复杂环境运动目标检测技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

丁莹，杨华民，范静涛 等 著

图书标签:

• 目标检测
• 运动目标检测
• 复杂环境
• 图像处理
• 计算机视觉
• 算法优化
• 视频分析
• 智能监控
• 目标跟踪
• 应用研究

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118091137

版次：1

商品编码：11458523

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：146

正文语种：中文

内容简介

　　《复杂环境运动目标检测技术及应用》简要介绍了当前典型的运动目标检测技术，并根据其实现原理分析了各种方法的适用范围和场合；围绕监控设备实际拍摄的图像序列所存在的光学畸变、环境光照变化、阴影及摄像头的运动等复杂条件，对运动目标检测的若干关键技术进行了研究和探讨，包括广角摄像机的成像原理、标定模型和畸变校正方法，静态场景中分类特征的优选、相似性度量和特征融合方法，动态场景中图像的配准技术等；此外，考虑到空间侦察、夜视导航等军事领域，对运动目标检测技术的特殊需求，介绍了红外图像和双目视觉图像中的运动目标检测技术；最后，以智能监控系统为例，介绍了运动目标检测技术的具体应用情况。

目录

第1章 概述
1.1 基本概念
1.2 研究进展
1.3 技术难点分析
1.4 主要应用领域

第2章 典型的运动目标检测技术及适用性分析
2.1 基于光流法的运动目标检测技术
2.1.1 基本概念
2.1.2 算法原理
2.1.3 常见的光流法
2.2 基于帧差法的运动目标检测技术
2.2.1 基本思想
2.2.2 算法流程
2.3 基于背景差法的运动目标检测
2.3.1 基本思想
2.3.2 算法流程
2.4 混合高斯背景建模
2.4.1 混合高斯背景模型的建立
2.4.2 混合高斯背景模型的更新
2.5 不同运动目标检测技术的适用性分析

第3章 摄像机畸变校正技术
3.1 数理模型
3.1.1 坐标系
3.1.2 摄像机标定模型
3.1.3 非线性畸变模型
3.2 摄像机标定方法的分类
3.2.1 基于标定物的标定法
3.2.2 摄像机自标定方法
3.2.3 基于主动视觉的标定方法
3.2.4 不同摄像机标定方法的适用性分析
3.3 基于GPU的畸变校正加速算法
3.3.1 采用CUDA技术的GPU
3.3.2 基于网格标定的校正技术原理
3.3.3 GBGC算法概述
3.3.4 GBGC算法关键步骤
3.4 实验结果分析

第4章 静态场景运动目标检测技术
4.1 基本原理
4.2 分类特征的选择
4.2.1 颜色特征
4.2.2 纹理特征
4.3 相似性度量的定义
4.4 基于Choquet积分的特征融合
4.5 基于自适应阈值的图像分割算法
4.5.1 定义
4.5.2 基本步骤
4.5.3 阈值更新策略
4.6 实验结果分析
4.6.1 颜色特征选择实验
4.6.2 ULBP纹理特征选择实验
4.6.3 自适应分类阈值确定实验
4.6.4 复杂背景条件下运动目标检测实验
4.6.5 运动目标检测效果的定量分析

第5章 动态场景运动目标检测技术
5.1 基本原理
5.2 基于多尺度Harris角点SAM的图像配准算法
5.2.1 算法基础
5.2.2 算法描述
5.2.3 多尺度边缘检测算法
5.2.4 多尺度Hartis角点检测算法
5.2.5 相似性测度的定义及误匹配点对的删除
5.2.6 图像配准实验
5.3 基于帧差法的运动目标检测算法
5.3.1 算法描述
5.3.2 具体实现
5.3.3 帧差法实验
5.4 实验结果分析

第6章 红外图像运动目标检测技术
6.1 基本原理
6.2 基于小波系数相关度的图像去噪增强算法
6.2.1 问题描述
6.2.2 算法描述
6.2.3 具体实现
6.2.4 图像去噪增强实验
6.3 特征的相似性度量
6.4 基于Sugeno模糊积分的分类特征融合
6.5 实验结果分析

