【XH】目标跟踪基本原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] Subhash Challa，[澳] Ma 著

图书标签:

• 目标跟踪
• 跟踪算法
• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 滤波理论
• 机器学习
• 目标检测
• 运动估计
• Kalman滤波

店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118100921

商品编码：27904878439

包装：平装

出版时间：2015-09-01

基本信息

书名：目标跟踪基本原理

定价：86.00元

作者： Subhash Challa, Mark R.Moreland

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-09-01

ISBN：9787118100921

字数：

页码：292

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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数十年来，在目标跟踪领域涌现了许多经典算法，诸如卡尔曼滤波、粒子滤波、交互式多模型（IMM）、概率数据互联（PDA）、集成航迹分裂（ITs）算法以及集方法等。然而，这些算法之间有什么本质联系？它们究竟是怎样帮助我们实现飞机、导弹、太空目标以及人乃至淋巴细胞的跟踪的呢？对于新的应用背景，该如何去调整这些算法呢？《目标跟踪基本原理》对以上问题进行了系统明确的论述。
　　《目标跟踪基本原理》由9章组成。首先，针对目标跟踪问题给出通用的贝叶斯解。基于此贝叶斯通用框架，系统地描述了主要的跟踪问题，如机动目标跟踪、多目标跟踪、杂波环境下的跟踪以及非顺序量测跟踪等，并给出了这些标准跟踪算法的详细推导。这一结构化的分析方法，将帮助越来越多的从事目标跟踪实践及科研的工作者理解和掌握种类众多的复杂目标跟踪算法，并为他们在各自特殊的应用背景下设计适应性的跟踪算法提供有力的理论支撑。书中*后给出了建立跟踪系统的一些实用算法，如航迹初始化、航迹合并算法等。附录中还给《目标跟踪基本原理》适合于从事目标跟踪问题研究的科技人员阅读，也可作为高等院校相关专业师生的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智胜未来：多模态感知下的智能决策系统》 引言： 在信息爆炸的时代，我们正以前所未有的速度拥抱智能化。从自动驾驶汽车到智能家居，从精准医疗到智能制造，人工智能的触角已经深入我们生活的方方面面。然而，真正的智能并非仅仅是单个算法的精进，而是多源信息融合、深度理解、以及在复杂环境中做出最优决策的能力。本书《智胜未来：多模态感知下的智能决策系统》正是致力于探索这一前沿领域，它将带领读者深入理解如何构建能够整合视觉、听觉、文本、甚至触觉等多种感知模态，并在此基础上进行推理、预测与决策的智能系统。这不是一本关于基础目标跟踪算法的书，而是关于如何超越单一感知的局限，构建更强大、更通用、更具适应性的智能体。 第一部分：多模态感知的基石 在智能决策系统中，原始数据的“理解”是首要且至关重要的环节。不同的模态提供了关于世界截然不同的信息维度。 视觉信息的深度解析： 视觉是人类感知世界最主要的方式之一。在智能系统中，图像和视频的分析能力至关重要。本书将详细阐述如何利用深度卷积神经网络（CNNs）进行图像识别、目标检测（这里并非指基础的运动目标跟踪，而是指在复杂场景中识别并定位特定对象，例如识别出“一只猫”、“一辆汽车”等，并给出其边界框）、图像分割（像素级别的区域划分，区分不同物体和背景）以及场景理解。我们将深入探讨注意力机制在视觉信息抽取中的作用，如何让模型聚焦于图像的关键区域，忽略无关的干扰。