自动检测与转换技术 9787115226754 人民邮电出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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裴蓓 著

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• 质量控制
• 机械工程
• 人民邮电出版社
• 9787115226754

店铺： 晚秋画月图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115226754

商品编码：29424589847

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：自动检测与转换技术

定价：25.00元

作者：裴蓓

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍在工业、科研、生产、生活等领域常用传感器的基本概念、工作原理、特性参数等。书中按照不同的测量参数分类对不同的传感器进行介绍，包括温度传感器，光电传感器，磁电传感器，气体和湿度传感器、力和位置传感器、新型传感器和智能传感器。
　　本书注重应用性和实用性，强调对技能的培养，适用于中等职业学校电气运行与控制专业、机电技术应用专业、电子技术应用专业等相关专业，也可作为工业领域、家电维修等相关行业维护、维修传感器的操作工人的参考用书。

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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《智能识别与形态学分析：信息提取新范式》 一、 概述 随着信息爆炸时代的到来，如何从海量、异构的数据源中高效、准确地提取关键信息，已成为学术界和产业界共同面临的挑战。《智能识别与形态学分析：信息提取新范式》一书，旨在深入探讨这一核心问题，并提出一套创新的解决方案。本书将目光聚焦于“识别”与“形态学分析”这两大关键技术，它们作为信息提取的基石，为理解和解读复杂数据提供了强大的工具。本书并非对现有技术的简单罗列，而是着眼于构建一个全新的信息提取理论框架，将传统的、基于规则的识别方法与现代的、基于学习的识别技术相结合，并辅以深入的形态学分析，以期实现更高级别、更富语义的信息洞察。 本书的核心思想在于，信息的提取不仅仅是简单的模式匹配或特征提取，更是一个多维度、多层次的理解过程。从最基础的像素级识别，到图像、文本、音频、视频等不同模态数据的深度理解，再到跨模态信息的关联与推理，都需要一套精巧的理论指导和技术支撑。《智能识别与形态学分析：信息提取新范式》正是致力于填补这一理论空白，为读者提供一套系统、全面的方法论。 二、 核心内容解析 本书的内容架构围绕“智能识别”和“形态学分析”两大主题展开，并着重阐述它们如何协同工作，构成新一代的信息提取范式。 （一） 智能识别：从感知到认知的飞跃 智能识别是本书信息提取能力的核心驱动力。本书将智能识别的范畴极大拓展，涵盖了从低级视觉特征到高级语义概念的理解。 1. 传统与现代识别技术融合： 基于模板匹配与特征提取的识别： 回顾并深入分析了传统的模式识别技术，如边缘检测、角点检测、SIFT、HOG等特征描述符。这些技术虽然在某些场景下表现出色，但对噪声、尺度、旋转和遮挡等变化较为敏感。本书并非否定这些方法的价值，而是探讨如何将其与现代技术相结合，在特定领域发挥优势。 深度学习驱动的识别： 重点介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型在图像识别、目标检测、语义分割、语音识别、自然语言处理等领域的突破性进展。本书将深入剖析这些模型的网络结构、学习机制、损失函数以及训练策略，并探讨如何针对不同类型的数据和识别任务，设计最优的网络架构。 弱监督与半监督学习： 针对标注数据稀缺的问题，本书详细阐述了弱监督和半监督学习在识别任务中的应用。例如，利用图像级标签进行目标定位，或利用少量标注数据和大量无标注数据共同训练模型。这对于处理现实世界中数据标注成本高昂的挑战至关重要。 多模态识别： 探讨了如何融合不同模态的信息进行更鲁棒的识别。例如，结合图像与文本进行图像描述生成，或结合语音与视频进行情感分析。本书将介绍多模态特征的对齐、融合方法以及跨模态学习的最新进展。 2. 复杂场景下的识别挑战与解决方案： 小样本识别与零样本识别： 针对训练数据量极少或完全没有特定类别数据的情况，本书将介绍元学习、度量学习等方法，以及如何利用已有的知识来识别新的、未见过的类别。 遮挡、变形与光照变化： 深入分析这些常见干扰因素对识别精度的影响，并介绍数据增强、对抗性训练、注意力机制等鲁棒性提升技术。 