本书主要内容包括：驾驶识别，涉及边缘检测、车道线检测、车道识别等；移动物体识别，涉及光流法检测接近物体的方法；立体摄像头识别，介绍了立体视觉在深度估计和三维重建中的应用；模式识别，探讨了机器学习和深度学习在图像识别中的应用与实现方法。

本书以供应链中零售商公平关切为灵感，对车辆路径协调问题中的出行者公平心理及其数学量化表达式进行定义，并将车辆公平度融入原有的路径博弈中，改变原有路径博弈结构，构建基于公平机制的车辆路径协调基本理论框架。

本书旨在通过科技手段优化高速公路监控系统的界面设计，提升监控员的工作投入度。书中详细探讨了工作投入度的相关理论，结合用户体验、任务分析、动态管理等多维视角，构建了一个系统化的研究框架；同时本书还介绍了监控任务的特性与复杂性，提出了基于实时反馈技术和智能化界面的创新设计方案，以便更好地应对监控员工作中出现的投入度波动。本

我国基础设施不断完善，“人享其行、物畅其流”美好愿景正加快实现。道路、桥梁、隧道这些承载我们日常出行的交通工程，是如何确保它们的质量呢？有这样的一群人，他们对工程所需的各种原材料进行质量检测，对工程的每道工序质量跟进试验，全程对施工过程把脉问诊，确保质量万无一失，他们被亲切地称为“工程医生”。《工程医生》将带你走进交通

本书结合大量的停车出行调查数据，对停车选择行为、停车寻泊行为、停车寻泊过程进行研究分析，基于多智能体的建模方法，并与国内外典型案例，探讨浮动停车收费定价的实施条件和应用效果，以及其对路内停车资源的利用均衡、缓解区域内车位紧张的作用。

本书从机器学习的基本概念出发，逐步深入讲解经典机器学习方法、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络以及大模型技术，及它们在智慧交通中的应用，包括车辆追尾预警、交通事故严重程度判断、自动驾驶技术等丰富的案例。本书主要内容有绪论、回归分析、逻辑回归、K近邻算法、决策树、支持向量机、集成学习、贝叶斯分析、聚类分析、深度学习基础

随着交通运输行业的不断发展，交通安全问题日益突出。本书介绍了交通安全工程的发展历程、概念、研究内容及方法和相关法律法规，深入阐述了交通安全基本理论（包括可靠性理论、事故致因理论、事故预防理论）；详细介绍了交通安全分析、交通安全评价、交通安全预测等技术，涵盖了统计分析、故障模式和影响分析、事件树、事故树等分析方法，安全检

本书围绕城市交通信号控制难题，综合运用智能计算与深度强化学习技术展开介绍。开篇阐述了交通拥堵现状及智能交通系统发展背景，梳理了交通信号控制技术的研究现状。接着针对多交叉口信号协同控制，提出半分布式三层框架及相应优化模型与算法；针对传统车流动力学建模局限，引入单智能体深度强化学习方法，创新动作空间、奖励函数等；针对多交叉

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本书是系统论述交通场景关键信息提取技术的学术著作。主要内容包括:基于浅层卷积神经网络的雾天图像检测,基于时空特性联合的视频图像前车检测,基于检测器和跟踪器联合的车辆跟踪,基于二分支卷积神经网络的行人特征提取方法。本书可供从事智能交通、计算机视觉、人工智能等领域的科研、工程技术人员参考,亦可作为普通高等学校交通工程、计算