《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一导读-低调大师

《Visual C++数字图像模式识别技术详解（第2版）》一导读

2017-07-31 722

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前言

作为一门实用而综合性的边缘学科，数字图像模式识别技术研究的内容主要包括图像变换、图像增强、图像特征提取、图像识别，以及运动图像分析等。本书将以实践为导向，以实用为目标来介绍这些重要的数字图像模式识别技术。在介绍数字图像模式识别技术基础理论及算法原理的同时，重点介绍如何用Visual C++实现这些典型及常用算法，并结合实际应用介绍作者所在实验室近年来研究总结出来的一些经典案例，尽量做到理论、应用与实际编程紧密结合，使读者掌握用Visual C++进行图像模式识别技术编程的基本方法和技巧。
本书内容丰富、层次清晰，所介绍的内容具有较强的实践性和应用性。在学完本书之后，相信读者能够在充分了解数字图像模式识别技术基础理论和经典算法的基础上，掌握进行实际项目开发的方法。
本书特点
本书主要有以下特点。

循序渐进，由浅入深

为了方便读者学习，本书

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人工智能大脑如何调控智能交通“疏堵”？

随着科技水平和工程建设能力的空前提高，交通对一个城市的影响从未像今天这样占据如此突出的地位，隐隐有成为城市发展第一牵引力的势头。在资金、智力、土地等其他条件都较为接近的情况下，中国三大城市群之间的对比更能显而易见。随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利用人工智能技术，可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间等举措，提升城市道路的通行效率。城市级的人工智能大脑，实时掌握着城市道路上通行车辆的轨迹信息，停车场的车辆信息以及小区的停车信息，能提前半个小时预测交通流量变化和停车位数量变化，合理调配资源、疏导交通，实现机场、火车站、汽车站、商圈的大规模交通联动调度，提升整个城市的运行效率，为居民的出行畅通提供保障。车牌识别是人工智能应用最理想的领域目前在智能交通领域，人工智能分析及深度学习比较成熟的应用技术以车牌识别算法最为理想，虽然目前很多厂商都宣称自己的车牌识别率已经达到了99%，但这也只是在标准卡口的视频条件下再加上一些预设条件来达到的。在针对很多简易卡口和卡口图片进行车牌定位识别时，较好的车牌识别也很难达到90%。不过随着采用人工智能、深度学习的...

2017-07-31

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2017-08-01

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