自動檢測與轉換技術 9787115226754 人民郵電齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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裴蓓 著

圖書標籤:

• 自動檢測
• 轉換技術
• 模式識彆
• 圖像處理
• 人工智能
• 工業自動化
• 質量控製
• 機械工程
• 人民郵電齣版社
• 9787115226754

店鋪： 晚鞦畫月圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115226754

商品編碼：29424589847

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

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內容提要

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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

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智能識彆與形態學分析：信息提取新範式》 一、 概述 隨著信息爆炸時代的到來，如何從海量、異構的數據源中高效、準確地提取關鍵信息，已成為學術界和産業界共同麵臨的挑戰。《智能識彆與形態學分析：信息提取新範式》一書，旨在深入探討這一核心問題，並提齣一套創新的解決方案。本書將目光聚焦於“識彆”與“形態學分析”這兩大關鍵技術，它們作為信息提取的基石，為理解和解讀復雜數據提供瞭強大的工具。本書並非對現有技術的簡單羅列，而是著眼於構建一個全新的信息提取理論框架，將傳統的、基於規則的識彆方法與現代的、基於學習的識彆技術相結閤，並輔以深入的形態學分析，以期實現更高級彆、更富語義的信息洞察。 本書的核心思想在於，信息的提取不僅僅是簡單的模式匹配或特徵提取，更是一個多維度、多層次的理解過程。從最基礎的像素級識彆，到圖像、文本、音頻、視頻等不同模態數據的深度理解，再到跨模態信息的關聯與推理，都需要一套精巧的理論指導和技術支撐。《智能識彆與形態學分析：信息提取新範式》正是緻力於填補這一理論空白，為讀者提供一套係統、全麵的方法論。 二、 核心內容解析 本書的內容架構圍繞“智能識彆”和“形態學分析”兩大主題展開，並著重闡述它們如何協同工作，構成新一代的信息提取範式。 （一） 智能識彆：從感知到認知的飛躍 智能識彆是本書信息提取能力的核心驅動力。本書將智能識彆的範疇極大拓展，涵蓋瞭從低級視覺特徵到高級語義概念的理解。 1. 傳統與現代識彆技術融閤： 基於模闆匹配與特徵提取的識彆： 迴顧並深入分析瞭傳統的模式識彆技術，如邊緣檢測、角點檢測、SIFT、HOG等特徵描述符。這些技術雖然在某些場景下錶現齣色，但對噪聲、尺度、鏇轉和遮擋等變化較為敏感。本書並非否定這些方法的價值，而是探討如何將其與現代技術相結閤，在特定領域發揮優勢。 深度學習驅動的識彆： 重點介紹瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等深度學習模型在圖像識彆、目標檢測、語義分割、語音識彆、自然語言處理等領域的突破性進展。本書將深入剖析這些模型的網絡結構、學習機製、損失函數以及訓練策略，並探討如何針對不同類型的數據和識彆任務，設計最優的網絡架構。 弱監督與半監督學習： 針對標注數據稀缺的問題，本書詳細闡述瞭弱監督和半監督學習在識彆任務中的應用。例如，利用圖像級標簽進行目標定位，或利用少量標注數據和大量無標注數據共同訓練模型。這對於處理現實世界中數據標注成本高昂的挑戰至關重要。 多模態識彆： 探討瞭如何融閤不同模態的信息進行更魯棒的識彆。例如，結閤圖像與文本進行圖像描述生成，或結閤語音與視頻進行情感分析。本書將介紹多模態特徵的對齊、融閤方法以及跨模態學習的最新進展。 2. 復雜場景下的識彆挑戰與解決方案： 小樣本識彆與零樣本識彆： 針對訓練數據量極少或完全沒有特定類彆數據的情況，本書將介紹元學習、度量學習等方法，以及如何利用已有的知識來識彆新的、未見過的類彆。 遮擋、變形與光照變化： 深入分析這些常見乾擾因素對識彆精度的影響，並介紹數據增強、對抗性訓練、注意力機製等魯棒性提升技術。 實時性與效率： 討論如何在保證精度的前提下，優化模型結構和推理過程，以滿足實時性要求高的應用場景，如自動駕駛、工業自動化等。 （二） 形態學分析：洞察結構與關係的深層智慧 形態學分析作為本書的另一大支柱，它強調對數據內在的結構、形狀、空間關係以及演化規律的理解，從而揭示更深層次的信息。 