“互聯網+”人工智能技術實現(簡體書)
商品資訊
ISBN13:9787563829194
出版社:首都經濟貿易大學出版社
作者:劉經緯; 朱敏玲; 楊蕾
出版日:2019/06/01
裝訂/頁數:平裝/120頁
規格:26cm*19cm (高/寬)
商品簡介
作者簡介
目次
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商品簡介
本書從人工智能的角度出發,以“互聯網+”人工智能方法和智能家居領域中的異常檢測應用為案例,對人工智能方法應用於監控視頻中出現的入侵、異常區域進行發現、分割、處理和分析等方法進行研究。同時,在對模式識別技術和信號分析方法進行深入研究的基礎上,論述了一種可以應用于智能監控中的自適應小波神經網絡方法,進行了計算機仿真,並構建了一個實際應用系統。
作者簡介
劉經緯,主要研究方向為人工智能、智能系統、智能控制、互聯網+智能家居與電子商務,發表論文、專利、軟件著作權20余項。2015年獲首都經濟貿易大學青年教學基本功大賽一等獎和最受學生歡迎獎。主講課程為《數據庫應用》、《IT項目管理》、《網絡工程與C#網站開發》、《嵌入式系統》、《智能控
目次
1緒論
11“互聯網+智能系統”的背景與意義/
12人工智能與智能監控技術的現狀/
121人工智能技術的發展/
122智能視頻監控技術的研究現狀/
123智能視頻分析技術的研究現狀/
13本書內容概述/
131本書解決的問題/
132本書的主要內容/
14本書的結構安排/
2人工智能方法的理論基礎
21神經網絡理論/
211神經網絡理論的發展/
212神經網絡的特徵/
213BP神經網絡的基本理論/
214BP神經網絡的優點和存在的問題/
22小波分析理論/
221小波分析的發展/
222小波分析的基本理論/
223小波分析的特點和存在的問題/
23小波神經網絡理論/
231小波神經網絡的發展/
232小波神經網絡的基本理論/
233小波神經網絡的優點和存在的問題/
24本章小結/
3自適應小波神經網絡人工智能方法理論研究
31自適應小波神經網絡方法概述/
32自適應小波神經網絡的設計/
321自適應小波神經網絡系統設計/
322自適應小波神經網絡結構設計/
323自適應小波神經網絡算法設計/
33自適應小波神經網絡算法實例研究/
331自適應小波神經網絡算法實例的提出/
332針對研究實例的算法設計/
34本章小結/
4自適應小波神經網絡方法的計算機仿真研究
41計算機仿真研究概述/
411計算機仿真方法概述/
412計算機仿真研究的目標/
413計算機仿真研究的實驗內容/
414計算機仿真研究的程序設計/
42計算機仿真實驗的主要內容/
421自適應小波神經網絡算法的可行性實驗/
422自適應小波神經網絡算法的變學習效率實驗/
423自適應小波神經網絡算法的變誤差精度實驗/
424BP神經網絡算法的可行性實驗/
425BP神經網絡算法的變學習效率實驗/
426BP神經網絡算法的變誤差精度實驗/
43計算機仿真實驗的結論/
431自適應小波神經網絡計算機仿真實驗的結論/
432BP神經網絡計算機仿真實驗的結論/
433對兩種神經網絡計算機仿真實驗結果的對比/
44本章小結/
5智能視覺系統設計與實現
51智能視頻監控系統的功能設計/
52智能視頻監控系統的系統設計/
53智能視頻監控系統的硬件設計/
531智能監控視頻的工作過程/
532視頻監控的工作過程/
54智能視頻監控系統的軟件設計/
541智能視頻監控系統的軟件設計概述/
542視頻採集傳輸的程序設計/
543視頻分析的算法設計/
55視頻分析算法的實現/
551視頻圖像預處理/
552背景更新/
553背景差分/
554圖像分割/
555分割區域圖像二值化/
556分割區域圖像歸一化/
557分割區域圖像特徵提取/
558分割區域圖像模式識別/
56智能視頻監控系統的聯調及展示/
561系統聯調實驗/
562視頻採集和傳輸實驗/
563視頻處理和分析實驗/
564真實生活場景實驗/
57本章小結/
6“大智移雲”新工科方法與技術的智能家居系統設計與實現
61應用背景/
62應用價值/
63研究技術方案/