第7章 基于双目视觉的运动目标检测技术
7.1 双目视觉基本原理
7.2 实现步骤
7.3 双目摄像机标定
7.4 双目立体匹配
7.4.1 特殊性及难点
7.4.2 具体实现

第8章 运动目标检测技术在智能监控系统中的应用
8.1 智能监控系统的发展历程
8.2 运动目标检测技术应用情况
参考文献

前言/序言

《智能交通系统中的时空数据分析与预测》 本书聚焦于当前智慧城市建设的核心挑战之一：如何有效地处理和分析海量的交通时空数据，并在此基础上进行精准的预测。我们将深入探讨城市交通网络中蕴含的丰富信息，从车辆轨迹、信号灯状态、道路拥堵情况到人群流动模式，通过先进的数据挖掘和机器学习技术，揭示其内在规律，从而为交通管理部门提供决策支持，为出行者提供更优化的路线规划。 第一部分：时空数据基础与预处理 在这一部分，我们将首先建立起对交通时空数据的全面认知。从数据的来源、采集方式（如GPS、传感器、视频监控、手机信令等）到数据的格式和特点，都将进行细致的介绍。特别地，我们会详细阐述时空数据的空间维度（地理位置、道路网络）和时间维度（时间戳、周期性、趋势性）的特性，以及它们如何相互交织影响。 接着，我们将重点讲解时空数据的预处理技术。这包括： 数据清洗与去噪： 针对GPS漂移、传感器故障、缺失值等常见数据质量问题，介绍一系列鲁棒的清洗和填充算法，确保数据的准确性和完整性。 空间数据建模： 如何将离散的交通数据转化为可分析的空间模型，例如路网图的构建、区域划分（如网格、兴趣区域POI）以及空间索引技术的应用。 时间序列分析： 对交通流量、速度等时间序列数据进行平稳性检验、季节性分解、趋势分析等，揭示交通运行的内在模式。 数据融合与集成： 介绍如何将来自不同传感器和源的数据进行有效融合，构建更全面、更精细的交通态势图。 第二部分：交通时空数据挖掘与模式识别 数据预处理完成后，本书将进入核心的数据挖掘阶段，旨在从海量数据中提取有价值的交通模式和规律。我们将重点介绍以下内容： 聚类分析： 探讨基于空间位置和时间特征的交通出行模式聚类，例如识别高峰出行时段、常旅客轨迹、特定区域的交通热点等。 关联规则挖掘： 发现不同交通要素之间的潜在联系，例如特定路段的拥堵与信号灯配时的关系，或者大型活动对周边交通流量的影响。 异常检测： 识别交通系统中的突发事件，如交通事故、道路施工、车辆故障等，并分析其对交通运行的影响范围和程度。 轨迹分析与模式识别： 深入研究车辆和行人的运动轨迹，提取典型的出行模式、行为习惯，以及识别潜在的拥堵诱因。 交通网络拓扑分析： 利用图论等方法分析交通网络的连通性、鲁棒性，识别关键节点和瓶颈路段。 第三部分：交通时空预测模型与方法 在理解了交通数据的基本特性和挖掘出潜在模式后，本书将重点阐述如何利用这些信息进行未来交通状况的预测。我们将覆盖从传统统计模型到深度学习模型的各类先进预测技术： 时间序列预测模型： 统计模型： ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型，用于预测短期内的交通流量、速度等指标。 状态空间模型： 如卡尔曼滤波及其变种，适用于实时跟踪和预测动态变化的交通状态。 基于机器学习的预测模型： 回归模型： 支持向量回归（SVR）、随机森林等，用于预测交通参数。 图神经网络（GNN）： 专门用于处理图结构数据，能够有效地捕捉交通网络的空间依赖性，实现更精准的路段交通流量、拥堵程度预测。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 擅长处理序列数据，能够捕捉时间序列的长期依赖关系，适用于预测未来一段时间内的交通趋势。 卷积神经网络（CNN）： 可用于提取交通数据中的空间特征，例如识别交通态势图中的拥堵模式。 混合模型与集成学习： 结合不同模型的优势，提高预测的稳定性和准确性。 多尺度、多时段预测： 探讨如何实现不同时间尺度（短期、中期、长期）和空间尺度（路段、区域、城市）的预测。 不确定性量化： 介绍如何评估预测结果的置信度，为决策提供风险参考。 第四部分：在智能交通系统中的应用实践 本书的最后一部分将聚焦于将上述理论和技术应用于实际的智能交通系统中，展示其在各个方面的应用价值： 交通信号灯优化： 基于实时和预测的交通流量，动态调整信号灯配时，减少车辆等待时间，提高通行效率。 出行路径规划与导航： 为用户提供基于实时路况和未来预测的个性化路径推荐，避开拥堵区域。 交通拥堵预测与预警： 提前预测可能发生的拥堵，并向公众和管理部门发出预警，采取预防措施。 公共交通调度优化： 根据客流预测，优化公交线路、发车频率和车辆调度，提高公共交通的吸引力和效率。 事件检测与应急响应： 快速检测交通事故、突发事件，并评估其对交通网络的影响，协助制定应急响应方案。 交通仿真与规划： 利用预测模型对不同交通政策、基础设施建设方案进行仿真评估，辅助城市交通规划。 电动汽车充电站选址与调度： 基于出行行为和充电需求预测，优化充电设施的布局和运营。 本书旨在为交通工程师、数据科学家、研究人员以及对智能交通系统感兴趣的读者提供一个系统、深入的学习框架，帮助他们掌握分析和预测复杂交通时空数据的能力，为建设更智能、更高效、更可持续的城市交通系统贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《复杂环境运动目标检测技术及应用》的书名，让我想起了我之前在学习和实践过程中遇到的许多难题。