《深度學習之多源數據融合的目標檢測與跟蹤》
作者：
張文利
出版日期：
2021-08-01
字數：
150000
開本：
16
頁數：
144
分類：
其它
ISBN：
978-7-5184-3273-8
定價：
￥58.00
官網優(yōu)惠價格：
￥46.4
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內容簡介
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圖書目錄
第 1 章緒論
1.1 本書背景
1.2 國內外研究現狀
1.3 本書內容與主要貢獻
1.4 本書的結構安排
第 2 章深度傳感器與深度圖像特性
2.1 引言
2.2 深度傳感器介紹
2.3 深度圖像特性
2.4 本章小結
第 3 章基……第 1 章緒論
1.1 本書背景
1.2 國內外研究現狀
1.3 本書內容與主要貢獻
1.4 本書的結構安排
第 2 章深度傳感器與深度圖像特性
2.1 引言
2.2 深度傳感器介紹
2.3 深度圖像特性
2.4 本章小結
第 3 章基于非對稱自適應特征融合的 RGB-D 人員檢測
3.1 算法總體架構
3.2 非對稱RGB-D雙流網絡設計
3.3 深度特征金字塔結構設計
3.4 多模態(tài)自適應通道加權模塊設計
3.5 多分支預測網絡設計
3.6 實驗結果分析
3.7 本章小結
第 4 章基于深度信息改進 DeepSort 多目標跟蹤算法
4.1 基于預訓練CNN模型提取人員外觀特征
4.2 基于卡爾曼濾波預測人員運動狀態(tài)
4.3 基于深度變化率優(yōu)化的目標匹配
4.4 基于軌跡上下文深度差優(yōu)化的軌跡處理
4.5 實驗結果分析
4.6 本章小結
第 5 章基于非對稱孿生網絡的目標跟蹤算法
5.1 多人員跟蹤算法總體框架
5.2 基于非對稱孿生網絡的軌跡生成模塊設計
5.3 基于時序信息的軌跡優(yōu)化模塊設計
5.4 實驗結果與分析
5.5 本章小結
第 6 章應用系統案例
6.1 基于RGB-D的雙向人流量統計系統
6.2 基于RGB-D的室內人員口罩佩戴情況識別系統
6.3 本章小結
第 7 章總結與展望
7.1 總結
7.2 展望
參考文獻
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