圖像目標檢測技術及應用 陳哲,王慧斌 9787115418791 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
• 機器學習
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• 應用
• 陳哲王慧斌

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：29290311344

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：圖像目標檢測技術及應用

定價：78.00元

作者：陳哲,王慧斌

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字數：

頁碼：

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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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科技術的基本理論方法及其一些重要的應用領域。本書編寫的目標是為本領域工程技術人員及普通高等院校信息類碩士研究生提供一本能反映圖像目標檢測處理新進展的書籍，使相關研究人員和學生能夠掌握信息獲取與處理理論發展的曆史與現狀，掌握其涉及的廣泛理論基礎和應用的各個方麵，為從事信息處理研究或工程技術應用打好基礎。本書籍的編寫原則是：（1）要反映該領域的新進展，包括新的理論成果和應用技術等；（2）內容隻涵蓋已經被認為是成熟的理論和技術，以及相關的內容；（3）側重於技術的發展和方法的應用，突齣其理論基礎的廣泛性和應用的普遍性；（4）內容要適應普通高等院校碩士研究生的教學需要。本書既突齣以下特色：（1）基礎理論體係的完整性，為解決復雜環境中圖像目標檢測處理中各類問題提供堅實係統的理論基礎。（2）應用的普遍性，包括水下場景，復雜背景等。（3）適閤研究生教學的特殊性，要針對所涉及的問題給予完整詳細的描述，適閤課堂教學與自學。

內容提要

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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，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，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。

目錄

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作者介紹

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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。

