自動檢測與轉換技術 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
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 計算機視覺
• 工業檢測
• 質量控製
• 算法
• 數據分析

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115226754

商品編碼：29694717882

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

售價：17.0元,便宜8.0元,摺扣68

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

緒論　
章　傳感器技術基礎　
1.1　測量的概念和測量方法　
1.2　測量誤差及分類　
1.3　傳感器與自動測控係統　
1.4　傳感器的特性與技術指標　
1.5　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第2章　溫度傳感器　
2.1　溫度概述　
2.2　熱電阻式溫度傳感器　
2.3　熱電偶溫度傳感器　
2.4　集成溫度傳感器　
2.5　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第3章　光電傳感器　
3.1　光電傳感器概述
3.2　光縴傳感器　
3.3　紅外傳感器　
3.4　圖像傳感器　
3.5　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第4章　磁電傳感器　
4.1　磁敏傳感器　
4.2　霍爾傳感器　
4.3　電渦流傳感器　
4.4　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第5章　氣體和濕度傳感器　
5.1　氣體傳感器概述　
5.2　濕敏傳感器　
5.3　技能實訓
本章小結　
思考與練習　
第6章　力和位置傳感器　
6.1　力傳感器概述　
6.2　電阻應變片傳感器　
6.3　電容傳感器　
6.4　電感式傳感器　
6.5　壓電式傳感器　
6.6　數字式位置及位移傳感器　
6.7　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第7章　新型傳感器　
7.1　微波傳感器　
7.2　超聲波傳感器　
7.3　生物傳感器　
7.4　技能實訓　
本章小結　
思考與練習　
第8章　智能傳感器　
8.1　機器人傳感器　
8.2　智能傳感器　
本章小結　
思考與練習

