具体描述
基本信息
书名:图像信息管理系统技术规范实施指南
定价：65.00元
售价：44.2元,便宜20.8元,折扣68
作者:北京市质量技术监督局,北京市信息化工作办
出版社：中国标准出版社
出版日期：2006-12-01
ISBN：9787506643511
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：
商品重量：0.454kg
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内容提要
按照急用先编的原则，完成了在《图像信息管理系统技术规范》总标题下的以下七个部分的编制工作。
——部分：总体平台结构 总体描述了北京市图像信息管理系统的总体平台架构和功能。
——第2部分：视频格式与编码 规定了在北京市图像信息管理系统中可采用的视频格式和编码。
——第3部分：通信控制协议 定义了北京市图像信息管理系统中的平台间图像调用和控制的各类协议。
——第4部分：传输网络 对图像信息传输所需采用的有线通信网络和无线通信网络技术要求做了规定。
——第5部分：图像质量要求与评价方法 对不同格式的图像质量的评价方法做了规定。
——第6部分：图像存储与回放要求 对图像的存储周期格式要求和图像的回放要求做了规定。
——第7部分：工程要求与验收 对图像信息系统建设的各环节对工程的质量要求和验收的标准做了规定。
《规范》面向市、区县、街乡镇等三级图像信息管理系统平台建设，对平台间的图像信息的交换与共享，提出了统一的基础性技术要求。在《规范》的编制过程中，编制组认真贯彻了安全防范工程技术及城市报警与监控系统相关的国家、行业标准，合理采用国际标准，在现有工程建设基础上，通过系统深入的分析与研究，在系统总体平台架构、视频格式与编码、图像信息访问（权限控制）、数字图像信息质量要求、无线传输技术以及系统工程验收等方面提出了许多创新性的内容。该系列标准将为各级图像信息管理平台的规划、建设和验收提供重要的技术依据。
目录
作者介绍
文摘
序言
《数据驱动的智能影像分析与应用》 前言 在信息爆炸的时代，图像数据作为最直观、最丰富的感知信息来源，其重要性日益凸显。从医学影像诊断到安防监控，从工业质检到自动驾驶，再到文化遗产的数字化保护，图像无处不在，蕴含着巨大的价值。然而，海量的图像数据也带来了前所未有的挑战：如何高效地存储、检索、管理、分析和利用这些图像信息？如何从中挖掘出有意义的洞察，驱动决策，创造价值？ 本书旨在深入探讨图像信息管理与智能分析的核心技术，构建一套从数据采集、预处理、存储管理到高级分析、应用部署的完整技术框架。我们并非仅停留在概念层面，而是力求提供一套可落地、可实践的技术指南，帮助读者理解并掌握构建高效、智能的图像信息管理系统的关键要素。本书内容涵盖了图像数据生命周期的各个环节，并重点关注如何通过人工智能技术赋能图像分析，实现智能化、自动化处理，从而最大限度地发挥图像数据的价值。 第一章 图像信息管理的基石：数据采集与预处理 本章将从图像数据的源头——采集，以及后续不可或缺的预处理环节入手，奠定整个图像信息管理系统的基础。 1.1 多源异构图像数据的采集策略 1.1.1 图像传感器技术与原理：深入剖析不同类型图像传感器的技术特点，包括CCD、CMOS、红外、X射线、超声波等，以及它们在不同应用场景下的适用性。探讨传感器分辨率、动态范围、帧率、色彩深度等关键参数的含义及其对后续处理的影响。 1.1.2 图像获取设备的协同与集成：研究如何将来自不同设备（如高清摄像头、显微镜、医学扫描仪、无人机等）的图像数据进行统一采集和格式标准化。重点关注网络传输协议（如RTSP、ONVIF）、API接口设计与调用，以及数据流的实时性与稳定性保障。 1.1.3 数据采集的规范化与元数据关联：强调在采集过程中嵌入关键元数据的必要性，包括拍摄时间、地点、设备信息、拍摄参数、场景描述等。探讨元数据的结构化设计及其在后续检索和管理中的作用。 1.1.4 图像数据的格式与编码标准：介绍常见的图像文件格式（JPEG, PNG, TIFF, BMP, DICOM等）及其优缺点，以及视频编码标准（H.264, H.265等）在视频流采集中的应用。解释不同格式和编码对存储空间、处理效率和图像质量的影响。 1.2 图像质量提升与标准化预处理 1.2.1 噪声抑制与图像去噪算法：详细阐述各类图像噪声的成因（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等），并介绍经典的去噪算法，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波（NL-means）等。探讨不同算法在图像细节保持和噪声去除效果上的权衡。 1.2.2 图像增强与对比度调整：研究直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）、伽马校正、Retinex理论等图像增强技术，以改善图像的视觉效果和细节表现。 