图像目标检测技术及应用 陈哲,王慧斌 9787115418791 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈哲，王慧斌 著

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• 目标检测
• 图像处理
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• 人工智能
• 模式识别
• 算法
• 应用
• 陈哲王慧斌

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418791

商品编码：29290311344

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：图像目标检测技术及应用

定价：78.00元

作者：陈哲,王慧斌

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字数：

页码：

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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本书主要介绍面向复杂场景中（包括复杂光学环境和复杂背景条件）的图像目标检测技术，从复杂环境建模，图像特征提取及分割几个方面进行了论述。此外，本书还论述了生物视觉机制建模技术并对几种典型的仿生模型进行了介绍，以及仿蛙眼、螳螂虾复眼机制的复杂场景图像目标检测技术。本书的特色全面介绍复杂环境中的图像目标检测技术的研究生教材，以往的教材是以“智能视频监控中目标检测与识别”的名字出版，多适合本科生，内容和知识框架较陈旧。本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和研究生介绍讲述这门学科技术的基本理论方法及其一些重要的应用领域。本书编写的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校信息类硕士研究生提供一本能反映图像目标检测处理新进展的书籍，使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状，掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面，为从事信息处理研究或工程技术应用打好基础。本书籍的编写原则是：（1）要反映该领域的新进展，包括新的理论成果和应用技术等；（2）内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术，以及相关的内容；（3）侧重于技术的发展和方法的应用，突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性；（4）内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。本书既突出以下特色：（1）基础理论体系的完整性，为解决复杂环境中图像目标检测处理中各类问题提供坚实系统的理论基础。（2）应用的普遍性，包括水下场景，复杂背景等。（3）适合研究生教学的特殊性，要针对所涉及的问题给予完整详细的描述，适合课堂教学与自学。

内容提要

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本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章，章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍基于仿蛙眼分层模型的强散射环境背景建模方法，第9章介绍仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取方法，0章介绍仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割。本书是图像目标检测方面的专著，反映作者近年来在这一领域的主要研究成果。

目录

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作者介绍

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陈哲 男，江苏徐州人，博士，讲师。2014年毕业于河海大学获计算机应用技术专业博士学位，现在河海大学计算机与信息学院工作。已先后主持了国家自然科学基金青年项目，江苏省自然科学基金青年项目等多项课题，参与了863计划项目，国家自然科学基金重点项目等10余项课题。获得了中国仪器仪表学会科技奖三等奖1项，发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、模式识别、视觉检测及跟踪等方面的研究和教学工作。