文摘

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序言

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《計算機視覺中的挑戰與前沿：圖像目標檢測技術深度解析》 內容概述： 本書深入探討瞭計算機視覺領域的核心難題——圖像目標檢測，旨在為讀者提供一個係統、全麵且具有前瞻性的技術視角。從基礎理論的構建到前沿算法的剖析，再到實際應用中的挑戰與解決方案，本書力求做到內容翔實、邏輯嚴謹、兼具學術深度與工程實用性。本書並非對特定一本教材的復述，而是對圖像目標檢測技術發展脈絡、核心思想、關鍵技術及未來趨勢的獨立梳理與闡釋，旨在幫助讀者建立起對該領域的深刻理解。 第一部分：圖像目標檢測的基石——理論與方法論 1.1 目標檢測的本質與挑戰： 我們將從最根本的層麵齣發，闡釋目標檢測在計算機視覺中的地位與意義。它不僅僅是識彆圖像中“有什麼”，更重要的是“在哪裏”，並且要能夠區分不同的對象實例。這一過程麵臨著諸多挑戰： 尺度變化： 同一類目標在圖像中可能呈現齣巨大的尺寸差異，從近景的清晰完整到遠景的微小模糊。 形變： 物體在不同姿態、視角下的形變是不可避免的，這增加瞭識彆的難度。 遮擋： 部分物體被其他物體遮擋，導緻隻能觀察到其一部分，需要模型具備推理和恢復完整信息的能力。 光照與紋理變化： 不同的光照條件和物體錶麵的紋理差異都會影響特徵的提取和匹配。 背景乾擾： 相似的顔色、紋理或者相似的物體可能與待檢測目標混淆，形成背景乾擾。 類間相似與類內差異： 不同類彆的物體可能外觀相似，而同一類彆的物體在外觀上可能存在顯著差異。 實時性要求： 在許多實際應用中，目標檢測需要滿足高效率、低延遲的要求。 1.2 傳統目標檢測方法的演進： 在深度學習興起之前，目標檢測領域積纍瞭大量的經典方法。本書將迴顧這些方法的思想精髓，並分析其優缺點，為理解現代方法提供曆史視角。 基於滑動窗口的方法： Haar特徵與Adaboost： 介紹Haar-like特徵的構建原理，以及Adaboost算法在特徵選擇和分類器集成中的作用，以Viola-Jones人臉檢測器為例，深入剖析其工作流程和效率。 HOG特徵與SVM： 講解方嚮梯度直方圖（HOG）特徵如何描述物體輪廓和局部形狀，以及支持嚮量機（SVM）如何進行有效的二分類。 DPM（Deformable Part Models）： 探討DPM模型如何通過部件化錶示來處理物體的形變，以及其在捕捉復雜形變下的魯棒性。 傳統方法的局限性： 分析滑動窗口方法在計算效率、特徵錶達能力和處理復雜場景方麵的不足，為深度學習方法的齣現奠定基礎。 1.3 深度學習目標檢測的革命： 深度學習的齣現徹底改變瞭目標檢測領域。本書將詳細闡述深度學習方法的核心原理和關鍵技術。 捲積神經網絡（CNN）基礎： 捲積操作： 深入講解捲積核、步長、填充等概念，以及捲積層如何提取圖像的局部特徵。 池化操作： 解釋最大池化和平均池化如何實現特徵的降維和空間不變性。 激活函數： 介紹ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數的作用，以及它們如何引入非綫性。 全連接層： 闡述全連接層在特徵整閤和分類中的作用。 深度學習目標檢測的分類： 兩階段檢測器（Two-Stage Detectors）： R-CNN係列： 從R-CNN到Fast R-CNN，再到Faster R-CNN，詳細介紹其從區域提議到分類迴歸的完整流程，重點分析RPN（Region Proposal Network）的創新之處，以及Anchor Boxes的概念。 Mask R-CNN： 講解其在Faster R-CNN基礎上增加的實例分割分支，實現像素級的對象分割。 單階段檢測器（One-Stage Detectors）： YOLO係列（You Only Look Once）： 剖析YOLOv1到YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等版本的演進，強調其一次性預測邊界框和類彆概率的端到端思想，以及Grid Cell、Anchor Boxes（在後期版本中）、多尺度預測等核心技術。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 講解SSD如何利用多尺度特徵圖進行檢測，以及其Default Boxes的設計。 RetinaNet： 介紹Focal Loss的創新，如何解決正負樣本類彆不均衡的問題，從而提高單階段檢測器的精度。 第二部分：深度目標檢測技術的精進與創新 2.1 特徵提取與增強： 優秀的特徵是目標檢測的關鍵。本書將探討多種提升特徵錶達能力的策略。 骨乾網絡（Backbone Networks）的選擇與優化： 經典CNN架構： VGG、ResNet、Inception等經典骨乾網絡的結構特點與優劣分析。 輕量級網絡： MobileNet、ShuffleNet等麵嚮移動端和嵌入式設備的輕量級網絡設計。 Vision Transformer（ViT）及其在目標檢測中的應用： 探討Transformer架構如何通過自注意力機製捕捉全局依賴關係，以及其在目標檢測中的潛力。 特徵金字塔網絡（Feature Pyramid Networks, FPN）： 多尺度特徵融閤： 講解FPN如何通過自頂嚮下和橫嚮連接的結構，融閤不同層級的特徵，構建具有豐富語義信息的多尺度特徵圖，有效解決尺度變化問題。 PANet、BiFPN等改進型FPN： 介紹這些改進結構如何進一步增強特徵融閤能力。 2.2 邊界框迴歸與定位精度： 精確的邊界框迴歸是目標檢測的另一個核心任務。 IoU（Intersection over Union）及其變種： GIoU, DIoU, CIoU Loss等，分析它們如何更有效地指導邊界框的優化。 Anchor-free方法： 探討Anchor-free方法（如CornerNet, CenterNet）如何擺脫Anchor Boxes的束縛，直接預測對象的中心點、尺寸或角點，簡化瞭模型設計，並可能提升定位精度。 2.3 類彆不均衡與樣本學習： 現實世界的數據集往往存在嚴重的類彆不均衡問題，本書將深入探討相應的解決方案。 損失函數的設計： Focal Loss： 再次強調Focal Loss在平衡前景和背景樣本，以及易分和難分樣本方麵的作用。 Class-Balanced Loss： 探討如何根據類彆頻率來調整損失權重。 數據增強策略： 幾何變換： 鏇轉、縮放、平移、裁剪等。 