利用遥感监测ET技术研究与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:农业科技出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787801675453

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 蒸散发
• ET模型
• 农业遥感
• 水资源
• 生态水文
• 气候变化
• 土地利用
• 环境监测
• GIS

好的，这是一本关于计算机视觉与深度学习在智能交通系统中的应用的图书简介，内容详尽，力求专业性和深度： --- 图书名称：智能交通系统中的计算机视觉与深度学习：从感知到决策 ISBN 待定 出版日期 预计 [填写具体月份和年份] 定价 预计 [填写具体人民币金额] --- 图书简介 本书全面、深入地探讨了计算机视觉与深度学习技术在构建新一代智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的核心作用、前沿进展及其工程实践。随着城市化进程的加速和自动驾驶技术的兴起，传统交通管理模式面临严峻挑战。本书旨在提供一套系统化的理论框架和实用的技术指南，帮助研究人员、工程师和决策者掌握利用先进视觉技术解决复杂交通问题的关键方法。 全书内容结构严谨，从基础理论到尖端应用层层递进，覆盖了从数据采集、特征提取、目标识别、行为分析到系统集成和决策支持的全过程。 第一部分：智能交通视觉感知的基石 本部分首先奠定坚实的基础，为后续高级应用的展开做好铺垫。 第1章：智能交通系统的演进与视觉感知的战略地位 概述现代ITS的发展历程，聚焦于数据驱动型系统的核心需求。 详细阐述机器视觉在交通流监测、事件检测和环境感知中的不可替代性。 对比分析基于地感线圈、雷达、激光雷达（LiDAR）与视觉传感器（可见光、红外、高光谱）在不同场景下的优缺点和互补性。 探讨数据融合在提升交通信息精度和鲁棒性中的关键作用。 第2章：交通场景图像与视频数据的采集、预处理与增强 系统介绍各类交通场景传感器（高清摄像头、鱼眼、球机、无人机载系统）的规格、安装规范与数据格式。 深入讲解图像质量的评估标准，包括分辨率、帧率、动态范围和信噪比。 详述图像去噪、去模糊（运动模糊与散焦模糊）及光照校正的经典算法与基于深度学习的增强方法。 重点讨论在极端天气（雨、雾、雪、强光逆光）条件下，如何通过数据增强技术提高模型训练的泛化能力。 第3章：传统计算机视觉技术在交通分析中的应用回顾 回顾经典目标检测方法，如背景减除法（MOG2, GMM）在静态场景下的运动物体检测效果。 探讨基于光流场（Optical Flow）的交通密度估计和速度测量方法（如Lucas-Kanade算法及其改进）。 介绍基于特征描述子（如HOG、SIFT/SURF）的车辆分类和特征提取技术。 分析传统方法在面对遮挡、尺度变化和复杂背景时的局限性，引出深度学习的必要性。 第二部分：深度学习赋能的交通目标感知 本部分聚焦于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在核心感知任务上的应用。 第4章：深度卷积网络基础及其在交通目标检测中的适配 梳理主流CNN架构（AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet）的原理及其在视觉任务中的演化。 详述单阶段检测器（YOLO系列、SSD）和双阶段检测器（Faster R-CNN系列）的结构特点、性能权衡（速度与精度）。 关键章节：专门探讨交通场景下的目标检测优化策略，包括小目标检测（如行人、摩托车）的改进网络设计（特征金字塔网络FPN的引入与优化）。 讲解Anchor机制的调整、损失函数的设计（如Focal Loss处理类别不平衡问题）。 第5章：高精度交通目标跟踪与轨迹重建 介绍单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）的基本框架（检测-跟踪范式）。 深入解析MOT中的核心算法：数据关联（Data Association），包括基于匈牙利算法的分配和基于图论的全局优化方法。 重点介绍运动预测模型（如卡尔曼滤波、粒子滤波）与深度特征嵌入在长期跟踪中的结合应用。 讲解轨迹的平滑处理、ID切换（ID Switch）的评估与最小化策略。 第6章：交通事件检测与异常行为识别 定义典型交通事件（拥堵、逆行、抛洒物、事故、行人闯入禁区）。 讲解基于时空网络的视频行为识别模型（如3D-CNN, C3D, I3D）在固定场景事件检测中的应用。 讨论如何构建高效的异常检测框架，利用自编码器或生成对抗网络（GANs）学习正常交通流模式，识别偏离常态的事件。 探讨多传感器数据（如雷达热力图与视觉帧）融合对提升事件识别准确率的作用。 第三部分：高级分析与系统决策集成 本部分将视角从单一感知任务提升到宏观的交通流理解和智能化决策层面。 第7章：基于语义分割与场景理解的交通态势感知 介绍像素级分类技术在划分可行驶区域、车道线和非机动车道中的重要性。 详述U-Net、DeepLab系列等语义分割网络在交通场景下的应用与定制。 探讨实例分割（Instance Segmentation, Mask R-CNN）如何精确分离和量化道路上的个体实体。 应用：如何利用高精度分割图来辅助车道保持、障碍物规避以及交通态势的精细化描述。 第8章：交通流微观建模与宏观预测 从视觉数据中提取微观参数：车辆速度分布、排队长度、车头时距（Time Headway）的精确测量。 介绍图神经网络（GNN）在捕捉路网拓扑结构和车辆间相互影响方面的优势。 构建基于GCN/GAT的交通流量预测模型，将历史数据与实时视觉信息相结合，实现短期和中期的交通状态预测。 讨论基于注意力机制的序列模型（如Transformer）在长序列交通数据建模中的潜力。 第9章：边缘计算与实时决策支持系统架构 讨论在边缘设备（如路侧单元RSU、嵌入式AI芯片）上部署深度学习模型的挑战与优化技术（模型剪枝、量化）。 设计一个端到端的实时交通信息采集与反馈系统架构，涵盖数据采集、边缘处理、云端聚合与决策下发。 探讨计算机视觉在信号灯配时优化（感应式控制）中的反馈机制设计。 展望未来：联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下，实现跨路口协同感知的应用前景。 附录 附录包括常用的交通数据集介绍（如BDD100K, Cityscapes, Waymo Open Dataset的交通子集）、关键开源工具箱（TensorFlow/PyTorch）在交通领域的应用指南，以及性能评估指标的详细解读。 --- 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 不仅阐述算法原理，更侧重于在真实、复杂的交通场景数据上部署和优化的实战经验。 2. 前沿性强： 重点涵盖了近五年深度学习在计算机视觉领域的最重要突破，并将其直接映射到ITS的具体需求上。 3. 覆盖面广： 从基础的单帧图像处理，到复杂的时序视频分析和系统级决策支持，形成完整的技术链条。 4. 面向应用： 特别关注系统的实时性、鲁棒性以及在不同气候和光照条件下的适应性问题，是工程师和项目开发者的重要参考书。 本书适合高等院校交通工程、计算机科学、自动化、电子信息工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事智慧城市、自动驾驶感知系统、交通控制系统研发和运营的专业技术人员阅读。