此外，对于视频序列，除了逐帧分析，我们还将探讨如何捕捉时序信息，理解动作、事件的发生与发展，这对于分析动态场景下的行为模式至关重要。我们将研究如3D CNNs、循环神经网络（RNNs）及其变种（如LSTM、GRU）在处理视频流中的时空信息方面的应用，以及Transformer模型在视觉领域带来的革命性变化，例如ViT（Vision Transformer）如何将序列思想引入图像处理，实现全局信息的有效捕获。 听觉信息的聆听与理解： 声音是信息传递的另一种重要载体。语音识别（ASR）是核心技术，它将人类的语音转化为文本，为后续的自然语言处理打下基础。本书将介绍声学模型（如HMM-GMM，以及更先进的端到端ASR模型如Deep Speech、Conformer）和语言模型（用于提高识别准确率的统计模型）的构建原理。除了语音，声音还包含丰富的环境信息，如环境噪声、特定事件的声音（如警报声、物体坠落声）。本书将探讨如何从音频信号中提取这些非语音信息，例如利用谱图分析、MFCCs（梅尔频率倒谱系数）等特征，并结合深度学习模型（如CNNs、RNNs）进行环境声音分类、事件检测。这对于构建具备环境感知能力的智能系统至关重要，例如在自动驾驶中识别喇叭声，或在智能家居中检测异常声音。 文本信息的语义挖掘： 语言是人类表达思想、传递知识的载体。自然语言处理（NLP）的目标是让机器理解和生成人类语言。本书将深入讲解词嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec、GloVe如何捕捉词语之间的语义关系，以及更强大的预训练语言模型（PLMs）如BERT、GPT系列如何通过大规模无监督预训练，获得强大的语言理解和生成能力。我们将探讨如何利用这些模型进行文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、关系抽取、问答系统以及文本摘要等任务。特别地，我们将关注模型在理解上下文、处理歧义、捕捉长距离依赖方面的能力，以及如何通过微调（Fine-tuning）将预训练模型应用于具体的下游任务。 新兴模态的探索： 除了传统的视觉、听觉和文本，触觉、雷达、激光雷达（LiDAR）等新兴模态也在智能系统中扮演越来越重要的角色。例如，在机器人领域，触觉传感器可以帮助机器人感知物体的柔软度、纹理，从而实现更精细的操作。LiDAR和雷达在自动驾驶和机器人导航中提供了精确的距离和三维空间信息。本书将简要介绍这些新兴模态的特点及其在信息获取上的优势，并初步探讨如何将这些模态的数据转化为机器可理解的特征，为多模态融合提供更多可能性。 第二部分：多模态信息的融合与交互 单一模态的信息往往是片面的，只有将不同模态的信息有效地融合，才能构建出更全面、更鲁棒的智能系统。 早期融合与晚期融合策略： 本书将对比分析几种经典的多模态融合策略。早期融合（Early Fusion）是在信息输入阶段就将不同模态的数据进行拼接或转换，然后输入到统一的模型中进行处理。这种方式能够充分利用模态间的早期关联。晚期融合（Late Fusion）则是在每个模态独立处理后，再将各模态的输出结果进行整合，例如通过投票、加权平均等方式。这种方式更易于实现和调试。我们将深入探讨不同融合策略的优缺点，以及在特定场景下的适用性。 跨模态注意力与对齐： 为了更好地实现模态间的协同，跨模态注意力机制应运而生。例如，在图文匹配任务中，视觉注意力可以帮助模型聚焦图像的关键区域，而文本注意力则可以帮助模型关注描述这些区域的词语。本书将详细讲解如何设计和实现跨模态注意力模型，使不同模态之间能够相互“参照”，捕捉更深层次的关联。此外，模态对齐（Cross-modal Alignment）也是关键，例如将文本描述与图像中的对应区域进行关联，或者将语音中的词语与视频中的对应动作进行匹配。我们将介绍基于度量学习、对比学习等方法实现的模态对齐技术。 生成式多模态模型： 除了对现有信息的理解，生成新的信息也是智能系统的一项重要能力。本书将探讨如何利用生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及Transformer等模型，实现跨模态的生成任务。