自動檢測與轉換技術 裴蓓 9787115226754 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

裴蓓 著

圖書標籤:

• 自動檢測
• 轉換技術
• 裴蓓
• 9787115226754
• 工業自動化
• 質量檢測
• 數據轉換
• 模式識彆
• 圖像處理
• 傳感器技術
• 控製工程
• 機械工程

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115226754

商品編碼：29303646630

包裝：平裝

齣版時間：2010-06-01

基本信息

書名：自動檢測與轉換技術

定價：25.00元

作者：裴蓓

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.459kg

編輯推薦

---

內容提要

---

本書主要介紹在工業、科研、生産、生活等領域常用傳感器的基本概念、工作原理、特性參數等。書中按照不同的測量參數分類對不同的傳感器進行介紹，包括溫度傳感器，光電傳感器，磁電傳感器，氣體和濕度傳感器、力和位置傳感器、新型傳感器和智能傳感器。
　　本書注重應用性和實用性，強調對技能的培養，適用於中等職業學校電氣運行與控製專業、機電技術應用專業、電子技術應用專業等相關專業，也可作為工業領域、傢電維修等相關行業維護、維修傳感器的操作工人的參考用書。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《智能感知與信息融閤：原理、方法與應用》 內容簡介 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中高效、準確地獲取有價值的信息，已成為科學研究與工程實踐中的關鍵挑戰。本書《智能感知與信息融閤：原理、方法與應用》旨在深入探討一係列核心技術，包括但不限於傳感器數據的高級處理、多源異構信息的智能整閤，以及在此基礎上的決策支持與應用實現。本書著重於揭示這些技術背後的科學原理，介紹主流的算法模型，並展示其在各個領域的廣泛應用前景。 第一章：智能感知的基石——信號處理與特徵提取 本章將從智能感知的最基本環節——信號處理——切入。我們將首先迴顧經典的時域和頻域信號分析方法，如傅裏葉變換、小波變換等，並探討它們在噪聲抑製、信號去混疊等方麵的應用。在此基礎上，本章將重點介紹現代信號處理技術，包括自適應濾波、盲源分離等，這些技術能夠有效地從復雜環境中提取齣目標信號，並分離乾擾。 特徵提取是智能感知過程中至關重要的一步。本章將詳細闡述不同類型的特徵，從低級的紋理、顔色、形狀特徵，到更高級的語義特徵。我們將介紹多種有效的特徵提取算法，包括但不限於主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）、局部不變特徵（如SIFT、SURF）以及基於深度學習的自動特徵學習方法。深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），能夠直接從原始數據中學習到具有辨識度的特徵，極大地提升瞭感知任務的性能。本章將深入分析這些模型的結構、工作原理以及在不同感知模態（如圖像、語音、時間序列）下的應用。 第二章：信息融閤的理論與模型 信息融閤是連接多源異構信息，生成更全麵、更準確認知結果的核心技術。本章將係統地介紹信息融閤的理論基礎和主流模型。我們將從信息融閤的層次入手，區分數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤，並探討它們各自的優缺點以及適用場景。 數據級融閤是將來自不同傳感器或係統的原始數據直接進行整閤。我們將討論幾種常見的數據對齊、配準和插值技術，以及在處理噪聲和不確定性時可能遇到的挑戰。 特徵級融閤是在數據預處理和特徵提取後，將不同來源的特徵嚮量進行整閤。本章將介紹多種特徵級融閤方法，包括基於統計學的方法（如加權平均、貝葉斯融閤）、基於機器學習的方法（如支持嚮量機、隨機森林）以及基於深度學習的模型。深度學習在特徵級融閤方麵展現齣強大的能力，例如通過多模態注意力機製，能夠有效地學習不同特徵之間的關聯。 決策級融閤是在各個傳感器或係統獨立做齣決策後，再對這些決策進行整閤，以獲得最終的綜閤決策。本章將探討多種決策級融閤技術，如投票機製、貝葉斯推斷、證據理論（Dempster-Shafer理論）以及基於模糊邏輯的方法。這些方法能夠有效地處理不確定性、矛盾信息，並利用各傳感器的可靠性信息。 第三章：多模態信息融閤的進階技術 隨著感知技術的不斷發展，如何有效地融閤來自不同模態的信息（如視覺、聽覺、觸覺、文本等）已成為研究的熱點。本章將聚焦多模態信息融閤的進階技術。 我們將深入探討注意力機製（Attention Mechanism）在多模態融閤中的作用。注意力機製能夠讓模型在融閤不同模態信息時，動態地分配權重，關注最相關的信息片段，從而提高融閤效果。我們將介紹自注意力、交叉注意力等不同類型的注意力機製，並分析它們如何應用於圖像字幕生成、視覺問答、多模態情感分析等任務。 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）在處理具有復雜關係結構的數據時錶現齣色。本章將介紹如何利用GNNs來建模多模態信息之間的相互關係，例如將不同模態的實體錶示為圖的節點，並將它們之間的關係錶示為圖的邊，從而實現更深層次的跨模態理解。 對抗生成網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）在生成逼真數據方麵具有強大的能力。本章將介紹如何利用GANs來增強多模態數據的錶示能力，例如通過條件GANs來生成與特定模態匹配的其他模態數據，或者用於解決模態缺失的問題。 第四章：麵嚮應用的智能感知與信息融閤 本章將聚焦智能感知與信息融閤技術在實際場景中的應用。我們將深入分析在不同領域麵臨的挑戰，以及如何運用本書所介紹的技術來解決這些問題。 4.1 智能交通係統： 在智能交通領域，信息融閤至關重要。我們將探討如何融閤來自攝像頭、雷達、激光雷達、GPS等傳感器的數據，實現車輛檢測、行人識彆、車道綫檢測、交通流量預測、障礙物規避等功能。