1.2.3 图像几何变换与校正：讲解仿射变换、透视变换、尺度变换等基本几何变换，以及在图像校正中的应用，如镜头畸变校正、透视畸变校正、图像旋转与缩放等。 1.2.4 颜色空间转换与色彩平衡：介绍RGB, HSV, YUV等常用颜色空间，以及它们之间的转换方法。研究白平衡、色彩饱和度、色调调整等技术，以确保图像色彩的准确性和一致性。 1.2.5 图像尺寸标准化与分辨率匹配：探讨在不同应用场景下，如何将图像调整到统一的尺寸和分辨率，以满足后续分析模型的输入要求。 第二章 高效存储与智能检索：图像数据的管理之道 本章将聚焦图像数据的存储与检索，探索如何构建高效、可扩展的图像存储系统，并实现快速、精准的图像检索。 2.1 图像数据的存储架构设计 2.1.1 对象存储与分布式文件系统：介绍对象存储（如Amazon S3, MinIO）和分布式文件系统（如HDFS）在存储海量图像数据方面的优势，包括高可用性、可扩展性和成本效益。 2.1.2 数据库选型与图像元数据管理：探讨关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在存储图像元数据方面的适用性。重点关注元数据索引设计、查询优化以及与图像文件的关联。 2.1.3 图像数据的压缩与格式优化：在存储前，深入研究图像压缩技术（如JPEG2000, WebP），以及针对不同应用场景选择最优存储格式的策略，以平衡存储空间与访问速度。 2.1.4 缓存策略与数据访问加速：设计有效的缓存机制，如CDN（内容分发网络）和本地缓存，以加速高频访问图像数据的读取速度。 2.2 图像内容的智能检索技术 2.2.1 基于文本的图像检索（TBIR）：研究如何利用图像的元数据、标签、描述等文本信息进行检索。探讨自然语言处理（NLP）技术在理解用户查询意图和生成图像描述方面的应用。 2.2.2 基于内容的图像检索（CBIR）： 2.2.2.1 颜色特征提取与匹配：讲解颜色直方图、颜色矩、颜色布局等颜色特征，以及如何进行颜色相似性度量。 2.2.2.2 纹理特征提取与匹配：介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等纹理特征，以及如何描述图像的表面粗糙度和图案。 2.2.2.3 形状特征提取与匹配：探讨轮廓描述符（如Hu矩、傅里叶描述符）、形状上下文等形状特征，以及如何表征图像对象的几何形态。 2.2.2.4 混合特征与多模态检索：研究如何结合颜色、纹理、形状等多种特征，构建更鲁棒的图像检索模型。 2.2.3 基于深度学习的图像检索（Deep Learning-based Image Retrieval）： 2.2.3.1 卷积神经网络（CNN）特征提取：深入讲解如何利用预训练的CNN模型（如ResNet, VGG）提取图像的深层语义特征。 2.2.3.2 图像相似性度量与嵌入空间：介绍余弦相似度、欧氏距离等度量方法，以及将图像映射到低维向量空间的嵌入技术（如PCA, t-SNE）的应用。 2.2.3.3 孪生网络与三元组损失：探讨孪生网络（Siamese Network）和三元组损失（Triplet Loss）在学习图像相似性上的有效性，以及如何构建更精确的检索模型。 2.2.4 检索性能评估指标：介绍精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精确率（MAP）、r-Precision等常用的检索性能评估指标。 第三章 智能化分析：挖掘图像的深层信息 本章将进入图像分析的核心，重点介绍如何运用人工智能技术，从图像中提取有价值的信息，实现智能识别、理解和预测。 3.1 图像识别与分类：认知世界的基础 3.1.1 传统图像识别方法回顾：简要介绍SIFT, SURF, HOG等特征描述符在目标识别中的应用。 3.1.2 深度学习在图像分类中的突破： 3.1.2.1 卷积神经网络（CNN）模型详解：深入解析AlexNet, VGG, ResNet, Inception, MobileNet等经典CNN架构的设计原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层的作用。 3.1.2.2 迁移学习与模型微调：讲解如何利用大规模预训练模型，通过迁移学习快速适应特定领域的图像分类任务。 3.1.2.3 数据增强技术：介绍随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等数据增强方法，以提高模型的泛化能力。 3.1.3 细粒度图像分类与跨领域识别：探讨如何对同一类别的细微差异进行区分（如不同品种的鸟类），以及在不同领域之间进行知识迁移的挑战与解决方案。 3.2 目标检测与定位：知晓“何物”与“何处” 3.2.1 两阶段目标检测算法：详细讲解R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，以及区域提议网络（RPN）的引入。 