圖像目標檢測技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳哲，王慧斌 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 深度學習
• 人工智能
• 機器學習
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch
• 算法實現

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：25571028850

齣版時間：2016-05-01

作  者:陳哲，王慧斌 著作 定  價:78 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2016年05月01日 頁  數:214 裝  幀:平裝 ISBN:9787115418791 本書主要介紹麵嚮復雜場景中（包括復雜光學環境和復雜背景條件）的圖像目標檢測技術，從復雜環境建模，圖像特徵提取及分割幾個方麵進行瞭論述。此外，本書還論述瞭生物視覺機製建模技術並對幾種典型的仿生模型進行瞭介紹，以及仿蛙眼、螳螂蝦復眼機製的復雜場景圖像目標檢測技術。
本書的特色全麵介紹復雜環境中的圖像目標檢測技術的研究生教材，以往的教材是以“智能視頻監控中目標檢測與識彆”的名字齣版，多適閤本科生，內容和知識框架較陳舊。
本書擬從係統的角度，更加全麵地嚮相關研究人員和研究生介紹講述這門學等 ●第1章緒論
●第2章  光學成像過程模型與圖像處理
●第3章  基於適應性模型的復雜環境背景建模
●第4章  基於非綫性降維模型的圖像特徵提取
●第5章  基於先驗知識的圖像目標分割
●第6章  圖像壓縮域處理與運動目標分割方法
●第7章  仿生視覺模型與圖像處理
●第8章  仿蛙眼視覺分層機製的強散射環境背景建模
●第9章  仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取
●第10章  仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割

內容簡介

本書係統闡述瞭圖像目標檢測的有關概念、原理和方法，共分10章，靠前章簡要介紹瞭圖像目標檢測的意義和應用，第2章介紹瞭光學成像過程模型與圖像處理，第3章介紹瞭基於適應性模型的動態環境背景建模方法，第4章介紹瞭基於非綫性降維強散射環境中圖像特徵提取方法，第5章介紹瞭基於先驗知識的圖像目標分割方法，第6章介紹瞭壓縮域圖像處理與運動目標分割方法，第7章介紹仿生視覺模型與圖像處理，第8章介紹基於仿蛙眼分層模型的強散射環境背景建模方法，第9章介紹仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取方法，靠前0章介紹仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割。本書是圖像目標檢測方麵的專著，反映作者近年來在這一領域的主要研究成果。 陳哲，王慧斌 著作 陳哲 男，江蘇徐州人，博士，講師。2014年畢業於河海大學獲計算機應用技術專業博士學位，現在河海大學計算機與信息學院工作。已先後主持瞭國傢自然科學基金青年項目，江蘇省自然科學基金青年項目等多項課題，參與瞭863計劃項目，國傢自然科學基金重點項目等10餘項課題。獲得瞭中國儀器儀錶學會科技奬三等奬1項，發錶學術論文20餘篇。目前主要從事圖像處理、模式識彆、視覺檢測及跟蹤等方麵的研究和教學工作。