我是一名对无人机技术很感兴趣的爱好者，尤其关注无人机在侦察、巡航、搜救等任务中的应用。这些任务往往需要在各种复杂多变的环境下进行，比如山地、森林、沙漠，甚至是城市高楼林立的区域。在这些环境下，无人机搭载的摄像头需要能够准确地检测到远距离的、运动的、且可能被植被或其他物体部分遮挡的目标。这对我来说一直是一个巨大的挑战。而这本书的书名，恰恰点出了我所面临的核心问题：“复杂环境”和“运动目标检测”。我非常期待书中能够详细介绍如何克服这些技术难题，例如，如何设计能够适应不同尺度和分辨率的目标检测模型？如何提升算法在背景杂乱环境下的鲁棒性？如何实现对目标的实时、精准跟踪？更重要的是，书中“应用”这两个字，让我看到了这本书不仅仅是理论堆砌，而是会提供实际的解决方案。我希望能看到书中能够结合无人机侦察、搜救等具体场景，给出如何将这些技术落地的思路和方法。这本书的书名非常有吸引力，因为它承诺能够解决实际问题，并且具有很强的工程实践指导意义，我相信它将成为我深入学习无人机技术的一个重要参考。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《复杂环境运动目标检测技术及应用》了，拿到手的时候，厚实的纸张和精美的封面就让我对它充满了期待。我是一个对计算机视觉领域特别是目标检测技术很感兴趣的研究生，在实验室的导师推荐下，我了解到这本书的独特之处，尤其是在处理现实世界中各种复杂场景下的目标检测问题。我一直觉得，虽然有很多关于目标检测的论文和书籍，但它们往往偏向于理论推导或者在理想数据集上的实验，真正要将这些技术落地到实际应用，例如自动驾驶、智能监控、机器人导航等场景，会遇到各种各样的挑战。光照变化、遮挡、背景干扰、目标尺度不一致、运动模糊等等，这些都是让目标检测算法“头疼”的问题。这本书的标题就非常直观地抓住了我的痛点，“复杂环境”这四个字，让我仿佛看到了这本书会如何深入地剖析这些难题，并给出切实可行的解决方案。我迫不及待地想要一探究竟，看看作者是如何将这些前沿技术与实际应用巧妙地结合在一起的。这本书的书名本身就极具吸引力，它承诺了技术深度和应用广度，这对于我这样的读者来说，无疑是一份宝贵的知识财富。我特别关注的是书中对于“技术及应用”这一部分的论述，这不仅仅是停留在算法层面，而是要看作者如何将这些技术应用到具体的行业场景中，是否能够提供一套完整的设计思路或者解决方案，这对我未来进行相关的科研和工程实践具有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《复杂环境运动目标检测技术及应用》这本书名的时候，我就觉得它非常有价值。我是一名对自动驾驶技术充满热情的研究生，在学习过程中，我发现目标检测是整个自动驾驶系统中最核心也是最具挑战性的环节之一。尤其是在实际道路环境中，会遇到各种各样复杂的情况，比如突发的行人横穿马路，在夜晚或者雨雾天气下的低能见度，以及其他车辆的遮挡等等。这些“复杂环境”下的目标检测问题，直接关系到自动驾驶系统的安全性和可靠性。这本书的书名恰好就点出了这些核心问题，它不仅提及了“复杂环境”，还包含了“运动目标检测”这一关键技术，并且强调了“应用”的重要性。我非常期待书中能够深入讲解如何应对这些挑战，例如，是否会介绍一些针对恶劣天气和低光照环境的图像增强技术？是否会探讨如何利用深度学习模型来提高目标检测的准确率和实时性？更重要的是，我希望书中能够提供一些关于这些技术在自动驾驶领域实际应用的案例分析，例如如何将目标检测结果用于障碍物规避、路径规划等方面。这本书的出现，对我来说就像是雪中送炭，它承诺了技术深度和应用广度，我深信它能够为我的研究和未来职业发展提供宝贵的知识和指引，让我能够更好地理解和掌握自动驾驶领域中的关键技术。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《复杂环境运动目标检测技术及应用》后，我的第一感受就是它的实用性。我之前在工作中就遇到了不少在复杂环境下进行运动目标检测的难题，例如在雨雪天气下，摄像头的成像质量会大打折扣，目标容易变得模糊不清，或者被雨雪本身遮挡。又比如在夜晚，光照不足导致目标的细节难以捕捉，背景噪声也更加明显。传统的算法在这些场景下往往表现不佳，误检率和漏检率都非常高。我一直希望能够找到一本能够系统性地解决这些问题的书籍，而这本书的书名恰好就点出了核心——“复杂环境”。我非常期待书中能够详细介绍各种复杂环境对目标检测算法带来的挑战，以及如何通过改进算法来克服这些挑战。比如，我希望能看到关于如何增强图像在低光照、雨雾等恶劣天气下的鲁棒性的方法，以及如何处理目标被部分遮挡时进行持续跟踪的技术。更重要的是，书名中的“应用”二字，让我看到了这本书不仅仅停留在理论层面，而是会给出实际的解决方案和案例分析，这对我而言是至关重要的。我希望书中能够提供一些具体的应用场景，例如在智能交通系统中如何识别车辆和行人，在安防监控中如何检测异常行为，或者在无人机侦察中如何追踪目标等。这本书的出现，无疑为我解决实际工程问题提供了新的思路和方向，我相信它能够成为我工作中的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

