Deep Learning and Big Data for Intelligent Transportation: Enabling Technologies and Future Trends
暫譯: 深度學習與大數據在智慧交通中的應用:技術支撐與未來趨勢
Ahmed, Khaled R., Hassanien, Aboul Ella
- 出版商: Springer
- 出版日期: 2022-04-12
- 售價: $8,090
- 貴賓價: 9.5 折 $7,686
- 語言: 英文
- 頁數: 276
- 裝訂: Quality Paper - also called trade paper
- ISBN: 3030656632
- ISBN-13: 9783030656638
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相關分類:
大數據 Big-data、DeepLearning
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商品描述
Part I: Big Data and Autonomous Vehicles.- Big Data Technologies with Computanational Model Computing using HADOOP with Scheduling Challeges.- Big Data for Autonomous Vehicles.- Part II: Deep Learning &Object detection for Safe driving.- Analysis of Target Detection and Tracking for Intelligent Vision System.- Enhanced end-to-end system for autonomous driving using deep convolutional networks.-Deep Learning Technologies to mitigate Deer-Vehicle Collisions.- Night-to-Day Road Scene Translation Using Generative Adversarial Network with Structural Similarity Loss for Night Driving Safety.- Safer-Driving: Application of Deep Transfer Learning to Build Intelligent Transportation Systems.- Leveraging CNN Deep Learning Model for Smart Parking.- Estimating Crowd Size for Public Place Surveillance using Deep Learning.- Part III: AI & IoT for intelligent transportation.- IoT Based Regional Speed Restriction Using Smart Sign Boards.- Synergy of Internet of Things with Cloud, Artificial Intelligence and Blockchain for Empowering Autonomous Vehicles.- Combining Artificial Intelligence with Robotic Process Automation - An Intelligent Automation Approach.
商品描述(中文翻譯)
第一部分:大數據與自動駕駛車輛。- 使用 HADOOP 的計算模型計算的大數據技術與排程挑戰。- 自動駕駛車輛的大數據。- 第二部分:深度學習與物體偵測以確保安全駕駛。- 智能視覺系統的目標偵測與追蹤分析。- 使用深度卷積網絡增強自動駕駛的端到端系統。- 深度學習技術以減少鹿與車輛的碰撞。- 使用生成對抗網絡及結構相似性損失進行夜間駕駛安全的夜到日路景轉換。- 更安全的駕駛:應用深度遷移學習建立智能交通系統。- 利用 CNN 深度學習模型進行智慧停車。- 使用深度學習估算公共場所的人群規模。- 第三部分:人工智慧與物聯網在智能交通中的應用。- 基於物聯網的區域速度限制使用智能標誌牌。- 物聯網與雲端、人工智慧及區塊鏈的協同作用以賦能自動駕駛車輛。- 將人工智慧與機器人流程自動化結合 - 一種智能自動化方法。