利用遙感監測ET技術研究與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:農業科技齣版社

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1900-01-01

價格:32.00元

裝幀:

isbn號碼:9787801675453

叢書系列:

圖書標籤:

• 遙感
• 蒸散發
• ET模型
• 農業遙感
• 水資源
• 生態水文
• 氣候變化
• 土地利用
• 環境監測
• GIS

好的，這是一本關於計算機視覺與深度學習在智能交通係統中的應用的圖書簡介，內容詳盡，力求專業性和深度： --- 圖書名稱：智能交通係統中的計算機視覺與深度學習：從感知到決策 ISBN 待定 齣版日期 預計 [填寫具體月份和年份] 定價 預計 [填寫具體人民幣金額] --- 圖書簡介 本書全麵、深入地探討瞭計算機視覺與深度學習技術在構建新一代智能交通係統（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的核心作用、前沿進展及其工程實踐。隨著城市化進程的加速和自動駕駛技術的興起，傳統交通管理模式麵臨嚴峻挑戰。本書旨在提供一套係統化的理論框架和實用的技術指南，幫助研究人員、工程師和決策者掌握利用先進視覺技術解決復雜交通問題的關鍵方法。 全書內容結構嚴謹，從基礎理論到尖端應用層層遞進，覆蓋瞭從數據采集、特徵提取、目標識彆、行為分析到係統集成和決策支持的全過程。 第一部分：智能交通視覺感知的基石 本部分首先奠定堅實的基礎，為後續高級應用的展開做好鋪墊。 第1章：智能交通係統的演進與視覺感知的戰略地位 概述現代ITS的發展曆程，聚焦於數據驅動型係統的核心需求。 詳細闡述機器視覺在交通流監測、事件檢測和環境感知中的不可替代性。 對比分析基於地感綫圈、雷達、激光雷達（LiDAR）與視覺傳感器（可見光、紅外、高光譜）在不同場景下的優缺點和互補性。 探討數據融閤在提升交通信息精度和魯棒性中的關鍵作用。 第2章：交通場景圖像與視頻數據的采集、預處理與增強 係統介紹各類交通場景傳感器（高清攝像頭、魚眼、球機、無人機載係統）的規格、安裝規範與數據格式。 深入講解圖像質量的評估標準，包括分辨率、幀率、動態範圍和信噪比。 詳述圖像去噪、去模糊（運動模糊與散焦模糊）及光照校正的經典算法與基於深度學習的增強方法。 重點討論在極端天氣（雨、霧、雪、強光逆光）條件下，如何通過數據增強技術提高模型訓練的泛化能力。 第3章：傳統計算機視覺技術在交通分析中的應用迴顧 迴顧經典目標檢測方法，如背景減除法（MOG2, GMM）在靜態場景下的運動物體檢測效果。 探討基於光流場（Optical Flow）的交通密度估計和速度測量方法（如Lucas-Kanade算法及其改進）。 介紹基於特徵描述子（如HOG、SIFT/SURF）的車輛分類和特徵提取技術。 分析傳統方法在麵對遮擋、尺度變化和復雜背景時的局限性，引齣深度學習的必要性。 第二部分：深度學習賦能的交通目標感知 本部分聚焦於深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）在核心感知任務上的應用。 第4章：深度捲積網絡基礎及其在交通目標檢測中的適配 梳理主流CNN架構（AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet）的原理及其在視覺任務中的演化。 詳述單階段檢測器（YOLO係列、SSD）和雙階段檢測器（Faster R-CNN係列）的結構特點、性能權衡（速度與精度）。 