【XH】目標跟蹤基本原理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[澳] Subhash Challa，[澳] Ma 著

圖書標籤:

• 目標跟蹤
• 跟蹤算法
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 濾波理論
• 機器學習
• 目標檢測
• 運動估計
• Kalman濾波

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118100921

商品編碼：27904878439

包裝：平裝

齣版時間：2015-09-01

基本信息

書名：目標跟蹤基本原理

定價：86.00元

作者： Subhash Challa, Mark R.Moreland

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-09-01

ISBN：9787118100921

字數：

頁碼：292

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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數十年來，在目標跟蹤領域湧現瞭許多經典算法，諸如卡爾曼濾波、粒子濾波、交互式多模型（IMM）、概率數據互聯（PDA）、集成航跡分裂（ITs）算法以及集方法等。然而，這些算法之間有什麼本質聯係？它們究竟是怎樣幫助我們實現飛機、導彈、太空目標以及人乃至淋巴細胞的跟蹤的呢？對於新的應用背景，該如何去調整這些算法呢？《目標跟蹤基本原理》對以上問題進行瞭係統明確的論述。
　　《目標跟蹤基本原理》由9章組成。首先，針對目標跟蹤問題給齣通用的貝葉斯解。基於此貝葉斯通用框架，係統地描述瞭主要的跟蹤問題，如機動目標跟蹤、多目標跟蹤、雜波環境下的跟蹤以及非順序量測跟蹤等，並給齣瞭這些標準跟蹤算法的詳細推導。這一結構化的分析方法，將幫助越來越多的從事目標跟蹤實踐及科研的工作者理解和掌握種類眾多的復雜目標跟蹤算法，並為他們在各自特殊的應用背景下設計適應性的跟蹤算法提供有力的理論支撐。書中*後給齣瞭建立跟蹤係統的一些實用算法，如航跡初始化、航跡閤並算法等。附錄中還給《目標跟蹤基本原理》適閤於從事目標跟蹤問題研究的科技人員閱讀，也可作為高等院校相關專業師生的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智勝未來：多模態感知下的智能決策係統》 引言： 在信息爆炸的時代，我們正以前所未有的速度擁抱智能化。從自動駕駛汽車到智能傢居，從精準醫療到智能製造，人工智能的觸角已經深入我們生活的方方麵麵。然而，真正的智能並非僅僅是單個算法的精進，而是多源信息融閤、深度理解、以及在復雜環境中做齣最優決策的能力。本書《智勝未來：多模態感知下的智能決策係統》正是緻力於探索這一前沿領域，它將帶領讀者深入理解如何構建能夠整閤視覺、聽覺、文本、甚至觸覺等多種感知模態，並在此基礎上進行推理、預測與決策的智能係統。這不是一本關於基礎目標跟蹤算法的書，而是關於如何超越單一感知的局限，構建更強大、更通用、更具適應性的智能體。 第一部分：多模態感知的基石 在智能決策係統中，原始數據的“理解”是首要且至關重要的環節。不同的模態提供瞭關於世界截然不同的信息維度。 視覺信息的深度解析： 視覺是人類感知世界最主要的方式之一。在智能係統中，圖像和視頻的分析能力至關重要。本書將詳細闡述如何利用深度捲積神經網絡（CNNs）進行圖像識彆、目標檢測（這裏並非指基礎的運動目標跟蹤，而是指在復雜場景中識彆並定位特定對象，例如識彆齣“一隻貓”、“一輛汽車”等，並給齣其邊界框）、圖像分割（像素級彆的區域劃分，區分不同物體和背景）以及場景理解。我們將深入探討注意力機製在視覺信息抽取中的作用，如何讓模型聚焦於圖像的關鍵區域，忽略無關的乾擾。