智能高速鐵路圖像大數據分析技術及應用 李平 李瑞 趙冰 9787113301347 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：中國鐵道有限公司
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202305*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：智能高速鐵路圖像大數據分析技術及應用 ISBN：9787113301347 出版社：中國鐵道有限公司 著編譯者：李平 李瑞 趙冰 叢書名：高速鐵路基礎研究與技術創新叢書 頁數：184 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1621816 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書為「高速鐵路基礎研究與技術創新叢書」之分冊。本書首次以智能高鐵建造、裝備、運營三大領域為主線，突出「真實需求、真實數據、真實場景、真實效果」特色，在此基礎上系統論述了圖像大數據概念以及當前的發展應用情況；針對鐵路圖像數據的需求進行了剖析；分析了圖像大數據分析的基礎理論知識；構建了鐵路圖像大數據分析的總體架構；呈現了當前鐵路圖像大數據分析領域一些經典案例並展望了鐵路圖像大數據應用的先進技術。 本書適合從事鐵路交通運輸信息化、智能化相關從業人員參考，也可作為高等院校相關專業研究生、本科生教材，還可供其他對鐵路智能化感興趣或對圖像處理方向感興趣的讀者閱讀參考。目錄 第1章 緒論1 1 圖像大數據分析概述 1 1 1 圖像大數據分析的概念 1 1 2 圖像大數據分析三要素 1 2 圖像大數據分析的發展及應用 1 2 1 計算機視覺的發展 1 2 2 圖像大數據分析的應用 1 3 鐵路圖像大數據應用現狀分析 1 3 1 國外鐵路圖像大數據分析應用現狀 1 3 2 國內鐵路圖像大數據分析應用現狀 1 3 3 鐵路圖像大數據應用發展趨勢 第2章 鐵路圖像大數據分析應用需求 2 1 鐵路圖像數據分析應用現狀 2 1 1 鐵路圖像數據來源 2 1 2 鐵路圖像視頻分析難點 2 1 3 鐵路典型應用領域圖像數據的分析應用需求 2 2 鐵路智能建造領域圖像應用場景分析 2 2 1 安全帽、工作服穿戴智能檢測 2 2 2 異常行為智能檢測 2 2 3 施工進度圖像智能分析 2 2 4 隱蔽工程圖像分析 2 3 智能裝備領域圖像應用場景 2 3 1 接觸網零部件故障檢測 2 3 2 動車組車身、車底缺陷檢測 2 3 3 軌旁設備外觀監測 2 4 智能運營板塊圖像大數據應用場景分析 2 4 1 旅客無感進站 2 4 2 安檢儀智能識別 2 4 3 站內人群密度估計 2 4 4 列車司機行為識別 2 4 5 旅客異常行為監測 第3章 圖像大數據分析基礎知識 3 1 圖像大數據分析方法論 3 1 1 監督學習 3 1 2 無監督學習 3 1 3 自監督學習 3 1 4 圖像分析模型評估方法 3 2 圖像分析處理數學基礎 3 2 1 圖像的基本表示 3 2 2 張量基本用法 3 2 3 導數與梯度 3 3 深度學習神經網路基本組成 3 3 1 卷積層 3 3 2 空洞卷積 3 3 3 反卷積 3 3 4 可變卷積 3 3 5 激活函數層 3 3 6 池化層 3 3 7 Dropout層 3 3 8 批歸一化 3 3 9 全連接層 3 4 圖像深度學習網路模型 3 4 1 AlexNet 3 4 2 VGG 3 4 3 ResNet 3 4 4 FPN 3 4 5 Faster R-CNN 3 4 6 YOLO 3 5 深度學習圖像處理環境介紹 3 5 1 硬體環境 3 5 2 深度學習框架 第4章 基於深度學習的鐵路圖像大數據分析技術 4 1 鐵路圖像數據集構建 4 1 1 圖像人工標註 4 1 2 圖像自動標註 4 2 基礎圖像處理技術 4 2 1 圖像的基本處理 4 2 2 圖像空間濾波 4 2 3 圖像分割處理 4 2 4 圖像特徵提取 4 2 5 鐵路圖像霧霾圖像複原 4 3 圖像處理技術 4 3 1 圖像目標分類技術 4 3 2 目標檢測技術 4 3 3 語義分割技術 4 3 4 圖像異常檢測技術 4 4 演算法部署 4 4 1 模型管理及算力資源調度方案 4 4 2 邊緣端模型輕量化方法 4 4 3 深度學習模型部署方案 第5章 鐵路圖像大數據分析體系架構設計 5 1 鐵路圖像大數據分析技術背景 5 1 1 鐵路既有視頻監控系統存在的主要問題 5 1 2 鐵路圖像大數據分析雲邊協同技術優勢 5 2 鐵路圖像大數據分析總體技術框架 5 2 1 鐵路圖像大數據分析總體架構 5 2 2 鐵路圖像大數據分析功能架構 5 2 3 鐵路圖像大數據分析數據架構 5 3 鐵路圖像大數據分析雲邊協同架構 5 3 1 雲邊協同體系架構設計 5 3 2 鐵路圖像大數據分析雲邊協同部署架構 第6章 鐵路圖像大數據典型應用 6 1 鐵路圖像場景分類可視化 6 1 1 鐵路圖像場景分類背景 6 1 2 模型及數據集構建 6 1 3 實驗分析 6 2 基於圖像的接觸網螺栓異常檢測 6 2 1 接觸網安全檢測 6 2 2 接觸網螺栓異常檢測模型 6 2 3 實驗分析 6 3 高鐵車站視頻圖像關鍵場景語義分割 6 3 1 場景描述 6 3 2 高鐵車站視頻圖像關鍵場景語義分割模型 6 3 3 實驗分析 6 4 動車組關鍵零部件缺陷檢測 6 4 1 動車組零部件檢測場景描述 6 4 2 基於Faster R-CNN網路的零部件缺陷檢測 6 4 3 實驗分析 6 5 鐵路車站人群密度估計 6 5 1 車站人群密度估計場景 6 5 2 鐵路車站自適應場景人群密度估計 6 5 3 實驗分析 6 6 旅客異常行為識別 6 6 1 旅客車站異常行為場景分析 6 6 2 基於Slowfast改進的旅客異常行為識別模型 6 6 3 實驗分析 第7章 鐵路圖像大數據應用新技術展望 7 1 基於遷移學習的圖像分析處理技術 7 1 1 特徵遷移 7 1 2 模型遷移 7 1 3 樣本遷移 7 1 4 圖像元學習、小樣本學習、零樣本學習 7 2 自動機器學習 7 2 1 自動超參數優化（HPO） 7 2 2 自動網路架構搜索 7 3 圖像的模型壓縮優化 7 3 1 模型剪枝 7 3 2 權重量化 7 3 3 其他模型壓縮優化演算法 7 4 多模態數據融合處理技術 7 4 1 多模態融合架構 7 4 2 多模態融合方法 7 4 3 模態對齊方法 7 5 其他 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
