本书以智能交通中的信息处理为主线，从导航、目标检测到行为识别三个阶段分别提出了几种关键技术。首先导航阶段：就基于激光雷达的目标检测中面临的点云稀疏问题提出了一种基于距离切片的多层次点云数据补全算法；就车辆导航过程的定位和建图问题提出了激光SLAM算法与SLAM算法两种解决方案。其次目标检测阶段：针对雾霾对视觉图像的影响，提出了并行多尺度卷积神经网络图像去雾算法以及基于改进的AODNet图像去雾算法；介绍了主流的基于深度学习的一阶段目标检测模型。最后行为识别阶段：提出基于HRGCN网络的人体姿态估计方法以及基于HARNet网络的行为识别算法。本书适合高等院校电子信息类专业学生和相关科研工作者阅读或作为参考用书。