例如，根据文本描述生成图像（Text-to-Image Synthesis），根据图像生成文本描述（Image Captioning），或者根据一段音频生成匹配的视觉内容。这些技术在内容创作、虚拟现实等领域具有广阔的应用前景。 多模态交互与协同： 智能决策系统需要在复杂的交互环境中运作。这意味着系统需要能够接收来自不同模态的指令，并根据这些指令执行相应的操作。例如，用户可以通过语音下达指令，系统通过视觉识别环境，然后进行决策并输出结果（例如通过屏幕显示或机械臂操作）。本书将探讨如何设计能够处理多模态输入并产生多模态输出的交互系统，以及如何实现不同智能体之间的协同工作。 第三部分：智能决策的实现 多模态感知为智能决策提供了丰富的信息基础，而智能决策则是在此基础上，对未来进行预测并选择最优行动。 情境理解与推理： 智能决策的核心在于对当前情境的深刻理解。多模态信息使得系统能够更全面地感知“发生了什么”，并结合历史信息和常识进行推理。本书将介绍如何构建情境模型，捕捉动态变化的环境因素、参与者的状态以及潜在的因果关系。我们将探讨逻辑推理、概率图模型以及基于深度学习的端到端推理方法，如何将多模态感知到的信息转化为可用于推理的知识表示。 预测与规划： 在理解了当前情境后，智能系统需要预测未来的可能走向，并规划出最优的行动方案。本书将探讨基于序列模型（如RNNs、Transformers）的未来状态预测，以及基于强化学习（Reinforcement Learning）的规划方法。我们将详细介绍强化学习的基本原理，包括奖励函数设计、状态空间与动作空间定义、以及各种算法（如Q-learning, DQN, PPO）在序列决策任务中的应用。特别地，我们将关注如何将多模态信息融入强化学习的感知模块，以及如何利用预测信息指导规划过程。 不确定性下的决策： 现实世界充满了不确定性。传感器的噪声、环境的随机性、以及对未来事件预测的不完全性，都可能导致决策的偏差。本书将深入探讨如何量化和处理不确定性。我们将介绍贝叶斯方法（Bayesian Methods）、蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）以及概率不确定性表示（如高斯过程）在决策过程中的应用。特别地，我们将探讨如何设计能够鲁棒地应对不确定性的决策策略，例如通过探索-利用（Exploration-Exploitation）平衡来寻找最优解。 伦理与安全考量： 随着智能决策系统的能力日益增强，其伦理与安全问题也愈发突出。本书将触及这些重要议题，包括算法的公平性、透明度、可解释性，以及如何防止系统被滥用或产生意外的负面影响。我们将讨论在系统设计和部署过程中应如何考虑这些因素，以确保智能技术的健康发展。 结论： 《智胜未来：多模态感知下的智能决策系统》旨在为读者提供一个关于构建下一代智能系统的全面视角。它超越了单一技术点的局限，强调了多模态信息融合、深度理解与智能决策的协同作用。本书将引导您从构建强大的感知基础，到实现高效的信息融合，再到最终实现复杂环境下的智能决策，一步步揭示智能系统的奥秘。通过阅读本书，您将能够更好地理解当前人工智能发展的脉络，并为未来更具智慧、更具适应性的智能系统设计和开发奠定坚实的基础。这是一场关于理解世界、预测未来、并做出明智选择的探索之旅，其最终目标是赋能我们的社会，迈向一个更加智能化的未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定实践经验的工程师，我原本以为市面上关于基础理论的书籍对我来说价值有限，无非是教科书的换皮。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它在对经典方法进行回顾时，并没有停留在对公式的简单罗列，而是深入剖析了每种算法的局限性及其产生的历史背景。比如，书中对粒子滤波的讨论，不仅详尽阐述了其优势，更坦诚地指出了在维度灾难和退化问题上的处理难点，并附带了若干优化策略的讨论。