从《复杂环境运动目标检测技术及应用》这个书名本身，我就能感受到它所蕴含的巨大价值。我是一名从事智慧城市建设的技术人员，我们一直在探索如何利用先进的技术来提升城市管理的效率和智能化水平。其中，城市交通管理、公共安全监控、环境监测等领域都离不开对运动目标的精准检测和跟踪。然而，城市环境本身就极其复杂：白天车流密集，夜晚光照条件差，恶劣天气（如雨、雪、雾）更是家常便饭，再加上各种广告牌、建筑物等背景干扰，这些都给运动目标检测带来了巨大的挑战。我一直希望能够找到一本能够系统性地讲解如何在这些“复杂环境”下实现高效、准确的“运动目标检测”的专业书籍，并且能够提供具体的“应用”指导。这本书的书名恰好迎合了我的需求。我非常期待书中能够深入剖析各种复杂环境对目标检测算法的影响，并提出有效的解决方案，例如如何处理多尺度目标、如何增强算法的鲁棒性、如何进行实时跟踪等。更令我兴奋的是，书名中的“应用”二字，意味着书中不仅仅停留在理论层面，而是会提供一些具体的行业案例分析，比如如何利用这些技术来优化交通流量、预测交通拥堵、发现潜在的安全隐患等。我相信这本书将为我提供宝贵的知识和实践经验，帮助我们更好地推动智慧城市的建设。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注计算机视觉领域发展的技术爱好者，我一直在寻找能够深入剖析“复杂环境”下运动目标检测的专业书籍。《复杂环境运动目标检测技术及应用》这本书的出现，无疑填补了我心中的一个空白。我曾经接触过一些目标检测的教材，但它们大多侧重于算法的原理和数学推导，对于如何在真实世界中复杂多变的环境下应用这些算法，却鲜有涉及。比如，在城市街道、工业厂区、野外森林等不同场景下，光照、天气、背景纹理、遮挡程度都会千差万别，这些都会极大地影响目标检测的准确性和稳定性。这本书的书名恰好点出了核心问题，它暗示着本书将不仅会探讨目标检测的“技术”，更会深入研究这些技术在“复杂环境”下的“应用”。我非常好奇作者是如何处理这些挑战的，是会提出新的算法模型，还是会通过数据增强、后处理技术等方式来提升算法的鲁棒性？书中对“应用”的阐述，也让我倍感期待。我希望看到书中能够提供一些具体的行业案例，例如在自动驾驶领域如何实现对行人、车辆的安全检测，在智能安防领域如何进行行为识别和预警，甚至在医疗影像分析中如何检测微小病灶等。只有将技术与实际应用紧密结合，才能真正体现出其价值。这本书的书名预示着它将是一本理论与实践并重，能够为我带来深刻启发的著作，我迫不及待地想阅读它。