作者介紹

文摘

序言

《視覺拾遺：深度感知與智能再現的藝術》 簡介 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量視覺數據包圍。從社交媒體上的照片分享，到監控視頻中的異常事件預警，再到醫療影像中的細微病變診斷，視覺信息扮演著越來越重要的角色。然而，原始的圖像和視頻往往是混沌的、低效的，無法直接傳遞其內在的豐富含義。如何從這些紛繁復雜的視覺信號中提取有價值的信息，並將其轉化為更易於理解、更具指導意義的形式，便成為瞭亟待解決的關鍵問題。《視覺拾遺：深度感知與智能再現的藝術》一書，正是聚焦於這一前沿領域，深入探討瞭現代計算機視覺技術如何實現對視覺世界的“深度感知”，並在此基礎上進行“智能再現”的精妙過程。 本書並非一本單純的技術手冊，而是一次對視覺信息處理智能化演進的係統性梳理與深度探索。它旨在揭示隱藏在圖像和視頻背後的邏輯，教授讀者如何構建能夠理解、分析乃至創造視覺內容的智能係統。我們將跳齣錶象，直擊核心，從基礎的感知原理齣發，逐步深入到復雜的推理與生成機製，最終構建起一個關於“如何讓機器看懂世界並與之互動”的完整知識體係。 第一章 視覺的基石：從像素到語義 本章將帶領讀者迴到視覺信息處理的起點。我們首先會迴顧經典的圖像處理技術，如邊緣檢測、特徵提取（SIFT, SURF等）以及圖像濾波等，理解它們如何為後續的分析奠定基礎。但更重要的是，我們將強調這些傳統方法在麵對復雜場景時的局限性，並引齣深度學習在視覺領域的革命性突破。 我們將詳細介紹捲積神經網絡（CNN）的核心架構，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等，以及它們在圖像分類、目標檢測和語義分割等任務中取得的輝煌成就。通過深入剖析捲積層、池化層、激活函數等關鍵組成部分的工作原理，以及反嚮傳播算法如何訓練這些網絡，讀者將對深度學習模型如何從原始像素數據中學習到層次化的視覺特徵有一個清晰的認識。我們還會探討不同網絡結構的設計哲學，理解它們如何針對不同的視覺任務進行優化。 本章的重點在於 bridging the gap between raw pixel data and meaningful semantic understanding。我們將討論如何通過網絡訓練，使模型能夠識彆齣圖像中的物體、場景、甚至是抽象概念，而不僅僅是顔色和紋理的組閤。 第二章 洞察萬物：深度目標識彆與場景理解 一旦機器能夠“看”到物體，下一步便是“識彆”它們，並理解它們在圖像中的具體位置和關係。本章將深入探討目標檢測和實例分割等核心技術。 我們將詳細介紹單階段和雙階段的目標檢測算法，如YOLO係列（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）以及Faster R-CNN等。通過對比它們在速度和精度上的權衡，讀者將瞭解如何根據實際應用需求選擇閤適的檢測器。同時，我們還會講解如何利用Anchor Boxes、NMS（Non-Maximum Suppression）等技術來優化檢測結果。 實例分割則更進一步，它要求模型不僅要框齣目標，還要為每個獨立的目標生成精確的像素級掩碼。Mask R-CNN等經典算法將在此章節中被詳細解析，展示其如何巧妙地將目標檢測與像素級分割相結閤。 除瞭識彆獨立的物體，理解整個場景的含義也至關重要。本章將介紹場景分類、場景解析以及關係推理等技術。例如，我們如何判斷一張圖片是“海灘”、“城市街道”還是“室內咖啡館”？又如何理解“一個人正在喂一隻狗”這樣的場景描述？這些都需要模型具備更高級彆的理解能力，而這往往需要結閤圖像中的物體信息、空間布局以及潛在的語義關係。 第三章 動態視覺：視頻分析與行為識彆 現實世界是動態的，視頻數據提供瞭更為豐富和立體的視覺信息。本章將聚焦於視頻分析技術，特彆是如何從連續的視頻幀中提取有用的信息。 我們首先會探討視頻中的運動分析，包括光流估計、運動軌跡跟蹤等。這些技術能夠幫助我們理解物體在視頻中的移動方式和速度，這對於安防監控、自動駕駛等領域至關重要。 隨後，我們將深入研究行為識彆。從簡單的手勢識彆到復雜的活動識彆（如“跑步”、“打籃球”、“開會”等），行為識彆是理解視頻內容的關鍵。本書將介紹基於CNN、RNN（Recurrent Neural Network）以及3D CNN等模型在視頻行為識彆中的應用。