關鍵章節：專門探討交通場景下的目標檢測優化策略，包括小目標檢測（如行人、摩托車）的改進網絡設計（特徵金字塔網絡FPN的引入與優化）。 講解Anchor機製的調整、損失函數的設計（如Focal Loss處理類彆不平衡問題）。 第5章：高精度交通目標跟蹤與軌跡重建 介紹單目標跟蹤（SOT）和多目標跟蹤（MOT）的基本框架（檢測-跟蹤範式）。 深入解析MOT中的核心算法：數據關聯（Data Association），包括基於匈牙利算法的分配和基於圖論的全局優化方法。 重點介紹運動預測模型（如卡爾曼濾波、粒子濾波）與深度特徵嵌入在長期跟蹤中的結閤應用。 講解軌跡的平滑處理、ID切換（ID Switch）的評估與最小化策略。 第6章：交通事件檢測與異常行為識彆 定義典型交通事件（擁堵、逆行、拋灑物、事故、行人闖入禁區）。 講解基於時空網絡的視頻行為識彆模型（如3D-CNN, C3D, I3D）在固定場景事件檢測中的應用。 討論如何構建高效的異常檢測框架，利用自編碼器或生成對抗網絡（GANs）學習正常交通流模式，識彆偏離常態的事件。 探討多傳感器數據（如雷達熱力圖與視覺幀）融閤對提升事件識彆準確率的作用。 第三部分：高級分析與係統決策集成 本部分將視角從單一感知任務提升到宏觀的交通流理解和智能化決策層麵。 第7章：基於語義分割與場景理解的交通態勢感知 介紹像素級分類技術在劃分可行駛區域、車道綫和非機動車道中的重要性。 詳述U-Net、DeepLab係列等語義分割網絡在交通場景下的應用與定製。 探討實例分割（Instance Segmentation, Mask R-CNN）如何精確分離和量化道路上的個體實體。 應用：如何利用高精度分割圖來輔助車道保持、障礙物規避以及交通態勢的精細化描述。 第8章：交通流微觀建模與宏觀預測 從視覺數據中提取微觀參數：車輛速度分布、排隊長度、車頭時距（Time Headway）的精確測量。 介紹圖神經網絡（GNN）在捕捉路網拓撲結構和車輛間相互影響方麵的優勢。 構建基於GCN/GAT的交通流量預測模型，將曆史數據與實時視覺信息相結閤，實現短期和中期的交通狀態預測。 討論基於注意力機製的序列模型（如Transformer）在長序列交通數據建模中的潛力。 第9章：邊緣計算與實時決策支持係統架構 討論在邊緣設備（如路側單元RSU、嵌入式AI芯片）上部署深度學習模型的挑戰與優化技術（模型剪枝、量化）。 設計一個端到端的實時交通信息采集與反饋係統架構，涵蓋數據采集、邊緣處理、雲端聚閤與決策下發。 探討計算機視覺在信號燈配時優化（感應式控製）中的反饋機製設計。 展望未來：聯邦學習（Federated Learning）在保護數據隱私前提下，實現跨路口協同感知的應用前景。 附錄 附錄包括常用的交通數據集介紹（如BDD100K, Cityscapes, Waymo Open Dataset的交通子集）、關鍵開源工具箱（TensorFlow/PyTorch）在交通領域的應用指南，以及性能評估指標的詳細解讀。 --- 本書特色： 1. 理論與實踐緊密結閤： 不僅闡述算法原理，更側重於在真實、復雜的交通場景數據上部署和優化的實戰經驗。 2. 前沿性強： 重點涵蓋瞭近五年深度學習在計算機視覺領域的最重要突破，並將其直接映射到ITS的具體需求上。 3. 覆蓋麵廣： 從基礎的單幀圖像處理，到復雜的時序視頻分析和係統級決策支持，形成完整的技術鏈條。 4. 麵嚮應用： 特彆關注係統的實時性、魯棒性以及在不同氣候和光照條件下的適應性問題，是工程師和項目開發者的重要參考書。 本書適閤高等院校交通工程、計算機科學、自動化、電子信息工程等專業的本科高年級學生、研究生，以及從事智慧城市、自動駕駛感知係統、交通控製係統研發和運營的專業技術人員閱讀。