顔色抖動： 調整亮度、對比度、飽和度等。 Mosaic、Mixup等高級數據增強技術： 介紹這些技術如何生成更多樣化的訓練樣本，提高模型的泛化能力。 在綫睏難樣本挖掘（Online Hard Example Mining, OHEM）： 講解如何在訓練過程中動態選擇睏難樣本進行學習。 2.4 實時目標檢測的優化： 在追求精度的同時，實時性也是許多應用場景的剛需。 模型輕量化與剪枝： 探討如何通過網絡剪枝、量化等技術減小模型體積，加速推理。 高效的骨乾網絡： 重新審視ShuffleNet、MobileNet等輕量級骨乾網絡在實時性上的優勢。 硬件加速： 簡要提及GPU、TPU等硬件對深度學習模型推理速度的提升作用。 第三部分：圖像目標檢測的應用與未來展望 3.1 目標檢測的廣泛應用場景： 本書將展示目標檢測技術在各個領域的強大應用能力。 自動駕駛： 車輛、行人、交通標誌的檢測與跟蹤，為環境感知提供關鍵信息。 安防監控： 人員、車輛、異常事件的識彆與預警，提升公共安全水平。 智能零售： 商品識彆、顧客行為分析、貨架缺貨檢測。 醫療影像分析： 病竈、細胞、器官的自動識彆與定位，輔助醫生診斷。 工業自動化： 産品缺陷檢測、零部件識彆、機器人抓取。 遙感影像分析： 建築物、農作物、地理特徵的識彆與統計。 內容審核： 識彆圖像中的不當內容。 增強現實（AR）/虛擬現實（VR）： 對象識彆與跟蹤，實現沉浸式交互體驗。 3.2 目標檢測麵臨的挑戰與研究熱點： 盡管取得瞭巨大進展，目標檢測領域仍麵臨許多挑戰，並湧現齣新的研究方嚮。 小目標檢測： 如何有效檢測尺寸極小的目標，如遠處的人或車輛。 密集目標檢測： 如何區分和檢測大量緊密排列的目標，如人群或鳥群。 開放集檢測（Open-Set Detection）： 如何檢測訓練集中未齣現過的未知目標。 半監督與無監督目標檢測： 利用少量標注數據或無標注數據進行模型訓練，降低標注成本。 視頻目標檢測與跟蹤： 結閤時序信息，提升檢測的魯棒性和跟蹤的連貫性。 多模態目標檢測： 融閤文本、語音等多種信息源，提升檢測性能。 可解釋性目標檢測： 理解模型做齣決策的原因，增強模型的可靠性和可信度。 公平性與魯棒性： 確保模型在不同人群、不同環境下的錶現公平且穩定。 3.3 未來發展趨勢： 展望未來，目標檢測技術將朝著更加智能化、通用化、高效化的方嚮發展。 更強大的骨乾網絡與Transformer架構的深度融閤。 端到端、更簡潔的檢測框架。 對復雜場景（如惡劣天氣、低光照）的魯棒性提升。 與自動駕駛、機器人等其他AI技術的深度融閤。 更加注重模型的效率和部署能力。 總結： 本書以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構，係統性地梳理瞭圖像目標檢測技術的過去、現在與未來。從基礎理論的構建，到經典與前沿算法的詳細解析，再到多樣化的應用場景分析，本書力圖為讀者構建一個完整且深入的知識體係。通過對目標檢測核心技術、挑戰與前沿的深入剖析，本書將幫助讀者理解該領域的技術脈絡，把握未來的發展方嚮，並為實際工程應用和學術研究提供堅實的基礎與豐富的啓示。它不僅是一本技術參考書，更是一扇通往計算機視覺前沿世界的窗口。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺領域抱有極大熱情的研究生，我一直都在尋找能夠係統性地梳理目標檢測技術發展脈絡並深入剖析其核心原理的優秀讀物。《圖像目標檢測技術及應用》這本書，光聽書名就足以讓我眼前一亮。陳哲和王慧斌這幾位作者，雖然我之前可能沒有特彆深入瞭解過他們的研究成果，但“圖像目標檢測技術”這個明確的定位，已經讓我充滿瞭期待。我猜測這本書應該會圍繞著目標檢測的幾個關鍵問題展開：如何高效地提取圖像特徵？如何設計魯棒的分類器和迴歸器？如何解決不同尺度、不同遮擋下的目標檢測難題？更重要的是，我希望能從書中找到關於不同目標檢測範式（如兩階段檢測器、一階段檢測器）的深度解讀，瞭解它們的設計哲學和性能權衡。而且，“應用”這個詞更是讓我對其內容産生瞭無限遐想，比如它是否會詳細介紹目標檢測在無人機偵察、人臉識彆、醫學影像輔助診斷、甚至是藝術品真僞鑒定等方麵的實際應用案例，並分析在這些應用場景下，需要麵對哪些獨特的挑戰以及如何剋服。這本書號是9787115418791，我已經迫不及待想要翻閱一下瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能在圖像分析方麵的應用感到著迷，特彆是“目標檢測”這個領域。聽到《圖像目標檢測技術及應用》這本書，我立刻産生瞭極大的興趣。作者陳哲和王慧斌的名字，雖然對我來說是新麵孔，但從書名來看，他們似乎在這個領域有著深厚的積纍。我設想這本書會非常全麵，可能會涵蓋從早期的傳統目標檢測方法，比如SIFT、HOG配閤SVM，到現代的深度學習方法，比如各種CNN架構的設計和優化。我尤其好奇它對近年來熱門的Transformer在目標檢測中的應用是如何闡述的，這是否意味著這本書的內容是比較前沿的。另外，作為一本“應用”類的書籍，我非常期待它能提供大量的真實世界的案例研究。例如，它是否會探討在自動駕駛領域，如何實現精確可靠的車輛和行人檢測？或者在智慧安防中，如何進行異常行為的識彆？甚至是在工業生産中，如何利用目標檢測技術進行産品質量的缺陷檢測？瞭解這些應用場景，能讓我更好地理解技術背後的價值和挑戰。我手頭有這本書號9787115418791，我會優先去瞭解它的章節設置。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對現代科技發展，尤其是人工智能在視覺感知方麵所取得的成就非常感興趣的普通讀者。在我的認知裏，“圖像目標檢測”就像是給計算機賦予瞭“慧眼”，讓它能夠識彆齣圖片裏的萬事萬物。所以，當我在網上偶然看到《圖像目標檢測技術及應用》這本書，並且得知作者是陳哲和王慧斌時，心中湧起瞭一股強烈的求知欲。我希望這本書能像一本詳細的說明書，清晰地講解目標檢測的原理，從最基礎的圖像錶示，到復雜的深度學習模型，比如那些著名的“YOLO”或者“Faster R-CNN”之類的名字，都能有深入淺齣的解釋。我特彆期待能夠瞭解到，這些技術是如何被應用到我們日常生活中，比如在手機上拍照時，它能自動識彆齣人臉或者物體，或者是在一些智能設備上，它能識彆齣環境中的障礙物。如果書中能有一些圖文並茂的例子，展示目標檢測在智慧城市、智能傢居、甚至是虛擬現實等方麵的應用，那就太棒瞭。這樣，我不僅能理解技術本身，還能看到它如何改變我們的生活。我記下瞭這本書號9787115418791，打算進一步瞭解它的具體內容。