此外，對於視頻序列，除瞭逐幀分析，我們還將探討如何捕捉時序信息，理解動作、事件的發生與發展，這對於分析動態場景下的行為模式至關重要。我們將研究如3D CNNs、循環神經網絡（RNNs）及其變種（如LSTM、GRU）在處理視頻流中的時空信息方麵的應用，以及Transformer模型在視覺領域帶來的革命性變化，例如ViT（Vision Transformer）如何將序列思想引入圖像處理，實現全局信息的有效捕獲。 聽覺信息的聆聽與理解： 聲音是信息傳遞的另一種重要載體。語音識彆（ASR）是核心技術，它將人類的語音轉化為文本，為後續的自然語言處理打下基礎。本書將介紹聲學模型（如HMM-GMM，以及更先進的端到端ASR模型如Deep Speech、Conformer）和語言模型（用於提高識彆準確率的統計模型）的構建原理。除瞭語音，聲音還包含豐富的環境信息，如環境噪聲、特定事件的聲音（如警報聲、物體墜落聲）。本書將探討如何從音頻信號中提取這些非語音信息，例如利用譜圖分析、MFCCs（梅爾頻率倒譜係數）等特徵，並結閤深度學習模型（如CNNs、RNNs）進行環境聲音分類、事件檢測。這對於構建具備環境感知能力的智能係統至關重要，例如在自動駕駛中識彆喇叭聲，或在智能傢居中檢測異常聲音。 文本信息的語義挖掘： 語言是人類錶達思想、傳遞知識的載體。自然語言處理（NLP）的目標是讓機器理解和生成人類語言。本書將深入講解詞嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec、GloVe如何捕捉詞語之間的語義關係，以及更強大的預訓練語言模型（PLMs）如BERT、GPT係列如何通過大規模無監督預訓練，獲得強大的語言理解和生成能力。我們將探討如何利用這些模型進行文本分類、情感分析、命名實體識彆（NER）、關係抽取、問答係統以及文本摘要等任務。特彆地，我們將關注模型在理解上下文、處理歧義、捕捉長距離依賴方麵的能力，以及如何通過微調（Fine-tuning）將預訓練模型應用於具體的下遊任務。 新興模態的探索： 除瞭傳統的視覺、聽覺和文本，觸覺、雷達、激光雷達（LiDAR）等新興模態也在智能係統中扮演越來越重要的角色。例如，在機器人領域，觸覺傳感器可以幫助機器人感知物體的柔軟度、紋理，從而實現更精細的操作。LiDAR和雷達在自動駕駛和機器人導航中提供瞭精確的距離和三維空間信息。本書將簡要介紹這些新興模態的特點及其在信息獲取上的優勢，並初步探討如何將這些模態的數據轉化為機器可理解的特徵，為多模態融閤提供更多可能性。 第二部分：多模態信息的融閤與交互 單一模態的信息往往是片麵的，隻有將不同模態的信息有效地融閤，纔能構建齣更全麵、更魯棒的智能係統。 早期融閤與晚期融閤策略： 本書將對比分析幾種經典的多模態融閤策略。早期融閤（Early Fusion）是在信息輸入階段就將不同模態的數據進行拼接或轉換，然後輸入到統一的模型中進行處理。這種方式能夠充分利用模態間的早期關聯。晚期融閤（Late Fusion）則是在每個模態獨立處理後，再將各模態的輸齣結果進行整閤，例如通過投票、加權平均等方式。這種方式更易於實現和調試。我們將深入探討不同融閤策略的優缺點，以及在特定場景下的適用性。 跨模態注意力與對齊： 為瞭更好地實現模態間的協同，跨模態注意力機製應運而生。例如，在圖文匹配任務中，視覺注意力可以幫助模型聚焦圖像的關鍵區域，而文本注意力則可以幫助模型關注描述這些區域的詞語。本書將詳細講解如何設計和實現跨模態注意力模型，使不同模態之間能夠相互“參照”，捕捉更深層次的關聯。此外，模態對齊（Cross-modal Alignment）也是關鍵，例如將文本描述與圖像中的對應區域進行關聯，或者將語音中的詞語與視頻中的對應動作進行匹配。我們將介紹基於度量學習、對比學習等方法實現的模態對齊技術。 生成式多模態模型： 除瞭對現有信息的理解，生成新的信息也是智能係統的一項重要能力。本書將探討如何利用生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）以及Transformer等模型，實現跨模態的生成任務。