理解時間序列信息在視頻分析中的重要性，以及如何設計能夠捕捉時空特徵的網絡架構，將是本章的重點。 此外，我們還會討論視頻中的事件檢測，即在海量視頻流中找齣特定事件（如“交通事故”、“火災”等）的發生。這需要模型具備對時間和空間信息的綜閤分析能力，以及對事件發生的模式進行學習。 第四章 視覺的創造：圖像生成與風格遷移 如果說前幾章側重於“理解”，那麼本章則將視角轉嚮“創造”。深度學習不僅能幫助機器“看懂”世界，還能讓它們“創作”視覺內容。 生成對抗網絡（GANs）無疑是本章的核心。我們將詳細介紹GANs的基本原理，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的博弈過程，以及它們如何協同進化，最終生成逼真的圖像。我們將剖析DCGAN、StyleGAN、BigGAN等經典GAN模型的架構和訓練技巧，並討論它們在圖像生成、超分辨率、圖像修復等任務中的應用。 風格遷移（Neural Style Transfer）將是另一個重要議題。它允許我們將一幅圖像的內容與另一幅圖像的風格結閤，創造齣具有藝術感的作品。我們將解析實現風格遷移的算法，理解內容損失和風格損失的計算方式，以及如何利用預訓練的CNN模型來提取圖像的語義內容和風格特徵。 本章還將探討圖像修復（Image Inpainting）和圖像超分辨率（Image Super-Resolution）等技術，它們都屬於智能圖像再現的範疇，旨在根據已有信息“補全”缺失的部分或“提升”圖像的質量。 第五章 交互與應用：從理論到實踐 前幾章的知識積纍，最終是為瞭在實際應用中發揮作用。本章將帶領讀者將前麵學到的技術融會貫通，探討它們在各個領域的實際應用。 我們將深入分析計算機視覺在以下領域的應用： 自動駕駛： 目標檢測、障礙物識彆、車道綫檢測、交通標誌識彆、三維重建等。 醫療影像分析： 疾病診斷（如腫瘤檢測、視網膜病變識彆）、影像配準、手術導航等。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 場景重建、物體跟蹤、姿態估計、手勢交互等。 智能安防： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測、人群密度估計等。 工業檢測： 産品缺陷檢測、質量控製、自動化裝配等。 人機交互： 語音識彆與視覺的結閤、情感識彆、用戶行為分析等。 在本章的最後，我們還將展望計算機視覺技術的未來發展方嚮，例如多模態學習（結閤文本、音頻等）、自監督學習、小樣本學習、可解釋性AI以及計算攝影等。我們鼓勵讀者在掌握瞭本書的基礎知識後，繼續探索更廣闊的領域，並積極參與到計算機視覺技術的創新與應用中。 結語 《視覺拾遺：深度感知與智能再現的藝術》旨在為讀者構建一個清晰、係統且深入的視覺技術認知框架。我們相信，通過對本書內容的學習，您將能夠更深刻地理解機器如何“看見”世界，如何從紛繁的視覺信息中提取價值，並最終能夠利用這些技術解決現實世界中的挑戰，甚至創造齣全新的視覺體驗。這是一場探索視覺智能奧秘的旅程，而您，正是這場旅程的參與者與創造者。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我書架上已經靜靜地躺瞭一段時間，但每當我遇到新的技術難題時，我都會不由自主地翻開它。它最讓我印象深刻的特點是其極強的“跨學科整閤能力”。自動檢測與轉換技術本身就是一個交叉領域，涉及信號處理、計算機視覺、模式識彆等多個學科，這本書成功地將這些看似分散的知識點編織成一個邏輯嚴密的整體。書中對於“多模態數據融閤”的論述尤其精彩，它不僅介紹瞭數據融閤的不同層次和方法，還探討瞭在工業環境中如何處理傳感器之間的時間同步和空間校準問題，這些都是實際項目中必須麵對的硬骨頭。作者的文字充滿瞭對技術細節的執著，每一個算法的選擇背後都有著充分的理由和對比論證。這讓我感覺到，這不是一本應付瞭事的作品，而是作者多年心血的結晶。對於那些希望深入理解技術底層原理，而不是滿足於調用API的工程師來說，這本書的價值是無可替代的。它教會我的不僅是“如何做”，更是“為什麼要這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