文摘

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序言

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《计算机视觉中的挑战与前沿：图像目标检测技术深度解析》 内容概述： 本书深入探讨了计算机视觉领域的核心难题——图像目标检测，旨在为读者提供一个系统、全面且具有前瞻性的技术视角。从基础理论的构建到前沿算法的剖析，再到实际应用中的挑战与解决方案，本书力求做到内容翔实、逻辑严谨、兼具学术深度与工程实用性。本书并非对特定一本教材的复述，而是对图像目标检测技术发展脉络、核心思想、关键技术及未来趋势的独立梳理与阐释，旨在帮助读者建立起对该领域的深刻理解。 第一部分：图像目标检测的基石——理论与方法论 1.1 目标检测的本质与挑战： 我们将从最根本的层面出发，阐释目标检测在计算机视觉中的地位与意义。它不仅仅是识别图像中“有什么”，更重要的是“在哪里”，并且要能够区分不同的对象实例。这一过程面临着诸多挑战： 尺度变化： 同一类目标在图像中可能呈现出巨大的尺寸差异，从近景的清晰完整到远景的微小模糊。 形变： 物体在不同姿态、视角下的形变是不可避免的，这增加了识别的难度。 遮挡： 部分物体被其他物体遮挡，导致只能观察到其一部分，需要模型具备推理和恢复完整信息的能力。 光照与纹理变化： 不同的光照条件和物体表面的纹理差异都会影响特征的提取和匹配。 背景干扰： 相似的颜色、纹理或者相似的物体可能与待检测目标混淆，形成背景干扰。 类间相似与类内差异： 不同类别的物体可能外观相似，而同一类别的物体在外观上可能存在显著差异。 实时性要求： 在许多实际应用中，目标检测需要满足高效率、低延迟的要求。 1.2 传统目标检测方法的演进： 在深度学习兴起之前，目标检测领域积累了大量的经典方法。本书将回顾这些方法的思想精髓，并分析其优缺点，为理解现代方法提供历史视角。 基于滑动窗口的方法： Haar特征与Adaboost： 介绍Haar-like特征的构建原理，以及Adaboost算法在特征选择和分类器集成中的作用，以Viola-Jones人脸检测器为例，深入剖析其工作流程和效率。 HOG特征与SVM： 讲解方向梯度直方图（HOG）特征如何描述物体轮廓和局部形状，以及支持向量机（SVM）如何进行有效的二分类。 DPM（Deformable Part Models）： 探讨DPM模型如何通过部件化表示来处理物体的形变，以及其在捕捉复杂形变下的鲁棒性。 传统方法的局限性： 分析滑动窗口方法在计算效率、特征表达能力和处理复杂场景方面的不足，为深度学习方法的出现奠定基础。 1.3 深度学习目标检测的革命： 深度学习的出现彻底改变了目标检测领域。本书将详细阐述深度学习方法的核心原理和关键技术。 卷积神经网络（CNN）基础： 卷积操作： 深入讲解卷积核、步长、填充等概念，以及卷积层如何提取图像的局部特征。 池化操作： 解释最大池化和平均池化如何实现特征的降维和空间不变性。 激活函数： 介绍ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的作用，以及它们如何引入非线性。 全连接层： 阐述全连接层在特征整合和分类中的作用。 深度学习目标检测的分类： 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）： R-CNN系列： 从R-CNN到Fast R-CNN，再到Faster R-CNN，详细介绍其从区域提议到分类回归的完整流程，重点分析RPN（Region Proposal Network）的创新之处，以及Anchor Boxes的概念。 Mask R-CNN： 讲解其在Faster R-CNN基础上增加的实例分割分支，实现像素级的对象分割。 单阶段检测器（One-Stage Detectors）： YOLO系列（You Only Look Once）： 剖析YOLOv1到YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等版本的演进，强调其一次性预测边界框和类别概率的端到端思想，以及Grid Cell、Anchor Boxes（在后期版本中）、多尺度预测等核心技术。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 讲解SSD如何利用多尺度特征图进行检测，以及其Default Boxes的设计。 RetinaNet： 介绍Focal Loss的创新，如何解决正负样本类别不均衡的问题，从而提高单阶段检测器的精度。 第二部分：深度目标检测技术的精进与创新 2.1 特征提取与增强： 优秀的特征是目标检测的关键。本书将探讨多种提升特征表达能力的策略。 骨干网络（Backbone Networks）的选择与优化： 经典CNN架构： VGG、ResNet、Inception等经典骨干网络的结构特点与优劣分析。 轻量级网络： MobileNet、ShuffleNet等面向移动端和嵌入式设备的轻量级网络设计。 Vision Transformer（ViT）及其在目标检测中的应用： 探讨Transformer架构如何通过自注意力机制捕捉全局依赖关系，以及其在目标检测中的潜力。 特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks, FPN）： 多尺度特征融合： 讲解FPN如何通过自顶向下和横向连接的结构，融合不同层级的特征，构建具有丰富语义信息的多尺度特征图，有效解决尺度变化问题。 PANet、BiFPN等改进型FPN： 介绍这些改进结构如何进一步增强特征融合能力。 2.2 边界框回归与定位精度： 精确的边界框回归是目标检测的另一个核心任务。 IoU（Intersection over Union）及其变种： GIoU, DIoU, CIoU Loss等，分析它们如何更有效地指导边界框的优化。 