例如，根據文本描述生成圖像（Text-to-Image Synthesis），根據圖像生成文本描述（Image Captioning），或者根據一段音頻生成匹配的視覺內容。這些技術在內容創作、虛擬現實等領域具有廣闊的應用前景。 多模態交互與協同： 智能決策係統需要在復雜的交互環境中運作。這意味著係統需要能夠接收來自不同模態的指令，並根據這些指令執行相應的操作。例如，用戶可以通過語音下達指令，係統通過視覺識彆環境，然後進行決策並輸齣結果（例如通過屏幕顯示或機械臂操作）。本書將探討如何設計能夠處理多模態輸入並産生多模態輸齣的交互係統，以及如何實現不同智能體之間的協同工作。 第三部分：智能決策的實現 多模態感知為智能決策提供瞭豐富的信息基礎，而智能決策則是在此基礎上，對未來進行預測並選擇最優行動。 情境理解與推理： 智能決策的核心在於對當前情境的深刻理解。多模態信息使得係統能夠更全麵地感知“發生瞭什麼”，並結閤曆史信息和常識進行推理。本書將介紹如何構建情境模型，捕捉動態變化的環境因素、參與者的狀態以及潛在的因果關係。我們將探討邏輯推理、概率圖模型以及基於深度學習的端到端推理方法，如何將多模態感知到的信息轉化為可用於推理的知識錶示。 預測與規劃： 在理解瞭當前情境後，智能係統需要預測未來的可能走嚮，並規劃齣最優的行動方案。本書將探討基於序列模型（如RNNs、Transformers）的未來狀態預測，以及基於強化學習（Reinforcement Learning）的規劃方法。我們將詳細介紹強化學習的基本原理，包括奬勵函數設計、狀態空間與動作空間定義、以及各種算法（如Q-learning, DQN, PPO）在序列決策任務中的應用。特彆地，我們將關注如何將多模態信息融入強化學習的感知模塊，以及如何利用預測信息指導規劃過程。 不確定性下的決策： 現實世界充滿瞭不確定性。傳感器的噪聲、環境的隨機性、以及對未來事件預測的不完全性，都可能導緻決策的偏差。本書將深入探討如何量化和處理不確定性。我們將介紹貝葉斯方法（Bayesian Methods）、濛特卡洛方法（Monte Carlo Methods）以及概率不確定性錶示（如高斯過程）在決策過程中的應用。特彆地，我們將探討如何設計能夠魯棒地應對不確定性的決策策略，例如通過探索-利用（Exploration-Exploitation）平衡來尋找最優解。 倫理與安全考量： 隨著智能決策係統的能力日益增強，其倫理與安全問題也愈發突齣。本書將觸及這些重要議題，包括算法的公平性、透明度、可解釋性，以及如何防止係統被濫用或産生意外的負麵影響。我們將討論在係統設計和部署過程中應如何考慮這些因素，以確保智能技術的健康發展。 結論： 《智勝未來：多模態感知下的智能決策係統》旨在為讀者提供一個關於構建下一代智能係統的全麵視角。它超越瞭單一技術點的局限，強調瞭多模態信息融閤、深度理解與智能決策的協同作用。本書將引導您從構建強大的感知基礎，到實現高效的信息融閤，再到最終實現復雜環境下的智能決策，一步步揭示智能係統的奧秘。通過閱讀本書，您將能夠更好地理解當前人工智能發展的脈絡，並為未來更具智慧、更具適應性的智能係統設計和開發奠定堅實的基礎。這是一場關於理解世界、預測未來、並做齣明智選擇的探索之旅，其最終目標是賦能我們的社會，邁嚮一個更加智能化的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是那種沉穩而富有洞察力的智者之言，讀起來讓人感到非常踏實可靠。它避免瞭過多的花哨辭藻和故作高深的術語堆砌，而是用一種近乎學術論文的嚴謹性，確保瞭信息的準確無誤。最讓我印象深刻的是它對“誤差分析”這一核心環節的重視程度。在跟蹤領域，誤差是無處不在的幽靈，而這本書沒有迴避這個問題，反而將其視為提升性能的關鍵。它詳細探討瞭係統噪聲、測量噪聲對跟蹤精度的影響模型，並給齣瞭量化分析的工具。這對於那些追求高精度定位的應用場景至關重要。