基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究

<p>提出了多种更好的，且能够进行深入研究的内容，作者本人在计算机视觉、机器学习等领域有较高的知名度，很多学者、学生都曾经和作者主动联系，希望购买和阅读相关图书。</p><p>内容简介</p><p>基于单目视觉的行人检测是城市交通环境下智能汽车辅助导航技术中的一项关键技术，也是目前计算机应用领域的研究热点之一。</p><p>本书以作者在智能汽车领域的研究成果为基础，重点讨论了基于树形Adaboost算法和Haar-like特征的行人候选区域分割算法；基于mean－shift方法的多尺度检测融合算法；基于改进Shapelet特征的行人识别算法；基于子结构的部位集成检测器设计方法，该算法主要针对复杂场景下行人之间、行人与其他障碍物之间的遮挡问题；行人检测的在线学习与检测框架。</p><p>本书适合研究方向为智能汽车、机器学习的硕士、博士研究生及相关专业技术人员学习和参考。</p><p>作者简介</p><p>长期从事计算机、人工智能相关领域的技术研究。在国内外一级刊物发表数十篇论文，并得到广泛应用，先后承担了包括国家自然科学基金、省科技发展计划等多个项目。</p><p><br></p>