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| 平行交通系统中的预测与控制关键技术研究 学位论文 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 戴星原 Adobe PDF(14868Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:285/12  |  提交时间:2022/10/09 平行交通系统 交通预测 交通控制 深度学习 强化学习 |
| 基于轨迹预测和行人重识别模型的多目标跟踪方法研究 学位论文 , 线上: 中国科学院大学, 2020 作者: 李雪松 Adobe PDF(7796Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:408/10  |  提交时间:2020/06/08 多目标跟踪 轨迹预测 行人重识别 多特征融合 深度学习 |
| 平行学习理论及其在智能交通系统中的应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2019 作者: 林懿伦 Adobe PDF(17378Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:429/4  |  提交时间:2019/07/15 平行学习 强化学习 深度学习 智能交通系统 |
| 基于深度学习的交通预测方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: 段艳杰 Adobe PDF(3128Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1103/10  |  提交时间:2017/06/19 智能交通 深度学习 交通预测 |
| 动态网群组织CMOs建模分析与研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 王晓 Adobe PDF(6603Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:579/6  |  提交时间:2016/06/20 网民群体组织 行为建模 多智能体 大数据 水军 |
| 关联话题网络 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 常超 Adobe PDF(1684Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:127/0  |  提交时间:2015/09/02 话题识别 话题表示词提取 关联话题抽取 Topic Detection Topic Representation Extraction Related Topic Extraction |
| 基于动态贝叶斯网络的智能空间行为识别研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2009 作者: 刘斌 Adobe PDF(3626Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:206/0  |  提交时间:2015/09/02 智能空间 情景感知计算 动态贝叶斯网络 行为分析与识别 Intelligent Space Systems Context-aware Computing Dynamic Bayesian Networks Activity Recognition And Analysis |
| 基于概率图模型的视频目标跟踪与识别方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 刘玉强 Adobe PDF(6403Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:430/0  |  提交时间:2015/09/02 智能交通系统 概率图模型 目标跟踪 车型识别 条件随机场 动态贝叶斯网络 Intelligent Transportation System Probabilistic Graphical Model Object Tracking Vehicle Recognition Conditional Random Field Dynamic Bayesian Network |
| 基于目标层次结构的车辆检测技术及应用研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 田滨 Adobe PDF(5152Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:347/0  |  提交时间:2015/09/02 智能交通系统 交通视频监控 车辆检测 概率图模型 目标检测语法 复杂系统 Intelligent Transportation System Video-based Traffic Surveillance Vehicle Detection Probabilistic Graph Model Object Detection Grammars Complex System |
| 交通场景中目标检测方法研究与应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 李泊 Adobe PDF(3386Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:314/0  |  提交时间:2015/09/02 交通视频监控系统 车牌检测 行人检测 概率图模型 Traffic Video Surveillance Systems License Plate Detection Pedestrian Detection Probabilistic Graphical Models |