评分☆☆☆☆☆

我对《复杂环境运动目标检测技术及应用》这个书名所传达的信息感到非常兴奋，因为它精准地触及了我目前工作中的一个关键痛点。我是一名在工业自动化领域工作的工程师，我们正在开发一系列智能化的检测系统，用于生产线上的产品质量检测和流程监控。在这个场景下，我们需要检测的是各种各样在流水线上高速移动的、形状各异、有时甚至被其他零件部分遮挡的“运动目标”。而且，生产线的环境往往也不尽理想，可能存在强烈的反光、不均匀的光照、以及大量的背景干扰。我一直在寻找能够有效解决这些“复杂环境”下“运动目标检测”问题的技术方案，并且希望能看到一些成功的“应用”案例。这本书的书名，正是我苦苦追寻的。我非常期待书中能够详细介绍各种复杂环境因素对目标检测算法的影响，并提供克服这些困难的方法。比如，如何设计对光照变化不敏感的检测模型？如何处理高密度、互相遮挡的运动目标？如何实现高精度的实时检测，以满足生产线的速度要求？而“应用”部分，更是让我充满期待，我希望看到书中能够提供一些在工业生产、智能制造等领域的实际应用案例，例如如何利用这些技术来检测产品缺陷、监控生产流程、或者实现机器人的精确抓取。这本书的出现，无疑将为我打开新的思路，提供宝贵的知识和实践经验，助力我解决实际工程难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《复杂环境运动目标检测技术及应用》让我眼前一亮，仿佛是为我量身定制的一本指南。我是一名在安防行业工作的工程师，我们部门的主要职责就是利用视频监控系统进行区域内的目标检测与跟踪，以确保公共安全。然而，现实场景中的挑战远比想象的要严峻得多。节假日期间人流量巨大，目标之间相互遮挡严重；恶劣天气，如大雨、大雪、浓雾，会显著降低图像质量，使得目标难以辨识；夜晚的光照不足，更是让传统的检测算法束手无策。我一直在寻找能够系统性地解决这些“复杂环境”问题的技术方案，并且能够将理论研究转化为实际的“应用”。因此，这本书的书名立刻吸引了我的注意。我非常期待书中能够详细介绍各种复杂场景下的目标检测难点，并提供切实有效的解决方案。例如，我希望看到关于如何利用多传感器融合技术，克服单一传感器在恶劣天气下的局限性；如何设计鲁棒性更强的特征提取器，以应对光照变化和低分辨率的问题；如何实现高精度的多目标跟踪，即使在目标大量出现且相互遮挡的情况下。此外，书中“应用”部分的内容，对我来说尤为重要。我希望看到书中能够提供具体的行业案例分析，例如在人群密度监测、异常行为识别、重点目标跟踪等方面的实际应用经验。这本书的出现，无疑将为我解决实际工程难题提供宝贵的理论指导和实践经验，我将把它作为我工作的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

