、路面信息的感知与处理技术。主要内容包括：车辆信息感知技术的研究现状分析、交通场景中车辆检测理论与技术等。
目录
封面
版权页
内容简介
前言
目录
上篇 车辆信息感知理论与技术
第1章 车辆信息感知技术的研究现状分析
1.1 车辆检测理论与技术的研究现状
1.2 车辆品牌感知理论与技术的研究现状
1.3 车辆行为感知理论与技术的研究现状
1.4 车辆检索理论与技术的研究现状
第2章 交通场景中车辆检测理论与技术
2.1 车辆图像采集
2.2 基于对称特征的车辆检测方法
2.3 其他车辆检测方法
2.4 感兴趣区域（ROI）定位
2.5 小结
第3章 车辆品牌感知理论与技术
3.1 基于单特征的车辆品牌感知方法
3.2 基于组合特征的车辆品牌感知方法
3.3 小结
第4章 交通场景中车辆异常行为感知理论与技术
4.1 基于颜色空间模型的城市交通场景中信号灯的检测方法
4.2 基于车辆和车牌对称特征的车辆检测方法
4.3 基于联合特征的城市交通场景中车辆异常行为检测方法
4.4 小结
第5章 基于车载装饰品特征的车辆检索方法
5.1 车载装饰品局部区域图像集的构建方法
5.2 基于车载装饰品区域图像颜色直方图的车辆检索方法
5.3 小结
中篇 路面信息感知理论与技术
第6章 路面信息感知技术的研究现状
6.1 路面图像预处理技术研究现状
6.2 路面破损检测技术研究现状
6.3 路面破损分类技术研究现状
第7章 路面信息感知的方法
7.1 基于联合检测器的路面破损检测方法
7.2 基于Contourlet变换的路面图像特征提取方法
7.3 基于联合特征及分类器集成的路面破损类型分类方法
7.4 小结
下篇 驾驶人信息感知理论与技术
Chapter 8 Introduction of Driver's Information Perception
8.1 Introduction of driver's fatigue detection
8.2 Introduction of driver's abnormal activities detection
References
Chapter 9 Perception of Driver's Fatigue Information Using Curvelet transform
9.1 SEU fatigue expression data acquisition
9.2 Curvelet transform for image feature description
9.3 Support Vector Machine (SVM)
9.4 Other classification methods compared
9.5 Experiments
9.6 Conclusions
References
Chapter 10 Recognition of Driver's Fatigue Expression Using Local Multiresolution Derivative Pattern
10.1 Fatigue expression data acquisition
10.2 Local multiresolution derivative pattern
10.3 Classification methods compared
10.4 Experiments
10.5 Conclusions
References
Chapter 11 Perception of Driver's Abnormal Activities Information Using Nonsubsampled Contourlet Transform
11.1 Data acquisition and features extraction of driving postures
11.2 Features extraction by Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT)
11.3 k-Nearest Neighbor (k-NN) classifier
11.4 Other classification methods compared
11.5 Experiments
11.6 Conclusions
References
Chapter 12 Recognizing Driving Postures by Combined Features of Contourlet Transform and Edge Orientation Histogram
12.1 SEU-DP database and image normalization
12.2 Combined features for driving posture description
12.3 Random subspace ensemble of intersection kernel support vector machines for classification
12.4 Experiments
12.5 Conclusions
References
封底
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