Anchor-free方法： 探讨Anchor-free方法（如CornerNet, CenterNet）如何摆脱Anchor Boxes的束缚，直接预测对象的中心点、尺寸或角点，简化了模型设计，并可能提升定位精度。 2.3 类别不均衡与样本学习： 现实世界的数据集往往存在严重的类别不均衡问题，本书将深入探讨相应的解决方案。 损失函数的设计： Focal Loss： 再次强调Focal Loss在平衡前景和背景样本，以及易分和难分样本方面的作用。 Class-Balanced Loss： 探讨如何根据类别频率来调整损失权重。 数据增强策略： 几何变换： 旋转、缩放、平移、裁剪等。 颜色抖动： 调整亮度、对比度、饱和度等。 Mosaic、Mixup等高级数据增强技术： 介绍这些技术如何生成更多样化的训练样本，提高模型的泛化能力。 在线困难样本挖掘（Online Hard Example Mining, OHEM）： 讲解如何在训练过程中动态选择困难样本进行学习。 2.4 实时目标检测的优化： 在追求精度的同时，实时性也是许多应用场景的刚需。 模型轻量化与剪枝： 探讨如何通过网络剪枝、量化等技术减小模型体积，加速推理。 高效的骨干网络： 重新审视ShuffleNet、MobileNet等轻量级骨干网络在实时性上的优势。 硬件加速： 简要提及GPU、TPU等硬件对深度学习模型推理速度的提升作用。 第三部分：图像目标检测的应用与未来展望 3.1 目标检测的广泛应用场景： 本书将展示目标检测技术在各个领域的强大应用能力。 自动驾驶： 车辆、行人、交通标志的检测与跟踪，为环境感知提供关键信息。 安防监控： 人员、车辆、异常事件的识别与预警，提升公共安全水平。 智能零售： 商品识别、顾客行为分析、货架缺货检测。 医疗影像分析： 病灶、细胞、器官的自动识别与定位，辅助医生诊断。 工业自动化： 产品缺陷检测、零部件识别、机器人抓取。 遥感影像分析： 建筑物、农作物、地理特征的识别与统计。 内容审核： 识别图像中的不当内容。 增强现实（AR）/虚拟现实（VR）： 对象识别与跟踪，实现沉浸式交互体验。 3.2 目标检测面临的挑战与研究热点： 尽管取得了巨大进展，目标检测领域仍面临许多挑战，并涌现出新的研究方向。 小目标检测： 如何有效检测尺寸极小的目标，如远处的人或车辆。 密集目标检测： 如何区分和检测大量紧密排列的目标，如人群或鸟群。 开放集检测（Open-Set Detection）： 如何检测训练集中未出现过的未知目标。 半监督与无监督目标检测： 利用少量标注数据或无标注数据进行模型训练，降低标注成本。 视频目标检测与跟踪： 结合时序信息，提升检测的鲁棒性和跟踪的连贯性。 多模态目标检测： 融合文本、语音等多种信息源，提升检测性能。 可解释性目标检测： 理解模型做出决策的原因，增强模型的可靠性和可信度。 公平性与鲁棒性： 确保模型在不同人群、不同环境下的表现公平且稳定。 3.3 未来发展趋势： 展望未来，目标检测技术将朝着更加智能化、通用化、高效化的方向发展。 更强大的骨干网络与Transformer架构的深度融合。 端到端、更简洁的检测框架。 对复杂场景（如恶劣天气、低光照）的鲁棒性提升。 与自动驾驶、机器人等其他AI技术的深度融合。 更加注重模型的效率和部署能力。 总结： 本书以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，系统性地梳理了图像目标检测技术的过去、现在与未来。从基础理论的构建，到经典与前沿算法的详细解析，再到多样化的应用场景分析，本书力图为读者构建一个完整且深入的知识体系。通过对目标检测核心技术、挑战与前沿的深入剖析，本书将帮助读者理解该领域的技术脉络，把握未来的发展方向，并为实际工程应用和学术研究提供坚实的基础与丰富的启示。它不仅是一本技术参考书，更是一扇通往计算机视觉前沿世界的窗口。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对现代科技发展，尤其是人工智能在视觉感知方面所取得的成就非常感兴趣的普通读者。在我的认知里，“图像目标检测”就像是给计算机赋予了“慧眼”，让它能够识别出图片里的万事万物。所以，当我在网上偶然看到《图像目标检测技术及应用》这本书，并且得知作者是陈哲和王慧斌时，心中涌起了一股强烈的求知欲。我希望这本书能像一本详细的说明书，清晰地讲解目标检测的原理，从最基础的图像表示，到复杂的深度学习模型，比如那些著名的“YOLO”或者“Faster R-CNN”之类的名字，都能有深入浅出的解释。我特别期待能够了解到，这些技术是如何被应用到我们日常生活中，比如在手机上拍照时，它能自动识别出人脸或者物体，或者是在一些智能设备上，它能识别出环境中的障碍物。如果书中能有一些图文并茂的例子，展示目标检测在智慧城市、智能家居、甚至是虚拟现实等方面的应用，那就太棒了。这样，我不仅能理解技术本身，还能看到它如何改变我们的生活。我记下了这本书号9787115418791，打算进一步了解它的具体内容。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉领域抱有极大热情的研究生，我一直都在寻找能够系统性地梳理目标检测技术发展脉络并深入剖析其核心原理的优秀读物。《图像目标检测技术及应用》这本书，光听书名就足以让我眼前一亮。陈哲和王慧斌这几位作者，虽然我之前可能没有特别深入了解过他们的研究成果，但“图像目标检测技术”这个明确的定位，已经让我充满了期待。我猜测这本书应该会围绕着目标检测的几个关键问题展开：如何高效地提取图像特征？如何设计鲁棒的分类器和回归器？如何解决不同尺度、不同遮挡下的目标检测难题？更重要的是，我希望能从书中找到关于不同目标检测范式（如两阶段检测器、一阶段检测器）的深度解读，了解它们的设计哲学和性能权衡。而且，“应用”这个词更是让我对其内容产生了无限遐想，比如它是否会详细介绍目标检测在无人机侦察、人脸识别、医学影像辅助诊断、甚至是艺术品真伪鉴定等方面的实际应用案例，并分析在这些应用场景下，需要面对哪些独特的挑战以及如何克服。这本书号是9787115418791，我已经迫不及待想要翻阅一下了。