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作为一名长期从事野外调查和验证工作的科研人员，我对书中关于验证环节的论述给予最高评价。在遥感应用领域，验证往往是成果质量的“试金石”，但许多文献往往一带而过。这本书却用相当的篇幅详细探讨了地表参数获取的尺度效应、时间同步性的挑战，以及如何科学地量化不确定性。作者引入了多层次验证体系的概念，从点源观测数据到区域尺度的模型对比，给出了非常系统化的操作指南。特别是对于高分辨率数据的交叉验证策略，书中提出的多点采样优化方案，对于我们解决高山区或复杂下垫面验证难度大的问题，提供了切实可行的思路。它不再是简单地告诉你“你需要验证”，而是手把手地教你“怎样才能验证得科学、验证得有效”，这种对实践细节的尊重，是其他许多同类著作所缺乏的。

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这本书的装帧和排版简直是一场视觉的盛宴。封面设计极具现代感，大胆的色彩搭配和精准的几何图形运用，立刻抓住了我的眼球。内页的纸张质量也无可挑剔，那种温润又不失挺括的手感，让人每次翻阅都成为一种享受。更值得称赞的是，作者在章节布局上的匠心独运。不同理论板块之间的过渡自然流畅，仿佛一条精心编织的丝带，引导着读者的思绪缓缓前行。图表的清晰度和信息密度达到了一个令人惊叹的高度，那些复杂的公式和模型，经过精心的视觉化处理，变得直观易懂，即便是初涉此领域的读者也能迅速抓住核心脉络。阅读体验的提升，很大程度上归功于这种对细节的极致追求，从字号的选择到行距的把控，无不体现出出版方和作者对知识传播的尊重。它不仅仅是一本技术手册，更像是一件精心打磨的艺术品，值得放在书架上细细品味。

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这本书的写作风格非常具有引导性和启发性，它似乎是在与一位经验丰富的导师进行一对一的深入交流。作者的语言清晰、逻辑严密，但在表达复杂的科学概念时，又流露出一种恰到好处的谦逊和开放态度。在讨论到前沿研究的局限性和未来发展方向时，作者没有给出武断的结论，而是提出了几个极具挑战性的开放性问题，这极大地激发了我的批判性思维和探索欲。阅读过程中，我多次停下来，思考自己以往的研究路径是否可以从书中提出的新角度进行重构。这本书的价值不在于提供现成的答案，而在于它能够有效地重塑读者的认知框架，帮助我们跳出固有的思维定势，去迎接遥感技术未来可能出现的范式转变。它是一面镜子，映照出我们知识体系中的盲点，也是一盏明灯，指引我们探寻更广阔的科学疆域。

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这本书最让我拍案叫绝的地方，在于其对跨学科知识融会贯通的广度与深度。它巧妙地将地球物理学的基本原理与先进的计算机算法进行了深度耦合，构建了一个坚实的理论框架。我原以为涉及气象学和边界层物理的部分会是枯燥难懂的数学推导，但作者的叙述方式却充满了一种科学家的浪漫和严谨并存的美感。通过对能量平衡方程的层层剖析，我们得以窥见地表与大气之间能量交换的微妙机制，这远比简单地套用公式要来得深刻。作者并没有把这些高深的理论当作是必须跨越的障碍，而是将其巧妙地嵌入到监测流程的每一步，让读者理解“为什么”要这么做，而非仅仅是“如何”去做。这种对底层逻辑的追溯和强调，使得整本书的知识体系具有极强的生命力和延展性，为未来技术的迭代奠定了坚实的基础。

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我花了大量时间研读了其中关于数据预处理的章节，深感作者在处理实际复杂性方面的功力。面对遥感数据固有的噪声、缺失值以及大气校正的挑战，书中的方法论描述得深入浅出，没有一味地停留在理论的空中楼阁，而是提供了大量可操作的实战案例和具体的参数设置建议。特别是对于不同传感器的适用性分析，作者进行了详尽的对比，并结合了具体地理环境的约束条件进行讨论，这种接地气的分析视角，极大地拓宽了我对数据选择的理解。我尤其欣赏作者没有将“最优解”绝对化，而是强调了“情景依赖性”，这在瞬息万变的科研实践中显得尤为宝贵。它教会了我如何像一个经验丰富的现场工程师那样去思考问题，而不是仅仅停留在书本上的理想模型。读完这部分内容，我立刻着手优化了我手头项目中的数据清洗流程，效果立竿见影。

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