我甚至能想象，如果一個團隊在項目啓動之初就嚴格按照書中的誤差分析框架進行設計，將能省去後期大量的調試時間。它教會我的不僅是“如何做”，更是“為什麼這樣做會導緻這樣的結果”，這種對因果關係的深刻理解，是任何速成指南都無法替代的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓人印象深刻，特彆是它對基礎概念的闡述，簡直是為初學者量身定做。我記得剛開始接觸這個領域時，很多復雜的算法和數學模型讓我望而卻步，但這本書的作者似乎有一種魔力，能把那些看似高深莫測的知識點，用非常直觀、易懂的方式層層剝開。舉個例子，書中關於卡爾曼濾波的介紹，它不僅清晰地展示瞭濾波器的迭代過程，還通過生動的例子模擬瞭目標在不同環境下的運動軌跡，讓我這個門外漢也能迅速掌握其核心思想。我特彆欣賞它在理論與實踐之間的平衡把握，每當介紹完一個理論框架，都會緊接著給齣相應的應用場景和實現思路，這種接地氣的教學方式極大地提升瞭我的學習興趣和效率。讀完前幾章，我對如何構建一個穩定、可靠的跟蹤係統有瞭宏觀的認識，感覺自己像是站在瞭一個堅實的地基上，對後續更復雜的內容充滿瞭期待。那種豁然開朗的感覺，真的隻有親身體驗過纔能明白。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於建立一個宏觀的、跨領域的知識體係具有不可替代的價值。它不僅僅關注於單一的算法實現，更著眼於整個跟蹤係統作為一個復雜有機體的運作邏輯。作者在構建知識網格時，巧妙地將信號處理、統計學、控製理論乃至少量的機器學習概念串聯起來，形成瞭一個完整而自洽的知識閉環。我特彆喜歡它在探討高級跟蹤技術時，會迴溯到早期的經典方法，並對比二者在計算復雜度和魯棒性上的差異。這種縱嚮和橫嚮的對比分析，極大地拓寬瞭我對該領域的認知邊界。它讓我意識到，跟蹤技術的發展是一個不斷迭代和取捨的過程，沒有絕對最優解，隻有最適配當前約束條件的方案。讀完後，我感覺自己不再是一個隻會套用某個特定算法的“工具人”，而是具備瞭從底層原理齣發，設計、評估和優化整個跟蹤係統的“架構師”思維，這種能力的躍升，是這本書帶給我最大的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定實踐經驗的工程師，我原本以為市麵上關於基礎理論的書籍對我來說價值有限，無非是教科書的換皮。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。它在對經典方法進行迴顧時，並沒有停留在對公式的簡單羅列，而是深入剖析瞭每種算法的局限性及其産生的曆史背景。比如，書中對粒子濾波的討論，不僅詳盡闡述瞭其優勢，更坦誠地指齣瞭在維度災難和退化問題上的處理難點，並附帶瞭若乾優化策略的討論。這種敢於直麵技術短闆的態度，遠比那些隻歌頌“完美”算法的資料來得珍貴。閱讀過程中，我數次停下來，迴想起自己過去在項目中遇到的瓶頸，發現很多當時的“黑箱操作”，在這本書裏找到瞭清晰的理論解釋。它提供瞭一個批判性的視角，讓我學會瞭如何根據實際需求，審慎地選擇和調整最閤適的跟蹤框架，而不是盲目套用模闆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構設計得非常巧妙，簡直是邏輯鏈條的典範。它沒有急於拋齣最新的、最尖端的技術，而是耐心地將讀者引導進入一個嚴謹的知識體係中。我發現，很多市麵上的教材往往在概念的引入上顯得倉促，導緻讀者在理解瞭錶層現象後，卻對背後的驅動原理一知半解。然而，此書的處理方式是先從最基礎的信號處理和概率論入手，逐步搭建起概率密度函數的概念，然後纔開始深入探討如何利用這些工具來估計目標的狀態。這種循序漸進的敘事風格，使得每一個新知識點的齣現都顯得順理成章，仿佛是水到渠成。特彆是關於數據關聯和數據融閤的部分，作者用圖示的方式清晰地展示瞭不同傳感器信息是如何協同工作，有效降低瞭跟蹤過程中的不確定性，這種係統化的論述方法，讓我在理解復雜係統設計時，不再感到迷茫，反而體會到一種結構美學。