這本關於自動檢測與轉換技術的書，簡直就是為我這種剛入行的新手量身定做的。我記得我剛開始接觸這個領域的時候，感覺就像在大海撈針，各種理論和實踐經驗散落在不同的地方，讓人摸不著頭腦。這本書的結構非常清晰，它沒有一上來就拋齣那些晦澀難懂的數學公式，而是從最基礎的概念講起，一步步引導讀者進入更深層次的探討。特彆是它在描述一些核心算法時，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還配上瞭生動的代碼示例和實際應用場景的分析，讓我對這些技術有瞭更直觀的理解。我特彆欣賞作者在“案例分析”部分的處理方式，他們選擇的都是當下業界非常熱門的應用，比如智能製造中的缺陷檢測、醫療影像的自動分析等，通過這些具體的例子，我能清晰地看到理論是如何轉化為生産力的。讀完前幾章，我已經能對一些基本的檢測流程有所把握，這極大地增強瞭我解決實際問題的信心。這本書的優點在於它的深度和廣度兼備，既有理論的深度，又不失實踐的廣度，對於想要係統學習這門技術的讀者來說，絕對是一本不可多得的好教材。我強烈推薦給所有對自動化、人工智能在檢測和轉換領域感興趣的同仁們。

評分☆☆☆☆☆

很少有一本技術書籍能讓我讀到酣暢淋灕，這本關於自動檢測與轉換技術的書做到瞭。它的核心競爭力在於對“未來可擴展性”的深刻思考。作者沒有把技術停留在當前的成熟階段，而是花瞭大篇幅去探討如何構建適應未來變化的、具有自適應能力的檢測係統。書中對“遷移學習”和“少樣本學習”在檢測任務中的應用探討，極具前瞻性，這些技術是解決數據稀疏問題的關鍵。我特彆欣賞書中在每一章末尾設置的“開放性問題與研究方嚮”，這不僅僅是對內容的總結，更是對讀者思維的激發，促使我們在閤上書本之後仍然保持對技術前沿的好奇心和探索欲。這種引導式的學習體驗，遠比單純的知識灌輸要有效得多。此外，排版和圖錶的質量也值得稱贊，清晰的邏輯結構使得即便是長篇論述也不會讓人感到迷失。這本書，無疑是該領域內一部裏程碑式的作品，它為我們描繪瞭一個技術不斷進化、係統不斷優化的宏偉藍圖，讓人充滿乾勁去迎接下一個技術挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在自動化領域摸爬滾打瞭多年的老兵，我對市麵上形形色色的技術書籍都有所涉獵，但鮮有能讓我眼前一亮的。這本關於自動檢測與轉換技術的著作，給我帶來的震撼是持續的。它最引人注目的地方在於其對“前沿趨勢”的把握，書中對最新的一些基於深度學習的實時檢測模型的介紹，讓我看到瞭傳統方法的局限性以及未來技術發展的方嚮。作者似乎有著非常敏銳的洞察力，他們不僅停留在對現有技術的羅列，更深入地探討瞭這些技術背後的哲學思想和適用邊界。我特彆喜歡其中關於“不確定性量化”的章節，這個問題在實際工程中常常被忽視，但它直接關係到係統的可靠性。這本書用一種近乎詩意的語言，將復雜的概率模型闡述得清晰明瞭，讓人在閱讀中享受智力上的挑戰與滿足。雖然有些高級章節需要一定的專業背景纔能完全領會，但這並不妨礙它作為一本前沿參考書的價值。它更像是一位經驗豐富的導師，在關鍵時刻點撥你，讓你在技術探索的道路上少走彎路。對於追求技術極緻的專業人士來說，這本書絕對是案頭必備的工具書，值得反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期望並不高，總覺得技術書籍難免枯燥乏味，充斥著公式和晦澀的術語。然而，這本書卻成功地打破瞭我的刻闆印象。它的敘事風格非常流暢自然，仿佛在聽一位博學的專傢娓娓道來。作者在介紹復雜的“轉換算法”時，沒有采用那種冷冰冰的教科書式陳述，而是通過大量的類比和生動的圖示來輔助理解，即便是初次接觸這些概念的人，也能迅速抓住核心要點。我尤其贊賞作者在處理不同技術路綫時的客觀態度，他們平衡地介紹瞭基於規則的方法和基於學習的方法的優劣，沒有偏頗地推崇某一種技術，這體現瞭作者深厚的學術功底和嚴謹的科學精神。更重要的是，這本書非常注重工程實現中的“陷阱”和“優化策略”，這些都是理論書籍中很少涉及的寶貴經驗。比如，它詳細分析瞭在資源受限的邊緣設備上部署檢測模型時需要考慮的性能權衡問題，這對於我們做嵌入式係統開發的人來說，簡直是雪中送炭。總而言之，這是一本兼具學術深度和工程實用的佳作，閱讀體驗極其舒適。