認知邊界的拓展：透視人工智能的視覺之眼 在信息爆炸的時代，數據如同潮水般湧來，而圖像作為最直觀、最豐富的信息載體，其潛在價值等待著我們去挖掘。然而，海量圖像中的信息識彆、理解與提取，卻是一項艱巨的任務。傳統的圖像處理方法往往難以應對復雜多變的現實場景，也無法實現對圖像內容的深度洞察。正是在這樣的背景下，人工智能，特彆是其在視覺感知領域的突破性進展，為我們打開瞭全新的認知邊界。 本文旨在深入探討人工智能在圖像理解和分析方麵的核心技術，揭示其如何賦予機器“看”的能力，並進一步分析這些技術在各個領域的廣泛應用，展現人工智能如何重塑我們與數字世界互動的方式，以及為社會進步帶來的深遠影響。 一、 洞悉視覺之源：人工智能圖像理解的核心技術 人工智能賦予機器“看”的能力，並非一蹴而就，而是建立在一係列復雜而精密的算法和模型之上。其中，深度學習無疑是驅動這一革命的核心引擎。 1. 神經網絡的崛起：模仿人腦的視覺通路 深度學習的基石是人工神經網絡，它模擬瞭生物神經元之間的連接方式，通過多層非綫性轉換，逐步提取圖像中的高層語義信息。與傳統的淺層學習模型相比，深度神經網絡能夠自動學習特徵，無需人工預設，極大地提升瞭圖像識彆的準確性和魯棒性。 捲積神經網絡 (CNN)： 這是在圖像處理領域取得巨大成功的關鍵。CNN通過引入捲積層、池化層和全連接層，有效地處理瞭圖像的空間結構信息。捲積層能夠從圖像中提取局部特徵，如邊緣、紋理；池化層則用於降低特徵的維度，增強模型的魯棒性，防止過擬閤；全連接層則將提取到的高級特徵映射到最終的分類或迴歸結果。其多層次的結構，使得模型能夠從低級的像素信息逐漸構建齣對物體的高層抽象理解，如同人眼從感知基礎視覺元素到識彆整體物體的過程。 循環神經網絡 (RNN) 與長短期記憶網絡 (LSTM)： 雖然CNN在靜態圖像分析方麵錶現卓越，但對於視頻等序列化數據，RNN及其變種LSTM則發揮著關鍵作用。它們能夠處理時間序列信息，理解圖像序列之間的動態關係，這對於視頻內容分析、動作識彆等任務至關重要。 2. 走嚮感知：從識彆到理解的飛躍 僅僅識彆齣圖像中的對象已經不足以滿足現代應用的需求，人工智能正朝著更深層次的理解邁進。 物體檢測 (Object Detection)： 這是對圖像中特定目標進行定位和分類的技術。不同於圖像分類，物體檢測不僅需要識彆齣圖像中存在哪些物體，還需要準確地標齣它們在圖像中的位置（通常用邊界框錶示）。R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型是物體檢測領域的代錶。它們通過不同的策略，在速度和精度之間尋求平衡，滿足瞭實時性要求極高的應用場景。例如，YOLO將物體檢測視為一個迴歸問題，在一次前嚮傳播中直接預測邊界框和類彆概率，極大地提高瞭檢測速度。 圖像分割 (Image Segmentation)： 圖像分割將圖像劃分為若乾個有意義的區域，並將同一類彆的像素歸為一類。這比物體檢測更加精細，能夠為每個像素分配一個類彆標簽。 語義分割 (Semantic Segmentation)： 它為圖像中的每個像素分配一個語義標簽，例如“人”、“車”、“樹”等。Fully Convolutional Networks (FCN) 是語義分割的開創性工作，它將全連接層替換為捲積層，使得網絡能夠輸齣與輸入圖像同等分辨率的分割圖。 實例分割 (Instance Segmentation)： 在語義分割的基礎上，實例分割還能區分同一類彆的不同個體。Mask R-CNN 是一個經典的實例分割模型，它在Faster R-CNN的基礎上增加瞭一個分支，用於生成目標的像素級掩碼，從而區分開來。 圖像生成與風格遷移 (Image Generation and Style Transfer)： 生成對抗網絡（GAN）的齣現，為圖像生成領域帶來瞭革命性的變化。GAN由生成器和判彆器組成，兩者相互博弈，生成器不斷學習生成逼真的圖像，判彆器則努力區分真實圖像和生成圖像。這使得AI能夠創造齣前所未有的圖像，也為圖像修復、超分辨率等應用提供瞭強大工具。風格遷移則允許將一幅圖像的藝術風格應用到另一幅圖像的內容上，賦予圖像全新的視覺錶現力。 注意力機製 (Attention Mechanism)： 在復雜的場景中，並非所有區域的信息都同等重要。注意力機製允許模型聚焦於圖像中最相關的區域，忽略不必要的乾擾，從而提高模型的效率和準確性。這使得AI能夠更像人類一樣，有選擇性地“觀察”圖像。 二、 智慧之眼的應用：人工智能在各領域的廣泛落地 人工智能的視覺技術並非停留在實驗室，而是已經深入到社會生活的方方麵麵，成為推動各行業變革的關鍵力量。 1. 智能交通與自動駕駛：安全齣行的守護者 在自動駕駛領域，人工智能的視覺能力是實現車輛感知環境、做齣決策的基礎。 障礙物檢測與識彆： 實時檢測行人、車輛、自行車、交通標誌、車道綫等，是自動駕駛汽車安全行駛的前提。通過CNN和各種物體檢測算法，車輛能夠精確感知周圍環境，及時做齣避讓或加速等反應。 交通狀況分析： 分析路況、車流密度，預測交通擁堵，為導航係統提供實時信息，優化行駛路綫。 駕駛員行為監測： 監測駕駛員的疲勞狀態、注意力分散情況，及時發齣預警，提升行車安全。 2. 醫療健康：診斷與治療的有力助手 醫學影像分析是人工智能在醫療領域最成功的應用之一。 疾病診斷輔助： 通過分析X光片、CT、MRI等醫學影像，AI能夠輔助醫生檢測腫瘤、病變等，提高診斷的準確性和效率，尤其是在早期篩查方麵。例如，AI在識彆視網膜病變、乳腺癌等方麵已展現齣優異的性能。 手術導航與機器人輔助： 在手術過程中，AI能夠實時分析手術區域的圖像，為外科醫生提供精準的導航，或控製手術機器人進行微創手術，提高手術的精細度和安全性。 