由趙池航、連捷、黨倩著的《交通信息感知理論與方法》分上、下兩篇，上篇用中文撰寫(xiě)，下篇用英文撰寫(xiě)。本書(shū)以交通信息感知理論與方法為主線，系統(tǒng)研究了交通場(chǎng)景中駕駛?cè)艘卉?chē)輛路面信息的感知及獲取有關(guān)理論與技術(shù)，主要包括：①交通場(chǎng)景中車(chē)輛區(qū)域檢測(cè)、車(chē)輛品牌特征提取及識(shí)別的理論與方法； ②路面破損檢測(cè)、特征提取及識(shí)別的理論與方法；③ 駕駛?cè)四槻繀^(qū)域檢測(cè)、疲勞特征提取及識(shí)別的理論與方法；④駕駛?cè)俗藨B(tài)的特征提取及識(shí)別的理論與方法。
本書(shū)可作為交通信息工程與控制、交通安全工程和載運(yùn)工具運(yùn)用工程等專(zhuān)業(yè)研究生的教材，也可以作為高等院校、科研院所和企事業(yè)單位從事智能交通行業(yè)工程技術(shù)人員的參考書(shū)。
趙池航，男，1975年8月生，東南大學(xué)交通學(xué)院副研究員，博士，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事載運(yùn)工具導(dǎo)航理論與方法的研究工作。2004年9月畢業(yè)于東南大學(xué)精密儀器及機(jī)械專(zhuān)業(yè)，獲工學(xué)博士學(xué)位，并留校任教；2006年3月至2007年2月，在韓國(guó)高麗大學(xué)從事博士后研究工作�，F(xiàn)主持國(guó)家自然科學(xué)基金1項(xiàng)、教育部博士點(diǎn)基金1項(xiàng)，作為主要研究人員完成國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、江蘇省自然科學(xué)基金1項(xiàng)，在國(guó)內(nèi)外核心期刊和國(guó)際會(huì)議上發(fā)表論文20余篇。
上篇 車(chē)輛及路面信息感知
第一章 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展及研究現(xiàn)狀
1.1 車(chē)輛信息感知的研究現(xiàn)狀
1.1.1 車(chē)輛區(qū)域檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀
1.1.2 車(chē)輛品牌及型號(hào)識(shí)別研究現(xiàn)狀
1.2 公路路面信息感知的研究現(xiàn)狀
1.2.1 路面圖像預(yù)處理技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.2 路面破損檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 路面破損分類(lèi)技術(shù)研究現(xiàn)狀
第二章 車(chē)輛信息感知理論與技術(shù)
2.1 車(chē)輛圖像采集及車(chē)輛目標(biāo)區(qū)域檢測(cè)
2.1.1 基于對(duì)稱(chēng)特征的車(chē)輛檢測(cè)方法
2.1.2 其他車(chē)輛檢測(cè)方法
2.1.3 感興趣區(qū)域(ROI)定位
2.2 特征描述器 上篇 車(chē)輛及路面信息感知
第一章 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展及研究現(xiàn)狀
1.1 車(chē)輛信息感知的研究現(xiàn)狀
1.1.1 車(chē)輛區(qū)域檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀
1.1.2 車(chē)輛品牌及型號(hào)識(shí)別研究現(xiàn)狀
1.2 公路路面信息感知的研究現(xiàn)狀
1.2.1 路面圖像預(yù)處理技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.2 路面破損檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 路面破損分類(lèi)技術(shù)研究現(xiàn)狀
第二章 車(chē)輛信息感知理論與技術(shù)
2.1 車(chē)輛圖像采集及車(chē)輛目標(biāo)區(qū)域檢測(cè)
2.1.1 基于對(duì)稱(chēng)特征的車(chē)輛檢測(cè)方法
2.1.2 其他車(chē)輛檢測(cè)方法
2.1.3 感興趣區(qū)域(ROI)定位
2.2 特征描述器
2.2.1 梯度方向直方圖(HOG)
2.2.2 Contourlet變換
2.2.3 特征降維
2.2.4 組合特征及降維
2.3 基于級(jí)聯(lián)集成分類(lèi)器的可靠分類(lèi)
2.4 實(shí)驗(yàn)分析
2.4.1 單個(gè)分類(lèi)器實(shí)驗(yàn)
2.4.2 級(jí)聯(lián)集成分類(lèi)器實(shí)驗(yàn)
2.5 小結(jié)
第三章 路面信息感知理論與技術(shù)
3.1 基于聯(lián)合檢測(cè)器的路面破損檢測(cè)方法
3.1.1 路面破損圖像采集
3.1.2 圖像預(yù)處理
3.1.3 基于灰度分析的路面破損檢測(cè)
3.2 路面圖像破損區(qū)域定位
3.3 基于Contourlet變換的路面圖像特征提取方法
3.3.1 Contourlet變換
3.3.2 其他紋理特征提取方法
3.4 支持向量機(jī)分類(lèi)器
3.5 實(shí)驗(yàn)分析
3.6 小結(jié)
下篇 駕駛?cè)似诩爱惓Ｐ袨樾畔⒏兄?br /> Chapter 4 Introduction of Driver's Fatigue and Abnormal Activities Detection
4.1 Introduction of driver's fatigue detection
4.2 Introduction of driver's abnormal activities detection
Chapter 5 Perception of Driver's Fatigue Information
5.1 SEU fatigue expression data acquisition
5.2 Curvelet transform for image feature description
5.3 Support Vector Machines(SVMs)
5.4 Other classification methods compared
5.5 Experiments
5.6 Conclusions
Chapter 6 Perception of Driver's Abnormal Activities Information
6.1 Data acquisition and features extraction of driving postures
6.2 Features extraction by Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT)
6.3 k-Nearest Neighbor (kNN) classifier
6.4 Other classification methods compared
6.5 Experimental results
6.6 Conclusions
參考文獻(xiàn)
書(shū)單推薦