评分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間研讀瞭其中關於數據預處理的章節，深感作者在處理實際復雜性方麵的功力。麵對遙感數據固有的噪聲、缺失值以及大氣校正的挑戰，書中的方法論描述得深入淺齣，沒有一味地停留在理論的空中樓閣，而是提供瞭大量可操作的實戰案例和具體的參數設置建議。特彆是對於不同傳感器的適用性分析，作者進行瞭詳盡的對比，並結閤瞭具體地理環境的約束條件進行討論，這種接地氣的分析視角，極大地拓寬瞭我對數據選擇的理解。我尤其欣賞作者沒有將“最優解”絕對化，而是強調瞭“情景依賴性”，這在瞬息萬變的科研實踐中顯得尤為寶貴。它教會瞭我如何像一個經驗豐富的現場工程師那樣去思考問題，而不是僅僅停留在書本上的理想模型。讀完這部分內容，我立刻著手優化瞭我手頭項目中的數據清洗流程，效果立竿見影。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我拍案叫絕的地方，在於其對跨學科知識融會貫通的廣度與深度。它巧妙地將地球物理學的基本原理與先進的計算機算法進行瞭深度耦閤，構建瞭一個堅實的理論框架。我原以為涉及氣象學和邊界層物理的部分會是枯燥難懂的數學推導，但作者的敘述方式卻充滿瞭一種科學傢的浪漫和嚴謹並存的美感。通過對能量平衡方程的層層剖析，我們得以窺見地錶與大氣之間能量交換的微妙機製，這遠比簡單地套用公式要來得深刻。作者並沒有把這些高深的理論當作是必須跨越的障礙，而是將其巧妙地嵌入到監測流程的每一步，讓讀者理解“為什麼”要這麼做，而非僅僅是“如何”去做。這種對底層邏輯的追溯和強調，使得整本書的知識體係具有極強的生命力和延展性，為未來技術的迭代奠定瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版簡直是一場視覺的盛宴。封麵設計極具現代感，大膽的色彩搭配和精準的幾何圖形運用，立刻抓住瞭我的眼球。內頁的紙張質量也無可挑剔，那種溫潤又不失挺括的手感，讓人每次翻閱都成為一種享受。更值得稱贊的是，作者在章節布局上的匠心獨運。不同理論闆塊之間的過渡自然流暢，仿佛一條精心編織的絲帶，引導著讀者的思緒緩緩前行。圖錶的清晰度和信息密度達到瞭一個令人驚嘆的高度，那些復雜的公式和模型，經過精心的視覺化處理，變得直觀易懂，即便是初涉此領域的讀者也能迅速抓住核心脈絡。閱讀體驗的提升，很大程度上歸功於這種對細節的極緻追求，從字號的選擇到行距的把控，無不體現齣齣版方和作者對知識傳播的尊重。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一件精心打磨的藝術品，值得放在書架上細細品味。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事野外調查和驗證工作的科研人員，我對書中關於驗證環節的論述給予最高評價。在遙感應用領域，驗證往往是成果質量的“試金石”，但許多文獻往往一帶而過。這本書卻用相當的篇幅詳細探討瞭地錶參數獲取的尺度效應、時間同步性的挑戰，以及如何科學地量化不確定性。作者引入瞭多層次驗證體係的概念，從點源觀測數據到區域尺度的模型對比，給齣瞭非常係統化的操作指南。特彆是對於高分辨率數據的交叉驗證策略，書中提齣的多點采樣優化方案，對於我們解決高山區或復雜下墊麵驗證難度大的問題，提供瞭切實可行的思路。它不再是簡單地告訴你“你需要驗證”，而是手把手地教你“怎樣纔能驗證得科學、驗證得有效”，這種對實踐細節的尊重，是其他許多同類著作所缺乏的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常具有引導性和啓發性，它似乎是在與一位經驗豐富的導師進行一對一的深入交流。作者的語言清晰、邏輯嚴密，但在錶達復雜的科學概念時，又流露齣一種恰到好處的謙遜和開放態度。在討論到前沿研究的局限性和未來發展方嚮時，作者沒有給齣武斷的結論，而是提齣瞭幾個極具挑戰性的開放性問題，這極大地激發瞭我的批判性思維和探索欲。閱讀過程中，我多次停下來，思考自己以往的研究路徑是否可以從書中提齣的新角度進行重構。這本書的價值不在於提供現成的答案，而在於它能夠有效地重塑讀者的認知框架，幫助我們跳齣固有的思維定勢，去迎接遙感技術未來可能齣現的範式轉變。它是一麵鏡子，映照齣我們知識體係中的盲點，也是一盞明燈，指引我們探尋更廣闊的科學疆域。

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