这种敢于直面技术短板的态度，远比那些只歌颂“完美”算法的资料来得珍贵。阅读过程中，我数次停下来，回想起自己过去在项目中遇到的瓶颈，发现很多当时的“黑箱操作”，在这本书里找到了清晰的理论解释。它提供了一个批判性的视角，让我学会了如何根据实际需求，审慎地选择和调整最合适的跟踪框架，而不是盲目套用模板。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构设计得非常巧妙，简直是逻辑链条的典范。它没有急于抛出最新的、最尖端的技术，而是耐心地将读者引导进入一个严谨的知识体系中。我发现，很多市面上的教材往往在概念的引入上显得仓促，导致读者在理解了表层现象后，却对背后的驱动原理一知半解。然而，此书的处理方式是先从最基础的信号处理和概率论入手，逐步搭建起概率密度函数的概念，然后才开始深入探讨如何利用这些工具来估计目标的状态。这种循序渐进的叙事风格，使得每一个新知识点的出现都显得顺理成章，仿佛是水到渠成。特别是关于数据关联和数据融合的部分，作者用图示的方式清晰地展示了不同传感器信息是如何协同工作，有效降低了跟踪过程中的不确定性，这种系统化的论述方法，让我在理解复杂系统设计时，不再感到迷茫，反而体会到一种结构美学。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让人印象深刻，特别是它对基础概念的阐述，简直是为初学者量身定做。我记得刚开始接触这个领域时，很多复杂的算法和数学模型让我望而却步，但这本书的作者似乎有一种魔力，能把那些看似高深莫测的知识点，用非常直观、易懂的方式层层剥开。举个例子，书中关于卡尔曼滤波的介绍，它不仅清晰地展示了滤波器的迭代过程，还通过生动的例子模拟了目标在不同环境下的运动轨迹，让我这个门外汉也能迅速掌握其核心思想。我特别欣赏它在理论与实践之间的平衡把握，每当介绍完一个理论框架，都会紧接着给出相应的应用场景和实现思路，这种接地气的教学方式极大地提升了我的学习兴趣和效率。读完前几章，我对如何构建一个稳定、可靠的跟踪系统有了宏观的认识，感觉自己像是站在了一个坚实的地基上，对后续更复杂的内容充满了期待。那种豁然开朗的感觉，真的只有亲身体验过才能明白。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是那种沉稳而富有洞察力的智者之言，读起来让人感到非常踏实可靠。它避免了过多的花哨辞藻和故作高深的术语堆砌，而是用一种近乎学术论文的严谨性，确保了信息的准确无误。最让我印象深刻的是它对“误差分析”这一核心环节的重视程度。在跟踪领域，误差是无处不在的幽灵，而这本书没有回避这个问题，反而将其视为提升性能的关键。它详细探讨了系统噪声、测量噪声对跟踪精度的影响模型，并给出了量化分析的工具。这对于那些追求高精度定位的应用场景至关重要。我甚至能想象，如果一个团队在项目启动之初就严格按照书中的误差分析框架进行设计，将能省去后期大量的调试时间。它教会我的不仅是“如何做”，更是“为什么这样做会导致这样的结果”，这种对因果关系的深刻理解，是任何速成指南都无法替代的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于建立一个宏观的、跨领域的知识体系具有不可替代的价值。它不仅仅关注于单一的算法实现，更着眼于整个跟踪系统作为一个复杂有机体的运作逻辑。作者在构建知识网格时，巧妙地将信号处理、统计学、控制理论乃至少量的机器学习概念串联起来，形成了一个完整而自洽的知识闭环。我特别喜欢它在探讨高级跟踪技术时，会回溯到早期的经典方法，并对比二者在计算复杂度和鲁棒性上的差异。这种纵向和横向的对比分析，极大地拓宽了我对该领域的认知边界。它让我意识到，跟踪技术的发展是一个不断迭代和取舍的过程，没有绝对最优解，只有最适配当前约束条件的方案。读完后，我感觉自己不再是一个只会套用某个特定算法的“工具人”，而是具备了从底层原理出发，设计、评估和优化整个跟踪系统的“架构师”思维，这种能力的跃升，是这本书带给我最大的惊喜。