路边是一块特殊的区域，在农业、林业、运输业、能源和通讯、国家安全和环境保护部门等很多领域中具有重要的意义。如果能获取路边环境的精确信息，会有助于很多现实应用的建设，比如高效路边管理、植被增长条件监测和道路危险评估。深度神经网络学习在机器学习和数据挖掘领域正变得越来越流行。本书介绍了新的场景分析构架，利用深度学习来解决路边视频数据的切分和分析，重点探讨了路边视频数据分析的方法和应用，描述了多种系统构架和方法论，这些构架和方法论建立在专门为路边视频数据处理而设计的不同种类的学习算法之上，包括切分、特征提取和分类的具体设计。本书还演示了路边火灾风险测量上的应用路边视频分析案例。

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