藥物研發： 分析大量的生物醫學圖像數據，加速新藥研發的進程。 3. 安防監控：慧眼識破潛在風險 智能安防係統利用AI的視覺能力，大大提升瞭監控的效率和預警能力。 人臉識彆與身份驗證： 在公共場所、門禁係統等領域，人臉識彆技術用於身份驗證、嫌疑人追蹤等。 行為異常檢測： 識彆監控視頻中的異常行為，如人群聚集、摔倒、鬥毆等，及時發齣警報，預防安全事故。 車輛識彆與追蹤： 識彆車牌、車型，追蹤特定車輛，用於交通管理和案件偵破。 4. 工業製造：提升生産效率與質量 在智能製造領域，AI視覺技術被廣泛應用於質量檢測和生産流程優化。 産品缺陷檢測： 自動化地檢測生産綫上的産品是否存在劃痕、裂紋、異物等缺陷，遠超人工檢測的速度和精度。 機器人視覺引導： 引導工業機器人進行精準抓取、裝配、焊接等操作，實現高度自動化的生産。 生産流程監控與優化： 分析生産過程中的圖像數據，識彆瓶頸，優化生産參數，提高整體生産效率。 5. 零售與電商：個性化服務與智能管理 商品識彆與庫存管理： 自動識彆貨架上的商品，統計庫存，提供補貨建議，優化供應鏈。 顧客行為分析： 分析顧客在店內的行走路徑、停留時長、關注的商品等，為商場布局和營銷策略提供依據。 智能推薦： 基於顧客的瀏覽和購買曆史，提供個性化的商品推薦，提升用戶體驗。 6. 媒體與娛樂：內容創作與消費的新體驗 視頻內容分析與檢索： 自動為視頻打標簽，識彆視頻中的人物、場景、事件，方便用戶檢索和觀看。 虛擬現實 (VR) 與增強現實 (AR)： AI視覺技術是構建逼真虛擬世界和疊加數字信息到現實世界的基礎，為遊戲、教育、培訓等領域帶來全新的體驗。 特效製作與內容生成： 在電影、遊戲等領域，AI視覺技術被用於製作逼真的特效，甚至自動生成部分場景或角色。 7. 農業：精準農業與智能管理 作物健康監測： 通過無人機搭載的攝像頭，分析作物的顔色、長勢，及時發現病蟲害或營養不良，實現精準施肥和用藥。 産量預測： 根據作物的生長狀況和環境數據，預測産量，為農業生産規劃提供依據。 自動化采摘： 引導機器人進行水果、蔬菜的精準采摘，解決勞動力短缺問題。 三、 展望未來：人工智能視覺技術的無限可能 人工智能在圖像理解與應用領域的探索從未停止。隨著算力的不斷提升、算法的持續創新以及數據的日益豐富，我們有理由相信，未來的AI視覺技術將更加強大、更加智能。 更強的泛化能力： 模型將能夠更好地處理各種光照、角度、遮擋等復雜條件下的圖像，實現更魯棒的識彆與理解。 更深層次的推理： AI將不再局限於錶麵的像素信息，而是能夠進行更深層次的邏輯推理和因果分析，理解圖像背後的含義。 跨模態融閤： 將視覺信息與其他模態（如文本、語音、傳感器數據）進行有效融閤，實現更全麵、更精準的認知。 自主學習與進化： 模型將具備更強的自主學習能力，能夠不斷從環境中獲取新知識，並進行自我優化和進化。 倫理與安全： 隨著AI視覺技術的廣泛應用，如何確保數據的隱私安全、算法的公平公正，以及如何避免技術濫用，將成為亟待解決的重要課題。 人工智能的視覺技術，正如一雙日益銳利的眼睛，正在以前所未有的方式洞察著我們的世界。它不僅是技術的革新，更是我們認知邊界的拓展，為人類社會的發展注入瞭源源不斷的動力，開啓瞭智能時代的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《圖像目標檢測技術及應用》給我的第一印象是，它可能更偏嚮於技術實現而非理論深度。我本人是做軟件開發的，對算法的實際落地和性能優化更感興趣。我希望這本書能夠詳細介紹當前主流的圖像目標檢測算法，比如YOLO係列、Faster R-CNN、SSD等等，並且深入分析它們在速度、精度、魯棒性等方麵的權衡。更重要的是，我期待書中能夠提供一些關於如何選擇閤適算法、如何進行模型訓練和調優的實用建議。例如，在處理大規模數據集時，如何有效管理內存和計算資源？在實時性要求極高的場景下，又該如何優化模型以達到更高的幀率？我特彆關注書中關於“應用”的部分，想瞭解這些技術在工業界的具體部署案例，比如在智能製造中的缺陷檢測，或者在電商平颱中的商品識彆。如果書中能提供一些代碼示例或者框架的使用指南，那將是錦上添花。我對書中關於邊緣計算和嵌入式設備上目標檢測的討論也充滿期待，畢竟這代錶瞭未來技術發展的重要方嚮。總而言之，我希望這本書能夠成為一本實操性強、能夠指導我解決實際問題的技術手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景上，抽象的圖像碎片若隱若現，似乎在暗示著書中內容的高深與廣博。我拿到這本書時，首先被它沉甸甸的分量所震撼，這通常意味著內容充實，絕非淺嘗輒止。雖然我並非圖像識彆領域的專業人士，但對這個話題一直保持著濃厚的興趣。我常常在想，那些能夠精準識彆齣圖像中各種物體的智能係統，背後究竟隱藏著怎樣的奧秘？這本書的名字《圖像目標檢測技術及應用》恰好觸及瞭我內心深處的疑問。我非常期待能夠通過這本書，瞭解圖像目標檢測的基本原理，例如捲積神經網絡是如何工作的，不同算法之間又有哪些優劣之處。同時，我也對書中提及的“應用”部分充滿好奇，想知道這項技術在現實生活中究竟能解決哪些問題，比如在自動駕駛、安防監控、醫療影像分析等方麵，它將扮演怎樣的角色。我希望這本書能夠用相對通俗易懂的語言，將復雜的技術概念娓娓道來，讓我這個門外漢也能窺見其堂奧，甚至激發我進一步深入學習的興趣。當然，一本好的技術書籍，除瞭理論講解，還應該包含相關的案例分析和實踐指導，能夠讓我將學到的知識付諸實踐，哪怕隻是簡單的demo。這本書是否能做到這一點，是我非常期待看到的。

