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在当今的自动驾驶和智能交通系统领域，视频车道线检测技术扮演着至关重要的角色。本书将带您深入探索这一领域，揭示如何使用深度学习技术来实现精确、鲁棒和实时的车道线检测。本书全面系统地介绍了基于深度学习的视频车道线检测技术，包括基于深度学习的车道线检测理论基础、基于SwinTransformer的车道线检测技术、基于深度混合

本书围绕高光谱遥感图像智能分类与检测这一主题，着重介绍以机器学习、深度学习等为代表的智能新方法和新技术在高光谱图像分类与检测中的应用，反映该领域目前最新研究成果与趋势，突出先进性和前瞻性。本书在介绍智能算法基本原理的同时，注重阐述算法与应用问题的机理性结合，突出启发性和实用性。

本书在介绍深空探测任务与深空影像背景知识的基础上,着重从统计数据分析和人工智能两个方面介绍深空遥感影像相关的智能解译方法.其中,在统计数据分析方面,介绍了统计理论工具及其在“嫦娥”观测数据的判读解译应用.在人工智能数据分析方面,介绍了深度学习中基于语义分割和基于目标检测方法在全月撞击坑的自动判读识别.为了便于读者使用上

本书共21章。第1章介绍底层算法整体设计与实现方法，通过模块化设计与实现，使得本书中的所有章节中形成的算法模块均可以加载到软件MHMapGIS中并方便地进行调用；第2～4章介绍交互式的矢量、栅格、矢栅数据编辑中所涉及的底层算法设计与实现方法；第5～21章则分不同专题对不同类型的算法进行需求分析、功能设计与底层实现，并集

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对地观测遥感技术、深度学习等先进技术快速发展，为陆地环境通行分析提供了空间数据与模型算法基础。本书首先对陆地环境通行分析理论与方法进行介绍，详细阐述陆地环境通行影响要素并构建陆地环境通行的指标体系，深入介绍陆地环境通行量化与评价分析模型，以及陆地环境通行要素与通行分析制图理论技术与方法，详细介绍陆地环境通行路径规划算法

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本书介绍多尺度理论在遥感图像处理中的应用，涉及多尺度的概念、小波多尺度变换、多尺度几何分析理论、经验模态分解、邻域多尺度滤波器和深度学习多尺度卷积等理论，并用于光学、红外、高光谱、合成孔径雷达等遥感图像处理，主要包括红外图像滤波、光学图像雾霾去除和合成孔径雷达图像增强，以及遥感图像的特征提取、目标检测、语义分割、地物分

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