实时性与效率： 讨论如何在保证精度的前提下，优化模型结构和推理过程，以满足实时性要求高的应用场景，如自动驾驶、工业自动化等。 （二） 形态学分析：洞察结构与关系的深层智慧 形态学分析作为本书的另一大支柱，它强调对数据内在的结构、形状、空间关系以及演化规律的理解，从而揭示更深层次的信息。 1. 图像形态学： 基本形态学操作： 详细介绍二值图像和灰度图像的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本操作，并阐述它们在去噪、连接断裂、去除小目标、填充空洞等方面的作用。 骨架提取与细化： 探讨如何从图像中提取对象的骨架，这对于分析对象的拓扑结构、形状复杂度至关重要，广泛应用于医学影像分析、字符识别等领域。 形态学梯度与区域生长： 分析这些方法在边缘检测、图像分割中的应用，以及如何结合形态学操作实现更精确的分割。 三维形态学： 将形态学思想拓展到三维空间，用于分析体数据（如CT、MRI扫描），在医学影像分析、材料科学等领域具有重要意义。 2. 文本形态学： 词形还原与词干提取： 介绍如何将词汇规范化，减少词汇的变体，以便进行更有效的文本分析。 句法与语义结构分析： 探讨如何通过解析句法树、依存关系分析等，理解句子内部的词语关系，从而提取更深层的语义信息。 篇章结构分析： 研究文档的宏观组织结构，如段落划分、主题关联等，以支持文档摘要、主题建模等任务。 形态学与自然语言处理（NLP）： 结合深度学习模型，分析如何利用形态学思想来提升NLP任务的性能，例如，在处理低资源语言或理解复杂词语结构时。 3. 结构形态学与其他领域： 图形态学： 将形态学概念推广到图结构数据，分析图中节点的连通性、子图的结构等，应用于社交网络分析、知识图谱推理等。 时序形态学： 研究时间序列数据的形状和模式，如趋势、周期、突变点等，应用于金融市场分析、信号处理等。 多尺度形态学： 探讨在不同尺度下分析数据结构的方法，这对于捕捉不同层次的信息至关重要。 （三） 协同与集成：构建新的信息提取范式 本书的创新之处在于，它不仅仅是分别介绍识别和形态学分析技术，而是强调两者如何协同工作，构成一个更强大的信息提取框架。 1. 形态学指导的识别： 利用形态学特征增强识别： 探讨如何将形态学分析提取的结构特征，作为深度学习模型的输入或辅助信息，以提升识别的鲁棒性和准确性。例如，利用骨架信息辅助字符识别，或利用形状描述符辅助目标识别。 形态学引导的特征学习： 研究如何设计学习目标，使得深度学习模型在学习过程中，能够关注到数据中的形态学结构信息。 2. 识别赋能的形态学分析： 基于识别结果的形态学处理： 演示如何利用识别结果来指导形态学操作。例如，在识别出特定对象后，再对其进行精确的形态学分割或分析。 识别与形态学协同分割： 结合深度学习模型提供的像素级概率图，与形态学操作进行融合，实现更精细、更符合语义的图像分割。 3. 知识图谱与语义网构建： 信息提取与知识表示： 探讨如何将通过智能识别和形态学分析提取到的结构化信息，转化为知识图谱的节点与边，构建具有深层语义关联的知识体系。 语义推理与应用： 基于构建的知识图谱，实现更高级别的语义推理，支持问答系统、推荐系统、智能决策等应用。 三、 应用前景 《智能识别与形态学分析：信息提取新范式》为信息提取领域开辟了新的方向，其理论和技术在众多领域具有广阔的应用前景，包括但不限于： 智能安防： 人脸识别、行为分析、异常事件检测。 智慧医疗： 医学影像分析（肿瘤检测、疾病诊断）、病理分析、药物研发。 自动驾驶： 目标检测与跟踪、场景理解、路径规划。 智能制造： 产品缺陷检测、质量控制、机器人视觉。 智慧农业： 农作物病虫害识别、产量预测、精准灌溉。 遥感与地理信息： 地物分类、变化检测、环境监测。 金融科技： 欺诈检测、风险评估、市场分析。 内容理解与检索： 图像、视频、文本的智能搜索与推荐。 文化遗产保护： 文物数字化、修复辅助、古籍识别。 四、 结论 《智能识别与形态学分析：信息提取新范式》一书，不仅仅是对现有技术的总结，更是对未来信息提取方法论的探索与展望。它提出了一个融合了智能识别的感知能力和形态学分析的结构理解能力的全新框架，旨在帮助读者深入理解数据的内在规律，实现从海量数据到有价值知识的转化，推动人工智能在各个领域的深度应用和发展。本书适合计算机科学、人工智能、模式识别、图像处理、数据科学等领域的科研人员、工程师以及对前沿技术感兴趣的广大读者。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书完全是因为最近在研究一些图像识别和机器学习的应用，尤其是在无人驾驶和智能监控领域，自动检测技术是核心。我之前看了一些零散的资料，但总感觉不成体系，而这本书的标题《自动检测与转换技术》听起来就像是为我量身定制的。我特别关注书中关于“检测”的部分，比如目标检测、特征提取、模式识别等等，这些都是构建智能系统的基础。