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道路实景影像专题信息提取方法及应用 版权信息
- ISBN：9787307224728
- 条形码：9787307224728 ; 978-7-307-22472-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
道路实景影像专题信息提取方法及应用 内容简介
本书主要介绍了道路实景影像中进行专题信息提取的技术方法及其理论基础，并结合笔者在城市管理方面的实践，分别叙述了其在交通标志、车道线、道路裂缝、道路路牌、城市环境信息等方面提取的方法和实例。全书共分为10章，章就移动测图系统和道路实景影像进行了综述。第2章主要叙述了如何进行道路实景影像的数据采集，并从工程应用角度重点叙述了采集核心步骤、注意事项等。第3章和第4章主要介绍了传统的道路实景影像信息提取方式以及目前应用较多深度学习方法中使用到的基础理论和相关技术方法。第5章、第6章、第7章、第8章则分别叙述了道路实景影像在交通标志、车道线、道路裂缝、道路路牌等方面进行信息提取方法和实例。第9章主要介绍了道路实景影像在城市环境评估方面的专题应用。0章对本书内容进行了总结和展望。
道路实景影像专题信息提取方法及应用 目录
第1章 绪论
1．1 移动测图系统产生的背景
1．2 移动测图系统与可量测实景影像
1．2．1 移动测图系统
1．2．2 可量测实景影像
1．3 可量测实景影像的应用
第2章 道路实景影像的获取方法
2．1 道路实景影像数据获取方式
2．2 道路实景影像数据采集流程
2．2．1 采集项目实施前准备
2．2．2 单次数据采集前准备
2．2．3 数据质量检查与评价
第3章 传统图像处理技术
3．1 颜色模型相关理论
3．2 彩色图像灰度化
3．3 图像增强
3．3．1 灰度变换
3．3．2 直方图均衡化
3．3．3 直方图规定化
3．4 图像平滑
3．4．1 均值滤波
3．4．2 高斯滤波
3．4．3 中值滤波
3．4．4 双边滤波
3．5 二值化
3．5．1 全局阈值法
3．5．2 迭代法阈值分割
3．5．3 Otsu阈值分割
3．5．4 基于二值化的形态学法
3．6 图像变换
3．6．1 Hough变换
3．6．2 Radon变换
3．6．3 傅里叶变换
3．6．4 小波变换
第4章 深度学习图像处理技术
4．1 深度学习的概念
4．2 卷积神经网络
4．3 深度学习与图像识别
4．3．1 图像分类
4．3．2 目标检测
4．3．3 语义分割
4．3．4 实例分割
第5章 实景影像交通标志信息提取
5．1 实景影像交通标志的特征分析
5．1．1 道路交通标志概念
5．1．2 道路交通标志的分类
5．2 实景影像交通标志的提取方法
5．2．1 交通标志图像预处理
5．2．2 交通标志检测与分类
5．3 实景影像交通标志信息提取实例
5．3．1 实验数据集介绍
5．3．2 实验环境
5．3．3 通过dropout防止过拟合
5．3．4 损失函数与ADAM优化算法
5．3．5 模型参数设置
5．3．6 实验过程及分析
5．3．7 结论
……
第6章 实景影像车道线检测
第7章 实景影像道路裂缝信息提取
第8章 实景影像道路路牌信息提取
第9章 实景影像城市环境专题应用
第10章 展望
参考文献
1．1 移动测图系统产生的背景
1．2 移动测图系统与可量测实景影像
1．2．1 移动测图系统
1．2．2 可量测实景影像
1．3 可量测实景影像的应用
第2章 道路实景影像的获取方法
2．1 道路实景影像数据获取方式
2．2 道路实景影像数据采集流程
2．2．1 采集项目实施前准备
2．2．2 单次数据采集前准备
2．2．3 数据质量检查与评价
第3章 传统图像处理技术
3．1 颜色模型相关理论
3．2 彩色图像灰度化
3．3 图像增强
3．3．1 灰度变换
3．3．2 直方图均衡化
3．3．3 直方图规定化
3．4 图像平滑
3．4．1 均值滤波
3．4．2 高斯滤波
3．4．3 中值滤波
3．4．4 双边滤波
3．5 二值化
3．5．1 全局阈值法
3．5．2 迭代法阈值分割
3．5．3 Otsu阈值分割
3．5．4 基于二值化的形态学法
3．6 图像变换
3．6．1 Hough变换
3．6．2 Radon变换
3．6．3 傅里叶变换
3．6．4 小波变换
第4章 深度学习图像处理技术
4．1 深度学习的概念
4．2 卷积神经网络
4．3 深度学习与图像识别
4．3．1 图像分类
4．3．2 目标检测
4．3．3 语义分割
4．3．4 实例分割
第5章 实景影像交通标志信息提取
5．1 实景影像交通标志的特征分析
5．1．1 道路交通标志概念
5．1．2 道路交通标志的分类
5．2 实景影像交通标志的提取方法
5．2．1 交通标志图像预处理
5．2．2 交通标志检测与分类
5．3 实景影像交通标志信息提取实例
5．3．1 实验数据集介绍
5．3．2 实验环境
5．3．3 通过dropout防止过拟合
5．3．4 损失函数与ADAM优化算法
5．3．5 模型参数设置
5．3．6 实验过程及分析
5．3．7 结论
……
第6章 实景影像车道线检测
第7章 实景影像道路裂缝信息提取
第8章 实景影像道路路牌信息提取
第9章 实景影像城市环境专题应用
第10章 展望
参考文献
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道路实景影像专题信息提取方法及应用 作者简介
刘扬，男，1979年生，汉族，吉林省长春市人，北京建筑大学副教授。主要研究方向是智慧城市管理技术、移动道路测量系统及其城市管理应用，主持国家自然基金、十三五国家重点研发项目子课题。
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