評分☆☆☆☆☆

最近對深度學習在圖像識彆這塊兒的技術産生瞭濃厚的興趣，特彆是那個“目標檢測”的概念，聽起來就很高大上，感覺是機器“看”懂世界的第一步。這本書的名字《圖像目標檢測技術及應用》，聽起來就蠻有分量的，作者是陳哲和王慧斌，這名字聽著就挺專業。我猜這本書應該會從基礎講起，可能先介紹一下圖像處理的基本原理，然後逐步深入到各種目標檢測的模型。不知道會不會有像Faster R-CNN、SSD、YOLO這些耳熟能詳的算法的詳細解析，還有它們各自的優缺點，以及在不同場景下的適用性。我特彆希望它能講清楚這些算法背後的數學原理，比如捲積神經網絡是怎麼工作的，損失函數是怎麼設計的，還有錨框（anchor boxes）是什麼意思。光有理論還不夠，我更期待它能有很多實際的例子，比如怎麼用這些技術來識彆街上的行人、車輛，或者在醫學影像中找到病竈。如果能有代碼示例就更好瞭，哪怕是僞代碼，也能讓我對實現過程有更清晰的認識。這本書號是9787115418791，我會查一下它的目錄，看看是否覆蓋瞭我感興趣的這些內容。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名倒是挺吸引人的，《圖像目標檢測技術及應用》，聽起來就充滿瞭學術性和實用性。我一直對計算機視覺領域很感興趣，尤其是目標檢測，感覺這就像是給機器裝上瞭“眼睛”，讓它們能認齣圖片裏的東西。所以，當我在書店裏看到這本書的時候，就覺得很有可能找到我想要的答案。封麵設計也比較簡潔，雖然沒有特彆華麗的圖飾，但那種沉穩的風格反而讓我覺得內容會很紮實。我猜測這本書應該會涵蓋目標檢測的經典算法，比如R-CNN係列、YOLO係列，甚至可能還會介紹一些更新的技術，比如Transformer在目標檢測中的應用。當然，作為一本技術書籍，理論的深度和廣度都很重要，但我更期待它能有豐富的實例和應用場景的講解。比如，如何將目標檢測技術應用到安防監控、自動駕駛、醫療影像分析等等，這些實際的案例會讓我對技術有更直觀的理解。畢竟，學瞭技術最終還是要落地應用，看到它能在現實世界中解決問題，會讓我更有成就感。這本書的書號是9787115418791，我會在網上搜一下，看看有沒有讀者評論，或者有沒有試讀章節，這樣我能更確定它是否符閤我的閱讀需求。