3.2.2 单阶段目标检测算法：介绍YOLO系列（YOLOv1-v7）、SSD等单阶段检测器的设计思想，分析其在速度与精度上的优势。 3.2.3 基于Transformer的目标检测：探讨DETR等基于Transformer的目标检测模型，以及它们在端到端检测上的创新。 3.2.4 目标检测的评估指标：理解交并比（IoU）、精确率-召回率曲线（PR Curve）、平均精度（AP）、平均精度均值（mAP）等核心评估指标。 3.3 图像分割：区分“主体”与“背景” 3.3.1 语义分割（Semantic Segmentation）：讲解FCN, U-Net, DeepLab系列等模型，实现像素级别的类别预测。 3.3.2 实例分割（Instance Segmentation）：介绍Mask R-CNN等模型，不仅区分类别，还能区分同一类别的不同实例。 3.3.3 全景分割（Panoptic Segmentation）：探讨如何结合语义分割和实例分割，实现对图像中所有可见物体的全面理解。 3.4 图像生成与编辑：创造与重塑 3.4.1 生成对抗网络（GAN）：深入理解GAN的基本原理，包括生成器和判别器的博弈过程。详细介绍DCGAN, StyleGAN, CycleGAN等变体模型及其应用。 3.4.2 变分自编码器（VAE）：讲解VAE在图像生成和特征学习中的作用。 3.4.3 图像风格迁移与图像修复：研究如何将一张图像的风格应用到另一张图像，以及如何利用AI完成图像的缺失部分填充。 3.4.4 文本到图像生成（Text-to-Image Generation）：介绍CLIP, DALL-E等模型，如何根据文本描述生成逼真的图像。 3.5 视频分析：时空信息联动 3.5.1 视频目标跟踪：研究单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）算法，如KCF, MDNet, DeepSORT等。 3.5.2 动作识别与行为分析：探讨如何利用3D CNN, RNN, Transformer等模型分析视频中的动作和行为模式。 3.5.3 事件检测与场景理解：研究如何在视频中识别特定的事件或理解复杂的场景。 第四章 应用落地与系统集成：将技术转化为价值 本章将聚焦于如何将前述的图像信息管理与分析技术，有效地应用于实际业务场景，并构建完整的应用系统。 4.1 行业应用场景分析 4.1.1 医疗影像分析：病灶检测、辅助诊断、医学图像配准、三维重建。 4.1.2 安防监控与智能视频分析：人脸识别、行为分析、异常事件检测、车辆识别、人群密度分析。 4.1.3 工业制造与质量检测：产品缺陷检测、自动化质检、生产过程监控。 4.1.4 自动驾驶与智能交通：车道线检测、交通标志识别、障碍物检测、行人检测。 4.1.5 遥感影像与地理信息：地物分类、目标提取、变化检测、城市规划。 4.1.6 智慧零售与用户行为分析：客流统计、商品识别、货架分析、用户画像。 4.1.7 文化遗产数字化与保护：文物三维扫描、数字化修复、虚拟展示。 4.2 系统架构设计与部署 4.2.1 分布式与微服务架构：构建可扩展、易维护的系统架构，支持高并发访问和模块化开发。 4.2.2 云计算与边缘计算的结合：探讨利用云计算平台进行大规模模型训练和数据存储，以及利用边缘设备进行实时推理的策略。 4.2.3 API接口设计与开放平台：设计标准化的API接口，方便与其他系统集成，并考虑构建开放平台以赋能第三方开发者。 4.2.4 实时处理与离线处理：区分不同场景对实时性要求，设计相应的处理流水线。 4.3 数据安全与隐私保护 4.3.1 图像数据的访问控制与权限管理：建立严格的权限体系，确保只有授权用户才能访问特定图像数据。 4.3.2 数据加密与脱敏技术：对敏感图像数据进行加密存储和传输，以及在必要时进行脱敏处理。 4.3.3 合规性要求与法规遵循：关注GDPR、CCPA等数据隐私法规，确保系统设计符合法律要求。 4.4 性能优化与持续迭代 4.4.1 模型训练与推理优化：GPU加速、模型量化、剪枝等技术，提升分析效率。 4.4.2 系统监控与日志分析：建立完善的监控体系，及时发现和解决系统问题。 4.4.3 用户反馈与模型迭代：建立反馈机制，利用新的数据和用户反馈不断优化和更新分析模型。 结论 图像信息管理与智能分析是一个不断发展演进的领域。本书力求提供一个全面而深入的技术视角，涵盖了从基础的数据处理到前沿的AI算法，再到最终的应用落地。我们坚信，通过掌握本书介绍的核心技术和方法，读者将能够构建出高效、智能、可靠的图像信息管理系统，从而在各自的领域释放图像数据的巨大潜能，驱动创新，创造更大价值。未来的发展将更加依赖于跨学科的融合，人工智能、大数据、计算机视觉等技术的协同发展，必将为图像信息的管理与应用开辟更广阔的天地。