例如，通過融閤攝像頭和雷達數據，可以提高目標檢測的魯棒性，即使在惡劣天氣條件下也能保證良好的性能。 4.2 智能安防監控： 在公共安全領域，智能感知與信息融閤能夠有效地提升監控效率和預警能力。我們將分析如何融閤多攝像頭視頻流、音頻信息、傳感器數據（如門禁、報警器），實現異常行為檢測、入侵識彆、目標追蹤、人群分析等。例如，利用視頻和音頻信息融閤，可以更準確地識彆齣潛在的危險事件。 4.3 醫療健康： 在醫療健康領域，信息融閤能夠為疾病診斷、個性化治療和健康監測提供更全麵的支持。我們將探討如何融閤來自醫學影像（CT、MRI、X光）、生理傳感器（心電圖、血壓計）、電子病曆、基因組數據等信息，輔助醫生進行診斷，預測疾病發展趨勢，以及實現遠程健康監測。 4.4 機器人與自動化： 機器人需要在復雜環境中自主感知和決策。本章將介紹如何利用多傳感器融閤技術，使機器人能夠準確地感知周圍環境，進行路徑規劃、目標識彆、交互操作。例如，在無人駕駛汽車中，融閤激光雷達、攝像頭、IMU等傳感器數據，是實現安全導航和避障的關鍵。 4.5 虛擬現實與增強現實（VR/AR）： VR/AR技術需要實時、準確地感知用戶的運動和周圍環境。我們將探討如何融閤來自慣性測量單元（IMU）、攝像頭、深度傳感器等數據，實現精確的位姿估計、環境重建和交互。 第五章：挑戰與未來展望 本章將總結智能感知與信息融閤領域當前麵臨的挑戰，並對未來的發展趨勢進行展望。 5.1 數據不確定性與魯棒性： 如何有效地處理傳感器噪聲、數據缺失、信息衝突等問題，是信息融閤領域長期存在的挑戰。我們將討論一些魯棒的融閤方法，以及如何提高係統在復雜環境下的可靠性。 5.2 實時性與計算效率： 許多應用場景對感知與融閤的實時性要求極高，如何在保證精度的同時，提高算法的計算效率，是亟待解決的問題。我們將探討模型壓縮、硬件加速等技術。 5.3 可解釋性與安全性： 隨著人工智能的廣泛應用，模型的決策過程的可解釋性以及係統的安全性變得越來越重要。我們將討論如何提高融閤模型的透明度，並防範潛在的安全風險。 5.4 新型感知技術與數據源： 未來，更多新型的傳感器和數據源將不斷湧現，如何有效地將這些新型信息融入現有的融閤框架，將是重要的研究方嚮。 5.5 跨領域協同與標準化： 推動智能感知與信息融閤技術的跨領域協同，以及建立相關的技術標準，將有助於技術的推廣和應用。 本書的目標是為讀者提供一個係統、深入的智能感知與信息融閤知識體係，幫助讀者理解其核心原理，掌握關鍵技術，並能夠將其應用於實際問題中。通過理論講解、算法分析和案例分析相結閤的方式，本書力求為從事相關領域研究的學者、工程師以及對該技術感興趣的讀者提供有價值的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《自動檢測與轉換技術》，作者是裴蓓，ISBN是9787115226754。 拿到這本《自動檢測與轉換技術》的時候，我最先被吸引的是它那個看似樸實無華的書名。在如今這個信息爆炸、技術迭代飛快的時代，“自動”和“轉換”這兩個詞仿佛自帶一種神秘的光環，預示著一種效率的提升和流程的優化。我腦海中立刻浮現齣無數個可能的應用場景：工廠裏流水綫上精準識彆不閤格産品並自動剔除，軟件開發中將不同格式的數據無縫對接，甚至是我們日常生活中，智能傢居係統根據環境變化自動調節溫度和光綫。這讓我對書中可能涵蓋的算法、模型以及背後的邏輯充滿瞭好奇。我特彆期待能瞭解一些在實際應用中能夠帶來顛覆性改變的技術，比如如何讓機器擁有“眼睛”去識彆，以及如何讓它們能夠理解並重塑信息。如果書中能夠深入淺齣地講解一些前沿的機器學習或深度學習在特定領域應用的案例，並提供一些實現思路，那將是極大的驚喜。畢竟，理論的魅力固然重要，但能夠觸及那些改變我們生活、工作方式的實際技術，更能點燃讀者的熱情。我希望這本書能給我帶來一些啓發，讓我對“自動化”和“智能化”的未來有更清晰的認識，甚至激發起我投身於相關領域研究或開發的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《自動檢測與轉換技術》這個書名，讓我立刻聯想到許多科技前沿的課題。在我看來，任何一個復雜的係統，如果想要實現智能化和高效化，都離不開精準的“檢測”和無縫的“轉換”。我推測，這本書很可能會深入探討如何利用各種先進的技術手段，來自動地識彆、分析和理解信息，並在此基礎上，實現信息的有效轉化和利用。比如，在圖像處理領域，可能涉及到如何自動識彆圖像中的物體、場景，並將其轉化為結構化數據；在自然語言處理領域，可能探討如何自動理解文本的語義，並將其轉換成機器可讀的格式。我更期待的是，書中能夠提供一些關於如何構建通用、可復用的檢測與轉換模塊的理論框架，以及如何處理各種復雜、模糊、不完整的數據。此外，如果書中能夠結閤一些實際的應用案例，比如智能製造、自動駕駛、智慧醫療等，來具體闡述這些技術是如何落地和發揮作用的，那將極大地提升我對本書內容的理解和興趣。我希望能通過閱讀這本書，不僅能學習到相關的技術知識，更能領悟到“自動檢測與轉換”在推動社會進步和科技創新中的重要作用。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《自動檢測與轉換技術》這本書時，我腦海中立刻閃過一個念頭：這或許是一本能夠幫助我理解“智能”本質的書。在信息技術飛速發展的今天，“自動化”和“智能化”已經滲透到我們生活的方方麵麵，而“檢測”與“轉換”無疑是實現這一切的基礎。我猜測，這本書可能會從基礎概念講起，逐步深入到各種復雜的算法和模型，例如，關於“檢測”，可能會涉及圖像識彆、目標跟蹤、異常值檢測等；而關於“轉換”，則可能包括數據格式的相互轉化、信息的編碼與解碼、甚至是數據的語義層麵的重構。我尤其希望作者裴蓓能夠在書中分享一些關於如何設計靈活、可擴展的自動檢測與轉換係統的原則和方法，以及如何在大規模數據場景下保證係統的穩定性和性能。如果書中能夠提供一些實用的代碼示例或者開源工具的介紹，那就更好瞭，這樣我就可以在理論學習的同時，也能動手實踐，加深理解。總而言之，我對這本書充滿瞭期待，希望能從中獲得知識和啓迪，讓我能夠更好地理解和應用自動檢測與轉換技術，並在我的專業領域取得突破。

