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路邊是一塊特殊的區域，在農業、林業、運輸業、能源和通訊、國家安全和環境保護部門等很多領域中具有重要的意義。如果能獲取路邊環境的精確信息，會有助於很多現實應用的建設，比如高效路邊管理、植被增長條件監測和道路危險評估。深度神經網絡學習在機器學習和數據挖掘領域正變得越來越流行。本書介紹了新的場景分析構架，利用深度學習來解決路邊視頻數據的切分和分析，重點探討了路邊視頻數據分析的方法和應用，描述了多種系統構架和方法論，這些構架和方法論建立在專門為路邊視頻數據處理而設計的不同種類的學習算法之上，包括切分、特徵提取和分類的具體設計。本書還演示了路邊火災風險測量上的應用路邊視頻分析案例。
作者簡介
作者：布裡傑什•維爾馬，中央昆士蘭大學智能系統中心教授，研究興趣為計算智能和模式識別。張立剛，中央昆士蘭大學研究員，研究興趣為圖像分割與識別、情感計算和機器學習。大衛•斯托克韋爾，中央昆士蘭大學研究員，研究興趣為機器學習。譯者：朱丹浩，南京大學計算機科學博士，江蘇警官學院教師，教授數據結構、公共安全人工智能導論等課程，研究興趣為深度學習、知識挖掘和語義理解，已在SCI、SSCI等期刊發表十多篇論文。申小虎，大連海事大學信息科學在讀博士，江蘇警官學院教師，研究方向為場景識別、圖像切分、車輛違章監測和神經網絡。王瑜，河海大學碩士，任職于南京銀行，研究興趣為信息系統與人工智能。
目次
·1.導論
·2.路邊視頻分析框架
·3.深度神經網絡學習與視頻數據分析
·4.視頻數據分析在路邊火災風險評估中的應用
5.結語
·2.路邊視頻分析框架
·3.深度神經網絡學習與視頻數據分析
·4.視頻數據分析在路邊火災風險評估中的應用
5.結語
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