这本《复杂环境运动目标检测技术及应用》的书名，一下子就抓住了我作为一名普通读者对前沿科技的好奇心。虽然我不是专业的科研人员，但一直对人工智能、计算机视觉这些领域很感兴趣，也关注着它们如何在我们的生活中发挥越来越重要的作用。我常常在想，那些在新闻报道中看到的“智能监控”、“自动驾驶”背后，究竟有着怎样的技术支撑。这本书的书名就非常有指向性，它提到的“复杂环境”让我联想到我们在生活中遇到的各种不理想的拍摄条件，比如人潮拥挤的火车站，光线昏暗的夜晚，或者雨雾天气下的道路。而“运动目标检测”更是让人联想到那些动态的、需要被精准捕捉的物体，比如奔跑的孩子、行驶的车辆、甚至是空中的无人机。这本书的名字告诉我，它不是一本枯燥的学术论文集，而是会讲授如何让技术在“复杂”的现实世界中“动起来”，并且有实际的“应用”。我特别好奇书中会如何解释这些技术，会不会用比较通俗易懂的方式来介绍复杂的算法原理？同时，“应用”这个词也让我充满了期待，我想知道这些技术最终能为我们的生活带来哪些改变，是否能让我们的出行更安全，生活更便利，社会更智能？这本书的书名，给我一种既有深度又不失广度的感觉，让我觉得它是一本值得我花时间去探索的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在人工智能领域工作的工程师，主要负责开发和优化计算机视觉相关的算法。在日常工作中，我们经常会遇到各种各样棘手的难题，其中最让我头疼的莫过于在复杂环境下进行准确的运动目标检测。比如，在监控视频中，目标可能因为角度问题、光照不足、或者被其他物体部分遮挡而难以被识别；在自动驾驶场景中，突然出现的行人、非机动车，或者恶劣天气下的能见度降低，都会对算法的实时性和准确性提出极高的要求。我一直渴望能找到一本能够系统性地讲解如何应对这些“复杂环境”的著作，并且能够提供切实可行的“应用”指导。这本书的书名——《复杂环境运动目标检测技术及应用》，正是我一直在寻找的。我期待书中能够深入剖析各种复杂环境因素对目标检测算法的影响，并提出相应的解决方案。例如，针对光照变化，书中是否会介绍一些基于深度学习的图像增强技术，或者鲁棒性更强的特征提取方法？针对遮挡问题，是否会探讨一些多目标跟踪与检测相结合的策略？而“应用”部分，我更是充满了期待。我希望书中能提供一些具体的工程实现案例，例如在智慧城市、智能制造、无人零售等领域，如何将这些技术落地，并解决实际问题。这本书的书名给我一种“直击痛点”的感觉，我相信它能够为我带来许多宝贵的经验和启发，帮助我提升工作效率和算法性能。