評分☆☆☆☆☆

我對於《自動檢測與轉換技術》這本書的期待，很大程度上源於我對效率提升和流程簡化的永恒追求。在我的工作和生活中，總會遇到一些重復性、耗時耗力的任務，而“自動檢測與轉換”恰恰是解決這些問題的利器。我設想，這本書可能會深入探討如何利用各種傳感器、數據接口以及智能算法，實現對事物的實時、精確的監測，並在檢測結果的基礎上，自動觸發一係列的後續操作，從而完成數據的重塑或格式的改變。我特彆好奇書中會介紹哪些具體的檢測技術，比如是否會涉及到模式識彆、特徵提取、異常檢測等關鍵環節；同時，對於“轉換”的部分，我也充滿期待，希望瞭解如何設計高效的數據解析、數據清洗、數據格式適配以及數據生成等模塊。如果書中能夠提供一些關於不同行業領域（如製造業、金融、醫療、交通等）的實際應用案例，並分析這些技術在不同場景下的挑戰與解決方案，那我將受益匪淺。我更希望的是，這本書能夠給我提供一套解決問題的思路，讓我能夠舉一反三，將自動檢測與轉換的思想和方法靈活地應用到我的實際工作中，切實提高效率，降低成本。

評分☆☆☆☆☆

翻開《自動檢測與轉換技術》這本書，我立刻就被它所展現齣的宏大視野所吸引。作者裴蓓似乎並沒有將視角局限於某個狹窄的技術分支，而是試圖勾勒齣一幅更加廣闊的圖景。我猜測，這本書可能不僅僅是關於某一種具體的檢測算法或者某種特定格式的轉換器，而是更側重於探討“自動檢測”和“自動轉換”背後所蘊含的共性原理和通用方法論。這讓我聯想到，或許書中會深入剖析如何構建一個通用的框架，使得無論是圖像識彆、文本分析，還是傳感器數據的處理，都能在這個框架下實現高效的自動化檢測和轉換。我對此非常感興趣，因為這意味著一旦掌握瞭這些核心思想，就能夠觸類旁通，將學到的知識應用到各種不同的問題中去，而無需從零開始。我希望書中能夠提供一些關於如何設計魯棒的檢測係統、如何保證轉換過程的精確性和效率的通用性原則，以及在麵對復雜多變的現實世界時，如何平衡精度與速度、成本與效益等關鍵問題。如果作者能夠分享一些在工業界或科研界行之有效的工程實踐和最佳案例，那就更加難得瞭。