1. 圖像形態學： 基本形態學操作： 詳細介紹二值圖像和灰度圖像的膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等基本操作，並闡述它們在去噪、連接斷裂、去除小目標、填充空洞等方麵的作用。 骨架提取與細化： 探討如何從圖像中提取對象的骨架，這對於分析對象的拓撲結構、形狀復雜度至關重要，廣泛應用於醫學影像分析、字符識彆等領域。 形態學梯度與區域生長： 分析這些方法在邊緣檢測、圖像分割中的應用，以及如何結閤形態學操作實現更精確的分割。 三維形態學： 將形態學思想拓展到三維空間，用於分析體數據（如CT、MRI掃描），在醫學影像分析、材料科學等領域具有重要意義。 2. 文本形態學： 詞形還原與詞乾提取： 介紹如何將詞匯規範化，減少詞匯的變體，以便進行更有效的文本分析。 句法與語義結構分析： 探討如何通過解析句法樹、依存關係分析等，理解句子內部的詞語關係，從而提取更深層的語義信息。 篇章結構分析： 研究文檔的宏觀組織結構，如段落劃分、主題關聯等，以支持文檔摘要、主題建模等任務。 形態學與自然語言處理（NLP）： 結閤深度學習模型，分析如何利用形態學思想來提升NLP任務的性能，例如，在處理低資源語言或理解復雜詞語結構時。 3. 結構形態學與其他領域： 圖形態學： 將形態學概念推廣到圖結構數據，分析圖中節點的連通性、子圖的結構等，應用於社交網絡分析、知識圖譜推理等。 時序形態學： 研究時間序列數據的形狀和模式，如趨勢、周期、突變點等，應用於金融市場分析、信號處理等。 多尺度形態學： 探討在不同尺度下分析數據結構的方法，這對於捕捉不同層次的信息至關重要。 （三） 協同與集成：構建新的信息提取範式 本書的創新之處在於，它不僅僅是分彆介紹識彆和形態學分析技術，而是強調兩者如何協同工作，構成一個更強大的信息提取框架。 1. 形態學指導的識彆： 利用形態學特徵增強識彆： 探討如何將形態學分析提取的結構特徵，作為深度學習模型的輸入或輔助信息，以提升識彆的魯棒性和準確性。例如，利用骨架信息輔助字符識彆，或利用形狀描述符輔助目標識彆。 形態學引導的特徵學習： 研究如何設計學習目標，使得深度學習模型在學習過程中，能夠關注到數據中的形態學結構信息。 2. 識彆賦能的形態學分析： 基於識彆結果的形態學處理： 演示如何利用識彆結果來指導形態學操作。例如，在識彆齣特定對象後，再對其進行精確的形態學分割或分析。 識彆與形態學協同分割： 結閤深度學習模型提供的像素級概率圖，與形態學操作進行融閤，實現更精細、更符閤語義的圖像分割。 3. 知識圖譜與語義網構建： 信息提取與知識錶示： 探討如何將通過智能識彆和形態學分析提取到的結構化信息，轉化為知識圖譜的節點與邊，構建具有深層語義關聯的知識體係。 語義推理與應用： 基於構建的知識圖譜，實現更高級彆的語義推理，支持問答係統、推薦係統、智能決策等應用。 三、 應用前景 《智能識彆與形態學分析：信息提取新範式》為信息提取領域開闢瞭新的方嚮，其理論和技術在眾多領域具有廣闊的應用前景，包括但不限於： 智能安防： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測。 智慧醫療： 醫學影像分析（腫瘤檢測、疾病診斷）、病理分析、藥物研發。 自動駕駛： 目標檢測與跟蹤、場景理解、路徑規劃。 智能製造： 産品缺陷檢測、質量控製、機器人視覺。 智慧農業： 農作物病蟲害識彆、産量預測、精準灌溉。 遙感與地理信息： 地物分類、變化檢測、環境監測。 金融科技： 欺詐檢測、風險評估、市場分析。 內容理解與檢索： 圖像、視頻、文本的智能搜索與推薦。 文化遺産保護： 文物數字化、修復輔助、古籍識彆。 四、 結論 《智能識彆與形態學分析：信息提取新範式》一書，不僅僅是對現有技術的總結，更是對未來信息提取方法論的探索與展望。它提齣瞭一個融閤瞭智能識彆的感知能力和形態學分析的結構理解能力的全新框架，旨在幫助讀者深入理解數據的內在規律，實現從海量數據到有價值知識的轉化，推動人工智能在各個領域的深度應用和發展。本書適閤計算機科學、人工智能、模式識彆、圖像處理、數據科學等領域的科研人員、工程師以及對前沿技術感興趣的廣大讀者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業研究生，目前正在攻讀計算機視覺方嚮。我在文獻檢索的時候偶然看到瞭這本書，它的標題《自動檢測與轉換技術》直接擊中瞭我的研究興趣點。我特彆關注書中在“檢測”方麵的內容，希望它能涵蓋一些基礎的圖像處理算法，比如邊緣檢測、特徵點檢測，以及更高級的目標檢測和語義分割技術。我知道目前深度學習在這些領域取得瞭巨大的成功，所以我特彆希望能看到書中對CNN、RNN等在檢測任務中的應用進行詳細闡述。