评分☆☆☆☆☆

最近对深度学习在图像识别这块儿的技术产生了浓厚的兴趣，特别是那个“目标检测”的概念，听起来就很高大上，感觉是机器“看”懂世界的第一步。这本书的名字《图像目标检测技术及应用》，听起来就蛮有分量的，作者是陈哲和王慧斌，这名字听着就挺专业。我猜这本书应该会从基础讲起，可能先介绍一下图像处理的基本原理，然后逐步深入到各种目标检测的模型。不知道会不会有像Faster R-CNN、SSD、YOLO这些耳熟能详的算法的详细解析，还有它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。我特别希望它能讲清楚这些算法背后的数学原理，比如卷积神经网络是怎么工作的，损失函数是怎么设计的，还有锚框（anchor boxes）是什么意思。光有理论还不够，我更期待它能有很多实际的例子，比如怎么用这些技术来识别街上的行人、车辆，或者在医学影像中找到病灶。如果能有代码示例就更好了，哪怕是伪代码，也能让我对实现过程有更清晰的认识。这本书号是9787115418791，我会查一下它的目录，看看是否覆盖了我感兴趣的这些内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名倒是挺吸引人的，《图像目标检测技术及应用》，听起来就充满了学术性和实用性。我一直对计算机视觉领域很感兴趣，尤其是目标检测，感觉这就像是给机器装上了“眼睛”，让它们能认出图片里的东西。所以，当我在书店里看到这本书的时候，就觉得很有可能找到我想要的答案。封面设计也比较简洁，虽然没有特别华丽的图饰，但那种沉稳的风格反而让我觉得内容会很扎实。我猜测这本书应该会涵盖目标检测的经典算法，比如R-CNN系列、YOLO系列，甚至可能还会介绍一些更新的技术，比如Transformer在目标检测中的应用。当然，作为一本技术书籍，理论的深度和广度都很重要，但我更期待它能有丰富的实例和应用场景的讲解。比如，如何将目标检测技术应用到安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等等，这些实际的案例会让我对技术有更直观的理解。毕竟，学了技术最终还是要落地应用，看到它能在现实世界中解决问题，会让我更有成就感。这本书的书号是9787115418791，我会在网上搜一下，看看有没有读者评论，或者有没有试读章节，这样我能更确定它是否符合我的阅读需求。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能在图像分析方面的应用感到着迷，特别是“目标检测”这个领域。听到《图像目标检测技术及应用》这本书，我立刻产生了极大的兴趣。作者陈哲和王慧斌的名字，虽然对我来说是新面孔，但从书名来看，他们似乎在这个领域有着深厚的积累。我设想这本书会非常全面，可能会涵盖从早期的传统目标检测方法，比如SIFT、HOG配合SVM，到现代的深度学习方法，比如各种CNN架构的设计和优化。我尤其好奇它对近年来热门的Transformer在目标检测中的应用是如何阐述的，这是否意味着这本书的内容是比较前沿的。另外，作为一本“应用”类的书籍，我非常期待它能提供大量的真实世界的案例研究。例如，它是否会探讨在自动驾驶领域，如何实现精确可靠的车辆和行人检测？或者在智慧安防中，如何进行异常行为的识别？甚至是在工业生产中，如何利用目标检测技术进行产品质量的缺陷检测？了解这些应用场景，能让我更好地理解技术背后的价值和挑战。我手头有这本书号9787115418791，我会优先去了解它的章节设置。