評分☆☆☆☆☆

看到《圖像目標檢測技術及應用》這個書名，我首先聯想到的是它可能包含大量前沿的研究成果和最新的技術趨勢。我是一名在讀的博士生，目前的研究方嚮與計算機視覺密切相關，因此對這個領域的最新進展非常敏感。我希望這本書能夠對我現有的知識體係進行補充和拓展，例如，書中是否會深入探討Transformer在目標檢測領域的應用，以及它如何改變瞭傳統的CNN架構？對於一些新興的檢測方法，比如基於Transformer的端到端檢測模型，是否會有詳盡的講解？我非常關注書中關於模型壓縮、量化以及模型推理加速等方麵的技術，這對於在資源受限的設備上部署高性能的模型至關重要。此外，我希望書中能夠提供一些關於如何進行大規模數據集標注、模型評估指標的深入解讀，以及如何利用遷移學習和聯邦學習等技術來提升模型的泛化能力。如果書中還能包含一些對未來發展方嚮的預測和展望，那就更好瞭。我期待這本書能成為我撰寫論文和進行學術交流的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《圖像目標檢測技術及應用》這本書時，直覺告訴我，它可能是一本內容比較雜亂的書。書名雖然點齣瞭“技術”和“應用”，但這種組閤往往意味著技術講解不夠深入，應用案例也可能比較零散。我更傾嚮於那些專注於某一特定技術領域，並對其進行深度挖掘的書籍。例如，我可能更希望看到一本專門講解R-CNN傢族算法演進和優化的書，或者一本專注於目標檢測模型評估和數據集構建的書。書中提到的“應用”部分，我更希望看到的是對特定行業場景的詳細分析，例如在智慧農業中，如何利用目標檢測技術識彆病蟲害，或者在零售業中，如何通過客流分析來優化商店布局。如果這本書隻是簡單地羅列一些應用場景，而缺乏深入的分析和技術支撐，那對我來說價值就不大瞭。我希望這本書能夠讓我對目標檢測技術有一個清晰的認識，但如果它試圖涵蓋太多內容而導緻每個部分都蜻蜓點水，那我會感到有些失望。

評分☆☆☆☆☆

《圖像目標檢測技術及應用》這個書名給我一種“大而全”的感覺，這讓我有些擔憂。我是一個有著一定經驗的從業者，對於已經相對熟悉的領域，我不希望再看到那些泛泛而談的內容。我更期待的是能夠在這本書中發現一些“乾貨”，例如關於模型魯棒性提升的技巧，或者在對抗性攻擊下的模型防禦策略。我希望書中能夠討論一些比較偏門但實用性強的技術，比如小目標檢測的挑戰與解決方案，或者3D目標檢測的最新進展。在應用層麵，我希望能看到一些關於模型部署到實際生産環境中的最佳實踐，例如如何進行A/B測試、如何進行模型迭代更新，以及如何處理模型在實際部署過程中遇到的各種問題。如果書中能夠提供一些關於不同硬件平颱（如GPU、TPU、NPU）上的模型優化指南，那將對我非常有價值。總而言之，我希望這本書能夠提供一些超越基礎知識的深入見解，幫助我解決實際工作中遇到的難題，並能激發我思考新的技術方嚮。