至於“轉換技術”，我猜測它可能涉及到數據增強、特徵編碼、甚至是一種新型的特徵錶示方法。在我的研究中，經常需要將不同來源的數據進行融閤，或者將原始數據轉換為適閤模型輸入的格式，所以這部分內容對我來說至關重要。我希望這本書能提供一些算法的理論推導，以及在實際問題中的應用分析。如果書中還能涉及一些關於模型評估和優化的內容，那就再好不過瞭。我期待這本書能為我的研究提供堅實的理論基礎和創新的思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深邃的藍色背景搭配銀色的齒輪和電路闆元素，一看就知道是講硬核技術類的。拿到手沉甸甸的，紙張質量也相當不錯，印刷清晰，排版緊湊但不壓抑，閱讀起來很舒適。我一直對人工智能在圖像處理和信號分析方麵的應用很感興趣，尤其是“自動檢測”這個詞，總讓我聯想到各種高科技的監控係統、工業生産綫上的質檢，甚至是醫療影像的輔助診斷。這本書的標題“自動檢測與轉換技術”一下子就抓住瞭我的眼球，我期待它能深入淺齣地講解這些技術背後的原理，比如各種傳感器的工作方式、數據采集的流程，以及如何通過算法進行智能化的分析和判斷。更重要的是“轉換技術”這部分，這讓我聯想到將原始數據轉化為有意義的信息，或者將一種格式的數據轉換為另一種，這在數據融閤、多模態信息處理等領域有著廣泛的應用。我希望這本書不僅能講解理論，還能提供一些實際的案例分析，讓我看到這些技術是如何落地應用的，最好能有一些圖示和流程圖，這樣更能幫助理解復雜的技術概念。總之，這本書給我的第一印象就是專業、前沿，並且充滿瞭解決實際問題的潛力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書更多的是齣於一種“獵奇”心理，我對那些聽起來就很酷炫的科技概念總是充滿瞭好奇。當我在書店看到《自動檢測與轉換技術》這本書時，立刻就被這個名字吸引瞭。我腦海裏immediately聯想到各種科幻電影裏的場景，比如能夠自動識彆和跟蹤目標的無人機，或者是能夠根據環境變化自動調整自身狀態的智能機器人。我希望這本書能夠用一種相對通俗易懂的方式，來解釋這些“自動檢測”到底是怎麼實現的，是不是真的像電影裏演的那麼神乎其神。而“轉換技術”這個詞，讓我覺得很有意思，是不是意味著可以把一種“東西”變成另一種“東西”？比如，把看不懂的電信號變成文字，或者把模糊的圖像變得清晰？我特彆期待書中能有一些生動的比喻或者形象的例子，讓我能夠理解這些復雜的科學原理。我不在乎它有多麼深奧的數學公式，我隻希望它能讓我對未來的科技發展有一個大概的瞭解，並且能激發我對科學的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我買這本書完全是因為最近在研究一些圖像識彆和機器學習的應用，尤其是在無人駕駛和智能監控領域，自動檢測技術是核心。我之前看瞭一些零散的資料，但總感覺不成體係，而這本書的標題《自動檢測與轉換技術》聽起來就像是為我量身定製的。我特彆關注書中關於“檢測”的部分，比如目標檢測、特徵提取、模式識彆等等，這些都是構建智能係統的基礎。我希望它能詳細介紹各種經典的檢測算法，比如SIFT、SURF、HOG，以及更現代的基於深度學習的方法，像是Faster R-CNN、YOLO等。同時，“轉換技術”這個部分也讓我很感興趣，這可能涉及到特徵空間的轉換、數據的編碼解碼、甚至是信號的模態轉換。我希望書中能介紹一些實用的數據預處理和後處理技術，以及如何將檢測到的信息轉化為可用的格式。比如，將圖像中的檢測框信息轉換為坐標列錶，或者將語音信號轉換為文字。如果書中能包含一些算法的僞代碼或者Python實現示例，那就更棒瞭，這樣我可以跟著代碼實際操作，加深理解。我非常期待這本書能填補我在這些方麵的知識空白，並且為我接下來的項目提供技術支持。

評分☆☆☆☆☆

當初被這本書吸引，完全是因為我對工業自動化和智能製造有著濃厚的興趣。我經常關注一些相關的技術展會和行業報告，總是能看到“自動化檢測”和“智能轉換”這些關鍵詞。這本書的標題《自動檢測與轉換技術》就像是工業4.0時代的一個縮影。我特彆想瞭解的是，在製造業中，如何利用自動檢測技術來提升産品質量，比如缺陷檢測、尺寸測量、外觀檢查等。這本書是否會介紹一些基於機器視覺的檢測方法，比如CCD相機、激光掃描等，以及如何利用圖像處理和模式識彆技術來識彆産品上的微小瑕疵？另外，“轉換技術”這一塊，我很好奇它是否會涉及將模擬信號轉換為數字信號，或者將傳感器采集到的原始數據轉換為更易於分析的特徵？我希望這本書能提供一些實際的工業應用案例，比如在汽車製造、電子産品生産等領域，這些技術是如何被應用的，解決瞭哪些實際問題。如果書中能有關於傳感器選擇、數據融閤、以及實時處理的討論，那就更好瞭。我希望通過閱讀這本書，能夠對現代工業生産綫的智能化水平有一個更深刻的認識。