我希望它能详细介绍各种经典的检测算法，比如SIFT、SURF、HOG，以及更现代的基于深度学习的方法，像是Faster R-CNN、YOLO等。同时，“转换技术”这个部分也让我很感兴趣，这可能涉及到特征空间的转换、数据的编码解码、甚至是信号的模态转换。我希望书中能介绍一些实用的数据预处理和后处理技术，以及如何将检测到的信息转化为可用的格式。比如，将图像中的检测框信息转换为坐标列表，或者将语音信号转换为文字。如果书中能包含一些算法的伪代码或者Python实现示例，那就更棒了，这样我可以跟着代码实际操作，加深理解。我非常期待这本书能填补我在这些方面的知识空白，并且为我接下来的项目提供技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，深邃的蓝色背景搭配银色的齿轮和电路板元素，一看就知道是讲硬核技术类的。拿到手沉甸甸的，纸张质量也相当不错，印刷清晰，排版紧凑但不压抑，阅读起来很舒适。我一直对人工智能在图像处理和信号分析方面的应用很感兴趣，尤其是“自动检测”这个词，总让我联想到各种高科技的监控系统、工业生产线上的质检，甚至是医疗影像的辅助诊断。这本书的标题“自动检测与转换技术”一下子就抓住了我的眼球，我期待它能深入浅出地讲解这些技术背后的原理，比如各种传感器的工作方式、数据采集的流程，以及如何通过算法进行智能化的分析和判断。更重要的是“转换技术”这部分，这让我联想到将原始数据转化为有意义的信息，或者将一种格式的数据转换为另一种，这在数据融合、多模态信息处理等领域有着广泛的应用。我希望这本书不仅能讲解理论，还能提供一些实际的案例分析，让我看到这些技术是如何落地应用的，最好能有一些图示和流程图，这样更能帮助理解复杂的技术概念。总之，这本书给我的第一印象就是专业、前沿，并且充满了解决实际问题的潜力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书更多的是出于一种“猎奇”心理，我对那些听起来就很酷炫的科技概念总是充满了好奇。当我在书店看到《自动检测与转换技术》这本书时，立刻就被这个名字吸引了。我脑海里immediately联想到各种科幻电影里的场景，比如能够自动识别和跟踪目标的无人机，或者是能够根据环境变化自动调整自身状态的智能机器人。我希望这本书能够用一种相对通俗易懂的方式，来解释这些“自动检测”到底是怎么实现的，是不是真的像电影里演的那么神乎其神。而“转换技术”这个词，让我觉得很有意思，是不是意味着可以把一种“东西”变成另一种“东西”？比如，把看不懂的电信号变成文字，或者把模糊的图像变得清晰？我特别期待书中能有一些生动的比喻或者形象的例子，让我能够理解这些复杂的科学原理。我不在乎它有多么深奥的数学公式，我只希望它能让我对未来的科技发展有一个大概的了解，并且能激发我对科学的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业研究生，目前正在攻读计算机视觉方向。我在文献检索的时候偶然看到了这本书，它的标题《自动检测与转换技术》直接击中了我的研究兴趣点。我特别关注书中在“检测”方面的内容，希望它能涵盖一些基础的图像处理算法，比如边缘检测、特征点检测，以及更高级的目标检测和语义分割技术。我知道目前深度学习在这些领域取得了巨大的成功，所以我特别希望能看到书中对CNN、RNN等在检测任务中的应用进行详细阐述。至于“转换技术”，我猜测它可能涉及到数据增强、特征编码、甚至是一种新型的特征表示方法。在我的研究中，经常需要将不同来源的数据进行融合，或者将原始数据转换为适合模型输入的格式，所以这部分内容对我来说至关重要。我希望这本书能提供一些算法的理论推导，以及在实际问题中的应用分析。如果书中还能涉及一些关于模型评估和优化的内容，那就再好不过了。我期待这本书能为我的研究提供坚实的理论基础和创新的思路。

评分☆☆☆☆☆

当初被这本书吸引，完全是因为我对工业自动化和智能制造有着浓厚的兴趣。我经常关注一些相关的技术展会和行业报告，总是能看到“自动化检测”和“智能转换”这些关键词。这本书的标题《自动检测与转换技术》就像是工业4.0时代的一个缩影。我特别想了解的是，在制造业中，如何利用自动检测技术来提升产品质量，比如缺陷检测、尺寸测量、外观检查等。这本书是否会介绍一些基于机器视觉的检测方法，比如CCD相机、激光扫描等，以及如何利用图像处理和模式识别技术来识别产品上的微小瑕疵？另外，“转换技术”这一块，我很好奇它是否会涉及将模拟信号转换为数字信号，或者将传感器采集到的原始数据转换为更易于分析的特征？我希望这本书能提供一些实际的工业应用案例，比如在汽车制造、电子产品生产等领域，这些技术是如何被应用的，解决了哪些实际问题。如果书中能有关于传感器选择、数据融合、以及实时处理的讨论，那就更好了。我希望通过阅读这本书，能够对现代工业生产线的智能化水平有一个更深刻的认识。