“互联网+”人工智能技术实现刘经纬,朱敏玲,杨蕾首都经济贸易大

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作者: 刘经纬,朱敏玲,杨蕾
出版社: 首都经济贸易大学出版社
ISBN: 9787563829194
出版时间: 2019-06
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 120页

作者: 刘经纬,朱敏玲,杨蕾
出版社: 首都经济贸易大学出版社
ISBN: 9787563829194

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开本: 16开
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计算机与互联网

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基本信息
书名:“互联网+”人工智能技术实现
定价：35元
作者:刘经纬,朱敏玲,杨蕾
出版社：首都经济贸易大学出版社
出版日期：2019-06-01
ISBN：9787563829194
字数：
页码：120
版次：
装帧：平装
开本：16开
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经网络方法的智能视频监控系统应用分析，“互联网+”人工智能应用——“大智移云”系统实践分享。
内容提要
本书从人工智能的角度出发，以“互联网+”人工智能方法和智能家居领域中的异常检测应用为案例，对人工智能方法应用于监控视频中出现的入侵、异常区域进行发现、分割、处理和分析等方法进行研究。同时，在对模式识别技术和信号分析方法进行深入研究的基础上，论述了一种可以应用于智能监控中的自适应小波神经网络方法，进行了计算机仿真,并构建了一个实际应用系统。
目录
1绪论1.1“互联网+智能系统”的背景与意义/1.2人工智能与智能监控技术的现状/1.2.1人工智能技术的发展/1.2.2智能视频监控技术的研究现状/1.2.3智能视频分析技术的研究现状/1.3本书内容概述/1.3.1本书解决的问题/1.3.2本书的主要内容/1.4本书的结构安排/2人工智能方法的理论基础2.1神经网络理论/2.1.1神经网络理论的发展/2.1.2神经网络的特征/2.1.3BP神经网络的基本理论/2.1.4BP神经网络的优点和存在的问题/2.2小波分析理论/2.2.1小波分析的发展/2.2.2小波分析的基本理论/2.2.3小波分析的特点和存在的问题/2.3小波神经网络理论/2.3.1小波神经网络的发展/2.3.2小波神经网络的基本理论/2.3.3小波神经网络的优点和存在的问题/2.4本章小结/3自适应小波神经网络人工智能方法理论研究3.1自适应小波神经网络方法概述/3.2自适应小波神经网络的设计/3.2.1自适应小波神经网络系统设计/3.2.2自适应小波神经网络结构设计/3.2.3自适应小波神经网络算法设计/3.3自适应小波神经网络算法实例研究/3.3.1自适应小波神经网络算法实例的提出/3.3.2针对研究实例的算法设计/3.4本章小结/4自适应小波神经网络方法的计算机仿真研究4.1计算机仿真研究概述/4.1.1计算机仿真方法概述/4.1.2计算机仿真研究的目标/4.1.3计算机仿真研究的实验内容/4.1.4计算机仿真研究的程序设计/4.2计算机仿真实验的主要内容/4.2.1自适应小波神经网络算法的可行性实验/4.2.2自适应小波神经网络算法的变学习效率实验/4.2.3自适应小波神经网络算法的变误差精度实验/4.2.4BP神经网络算法的可行性实验/4.2.5BP神经网络算法的变学习效率实验/4.2.6BP神经网络算法的变误差精度实验/4.3计算机仿真实验的结论/4.3.1自适应小波神经网络计算机仿真实验的结论/4.3.2BP神经网络计算机仿真实验的结论/4.3.3对两种神经网络计算机仿真实验结果的对比/4.4本章小结/5智能视觉系统设计与实现5.1智能视频监控系统的功能设计/5.2智能视频监控系统的系统设计/5.3智能视频监控系统的硬件设计/5.3.1智能监控视频的工作过程/5.3.2视频监控的工作过程/5.4智能视频监控系统的软件设计/5.4.1智能视频监控系统的软件设计概述/5.4.2视频采集传输的程序设计/5.4.3视频分析的算法设计/5.5视频分析算法的实现/5.5.1视频图像预处理/5.5.2背景更新/5.5.3背景差分/5.5.4图像分割/5.5.5分割区域图像二值化/5.5.6分割区域图像归一化/5.5.7分割区域图像特征提取/5.5.8分割区域图像模式识别/5.6智能视频监控系统的联调及展示/5.6.1系统联调实验/5.6.2视频采集和传输实验/5.6.3视频处理和分析实验/5.6.4真实生活场景实验/5.7本章小结/6“大智移云”新工科方法与技术的智能家居系统设计与实现6.1应用背景/6.2应用价值/6.3研究技术方案/6.4多网络单点接入集成步骤/6.5系统运行步骤/6.6本章小结/7“大智移云”与虚拟现实的跨平台3D智能交通指挥方法及系统7.1背景技术/7.2研究目的/7.3研究的优势/7.4研究的技术方案/7.4.1“大智移云”与虚拟现实技术的跨平台3D智能交通指挥系统/7.4.2“大智移云”与虚拟现实技术的跨平台3D智能交通指挥方法/7.5研究的实施方式/7.5.1智能终端层（1）/7.5.2网络安全层（3）/7.5.3接入服务层（4）/7.5.4核心数据层（5）/7.5.5监控指挥层（6）/
作者介绍
刘经纬，2014年毕业于北京工业大学模式识别与智能系统专业（博士学位一级学科为控制科学与工程专业），辅修管理科学与工程专业。主要研究方向为人工智能、智能系统、智能控制、互联网+智能家居与电子商务，发表论文、专利、软件著作权20余项。2015年获首都经济贸易大学青年教学基本功大赛一等奖和受学生欢迎奖。主讲课程为《数据库应用》、《IT项目管理》、《网络工程与C#网站开发》、《嵌入式系统》等。
序言
- 封面
  
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