64多網絡單點接入集成步驟/
65系統運行步驟/
66本章小結/
7“大智移雲”與虛擬現實的跨平臺3D智能交通指揮方法及系統
71背景技術/
72研究目的/
73研究的優勢/
74研究的技術方案/
741“大智移雲”與虛擬現實技術的跨平臺3D智能交通指揮
系統/
742“大智移雲”與虛擬現實技術的跨平臺3D智能交通指揮
方法/
75研究的實施方式/
751智能終端層(1)/
752網絡安全層(3)/
753接入服務層(4)/
754核心數據層(5)/
755監控指揮層(6)/
11“互聯網+智能系統”的背景與意義/
12人工智能與智能監控技術的現狀/
121人工智能技術的發展/
122智能視頻監控技術的研究現狀/
123智能視頻分析技術的研究現狀/
13本書內容概述/
131本書解決的問題/
132本書的主要內容/
14本書的結構安排/
2人工智能方法的理論基礎
21神經網絡理論/
211神經網絡理論的發展/
212神經網絡的特徵/
213BP神經網絡的基本理論/
214BP神經網絡的優點和存在的問題/
22小波分析理論/
221小波分析的發展/
222小波分析的基本理論/
223小波分析的特點和存在的問題/
23小波神經網絡理論/
231小波神經網絡的發展/
232小波神經網絡的基本理論/
233小波神經網絡的優點和存在的問題/
24本章小結/
3自適應小波神經網絡人工智能方法理論研究
31自適應小波神經網絡方法概述/
32自適應小波神經網絡的設計/
321自適應小波神經網絡系統設計/
322自適應小波神經網絡結構設計/
323自適應小波神經網絡算法設計/
33自適應小波神經網絡算法實例研究/
331自適應小波神經網絡算法實例的提出/
332針對研究實例的算法設計/
34本章小結/
4自適應小波神經網絡方法的計算機仿真研究
41計算機仿真研究概述/
411計算機仿真方法概述/
412計算機仿真研究的目標/
413計算機仿真研究的實驗內容/
414計算機仿真研究的程序設計/
42計算機仿真實驗的主要內容/
421自適應小波神經網絡算法的可行性實驗/
422自適應小波神經網絡算法的變學習效率實驗/
423自適應小波神經網絡算法的變誤差精度實驗/
424BP神經網絡算法的可行性實驗/
425BP神經網絡算法的變學習效率實驗/
426BP神經網絡算法的變誤差精度實驗/
43計算機仿真實驗的結論/
431自適應小波神經網絡計算機仿真實驗的結論/
432BP神經網絡計算機仿真實驗的結論/
433對兩種神經網絡計算機仿真實驗結果的對比/
44本章小結/
5智能視覺系統設計與實現
51智能視頻監控系統的功能設計/
52智能視頻監控系統的系統設計/
53智能視頻監控系統的硬件設計/
531智能監控視頻的工作過程/
532視頻監控的工作過程/
54智能視頻監控系統的軟件設計/
541智能視頻監控系統的軟件設計概述/
542視頻採集傳輸的程序設計/
543視頻分析的算法設計/
55視頻分析算法的實現/
551視頻圖像預處理/
552背景更新/
553背景差分/
554圖像分割/
555分割區域圖像二值化/
556分割區域圖像歸一化/
557分割區域圖像特徵提取/
558分割區域圖像模式識別/
56智能視頻監控系統的聯調及展示/
561系統聯調實驗/
562視頻採集和傳輸實驗/
563視頻處理和分析實驗/
564真實生活場景實驗/
57本章小結/
6“大智移雲”新工科方法與技術的智能家居系統設計與實現
61應用背景/
62應用價值/
63研究技術方案/
64多網絡單點接入集成步驟/
65系統運行步驟/
66本章小結/
7“大智移雲”與虛擬現實的跨平臺3D智能交通指揮方法及系統
71背景技術/
72研究目的/
73研究的優勢/
74研究的技術方案/
741“大智移雲”與虛擬現實技術的跨平臺3D智能交通指揮
系統/
742“大智移雲”與虛擬現實技術的跨平臺3D智能交通指揮
方法/
75研究的實施方式/
751智能終端層(1)/
752網絡安全層(3)/
753接入服務層(4)/
754核心數據層(5)/
755監控指揮層(6)/
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