本書以智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)為背景，以視覺多層次感知為切入點，基于作者所在課題組在視覺感知領(lǐng)域多年的技術(shù)積累，深入詮釋了面向智能網(wǎng)聯(lián)的視覺多層次感知技術(shù)及應(yīng)用。全書共五章。第一章主要從視覺多層次感知入手，闡述了視覺感知技術(shù)相關(guān)理論知識，并對視覺感知在各個領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用做了扼要的闡述；第二章主要闡述了課題組在基于邊緣、基于閾值、基于區(qū)域、基于圖論、基于偏微分方程及基于深度學習的圖像分割方法方面取得的理論成果及應(yīng)用實例；第三章主要圍繞基于視覺特征、分類器、顯著性及深度學習的目標檢測方法，分別闡述了課題組在車道線檢測、車輛目標檢測、道路標線檢測、行人檢測、交通標志檢測及路面裂縫檢測等方面取得的成果；第四章主要圍繞課題組在目標跟蹤技術(shù)方面取得的成果進行展開，主要涉及基于核化相關(guān)濾波的跟蹤算法、基于高斯混合模型的多示例學習跟蹤算法、基于位平面的跟蹤算法、基于深度學習的跟蹤算法等；第五章側(cè)重于介紹課題組近年來在場景解析中取得的最新成果，主要包括基于感知信息融合的行車環(huán)境表征方法、全向障礙物檢測方法、多視角交通場景理解方法等。

本書立足于智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)本身，以視覺感知技術(shù)為核心，結(jié)合課題組提出的創(chuàng)新方法與工程項目應(yīng)用實例，系統(tǒng)全面地闡述了視覺多層次感知理論及應(yīng)用，可供交通領(lǐng)域內(nèi)對視覺感知技術(shù)感興趣的讀者進一步鉆研與探索。