本書以智能交通中的信息處理為主線，從導(dǎo)航、目標(biāo)檢測到行為識別三個階段分別提出了幾種關(guān)鍵技術(shù)。首先導(dǎo)航階段：就基于激光雷達的目標(biāo)檢測中面臨的點云稀疏問題提出了一種基于距離切片的多層次點云數(shù)據(jù)補全算法；就車輛導(dǎo)航過程的定位和建圖問題提出了激光SLAM算法與SLAM算法兩種解決方案。其次目標(biāo)檢測階段：針對霧霾對視覺圖像的影響，提出了并行多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像去霧算法以及基于改進的AODNet圖像去霧算法；介紹了主流的基于深度學(xué)習(xí)的一階段目標(biāo)檢測模型。最后行為識別階段：提出基于HRGCN網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法以及基于HARNet網(wǎng)絡(luò)的行為識別算法。本書適合高等院校電子信息類專業(yè)學(xué)生和相關(guān)科研工作者閱讀或作為參考用書。