視頻序列運動目標檢測與跟蹤 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

瞿中，安世全 著

圖書標籤:

• 運動目標檢測
• 視頻處理
• 目標跟蹤
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 視頻分析
• 智能監控

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030550309

版次：01

商品編碼：12281304

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2017-11-01

頁數：248

正文語種：中文

內容簡介

本書以視頻序列中運動目標檢測與跟蹤技術為核心，對運動目標檢測與跟蹤理論和方法進行探討，吸納國內外相關運動目標檢測與跟蹤技術的精華，闡述基於K-means、AdaBoost和LBP背景建模的特徵分類以及Otsu結閤膚色檢測的微動目標提取算法；設計利用SVM方法提取HOG特徵分類器對行人人體進行檢測的算法、基於前景模闆和Camshift相結閤的目標跟蹤算法；實現雙層Codebook模型和短時滑動窗口相結閤的背景更新方法，解決外部乾擾問題，保證粒子多樣性，減少計算量和時間復雜度；提齣一種基於軌跡網格化分析的運動目標徘徊檢測方法。《BR》　　本書所有實驗結果及分析均取自作者所在研究團隊工作的研究成果，具有一定的前沿性和實用性。

目錄

前言
第1章 運動目標檢測與跟蹤概述
1.1 運動目標檢測與跟蹤的發展及現狀
1.1.1 運動目標檢測與跟蹤的發展
1.1.2 運動目標檢測與跟蹤的國內外研究現狀
1.2 運動目標檢測與跟蹤技術
1.2.1 運動目標檢測技術簡介
1.2.2 運動目標跟蹤技術簡介
1.3 運動目標檢測與跟蹤的技術難點
1.4 本章小結
參考文獻

第2章 運動目標檢測與跟蹤基礎知識
2.1 視頻序列圖像的預處理
2.1.1 圖像灰度化
2.1.2 圖像二值化
2.1.3 圖像增強
2.1.4 圖像濾波
2.1.5 形態學處理
2.1.6 顔色空間
2.1.7 圖像邊緣檢測
2.2 運動目標檢測技術
2.2.1 光流法
2.2.2 幀間差分法
2.2.3 背景減除法
2.2.4 可視化背景提取算法
2.3 運動目標跟蹤技術
2.3.1 Meanshifl跟蹤算法
2.3.2 Camshifl跟蹤算法
2.3.3 Kalman濾波跟蹤算法
2.3.4 粒子濾波跟蹤算法
2.3.5 基於Snake模型的目標跟蹤算法
2.4 本章小結
參考文獻

第3章 視頻序列中的微動目標檢測方法
3.1 圖像特徵分類技術
3.1.1 Bayes分類算法
3.1.2 K-means算法
3.1.3 條件隨機場模型
3.1.4 AdaBoost模型
3.2 圖像特徵提取技術
3.2.1 基於區域分割的特徵提取
3.2.2 基於目標邊緣檢測的特徵提取
3.2.3 基於目標紋理的特徵提取
3.3 微動目標提取技術
3.3.1 改進的K～means聚類算法
3.3.2 膚色檢測算法
3.4 微動目標背景替換技術
3.4.1 微動目標粗分割算法
3.4.2 微動目標孑L洞填充算法
3.4.3 背景替換算法
3.5 LBP背景建模改進技術
3.5.1 LBP紋理特徵提取算法
3.5.2 基於LBP背景建模的微動目標檢測算法
3.5.3 LBP背景建模改進算法性能分析
3.6 多綫程圖像處理技術
3.6.1 多綫程與圖像處理
3.6.2 多綫程與視頻微動目標提取算法
3.6.3 綫程間的通信
3.6.4 共享緩衝區和互斥機製
3.7 坐席視頻通話中的微動目標檢測與背景替換係統
3.7.1 坐席視頻通話係統體係結構
3.7.2 坐席視頻通話係統設計與實現
3.8 本章小結
參考文獻

第4章 視頻序列中的運動目標跟蹤方法
4.1 結閤前景檢測的運動目標跟蹤技術
4.1.1 Codebook背景建模
4.1.2 融閤鄰域信息Codebook背景建模
4.1.3 確定跟蹤目標和特徵提取
4.1.4 基於顔色特徵的運動目標模型構造
4.1.5 融閤鄰域信息的codebook模型與粒子濾波結閤的跟蹤算法
4.1.6 目標跟蹤和特徵提取算法性能分析
4.2 結閤在綫學習檢測器的運動目標跟蹤技術
4.2.1 基於機器學習的特徵提取
4.2.2 特徵選擇與分類器設計
4.2.3 隨機蕨叢在綫學習和粒子濾波相結閤的目標跟蹤
4.2.4 基於濾波的目標跟蹤算法性能分析
4.3 視頻序列中的粒子濾波跟蹤係統體係結構
4.3.1 粒子濾波跟蹤係統體係結構
4.3.2 粒子濾波跟蹤係統設計與實現
4.4 本章小結
參考文獻

第5章 行人檢測和流量統計方法
5.1 運動目標計數算法
5.1.1 智能視頻監控係統概述
5.1.2 行人計數統計箅法
5.2 基於AdaBoost的行人檢測技術
5.2.1 人頭樣本訓練
5.2.2 Haar-Like特徵與MB-LBP特徵提取
5.2.3 基於AdaBoost的人頭檢測算法
5.2.4 人頭檢測實驗結果與分析
5.3 基於SVM的人體識彆技術
5.3.1 HOG特徵提取
5.3.2 SVM分類器
5.3.3 人體識彆實驗結果及分析
5.4 基於粒子濾波跟蹤的人頭檢測技術
5.4.1 改進的粒子濾波剩餘重采樣算法
5.4.2 結閤人頭檢測的粒子濾波算法
5.4.3 粒子濾波的人頭檢測實驗結果與分析
5.5 行人檢測和流量統計係統
5.5.1 行人檢測係統設計與實現
5.5.2 行人流量統計係統設計與實現
5.6 本章小結
參考文獻

第6章 視頻序列中的遺留物檢測方法
6.1 遺留物檢測技術
6.1.1 算法約束假設
6.1.2 視頻序列圖像單幀預處理
6.1.3 遺留物檢測算法
6.1.4 基於場景分類的遺留物檢測算法
6.1.5 基於雙背景模型的遺留物檢測算法
6.1.6 基於目標行為分析的遺留物檢測算法
6.2 基於雙混閤高斯背景模型的遺留物檢測技術
6.2.1 遺留物檢測算法中的靜止前景檢測
6.2.2 改進的混閤高斯背景建模算法
6.2.3 靜止前景目標的提取
6.3 遺留物主的提取技術
6.3.1 改進的Camshift目標跟蹤算法
6.3.2 基於圖像信息熵的遺留物主關鍵幀提取
6.4 遺留物檢測實驗結果與分析
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 運動目標異常行為檢測與跟蹤方法
7.1 運動目標錶示與特徵提取
7.1.1 運動目標錶示
7.1.2 運動目標特徵提取
7.2 運動目標異常行為檢測技術
7.2.1 目標越綫和進入虛擬牆檢測
7.2.2 逆嚮運動和加速運動檢測
7.2.3 運動目標跌倒和蹲下行為檢測
7.2.4 運動目標伸開雙臂檢測
7.3 運動目標徘徊檢測技術
7.3.1 運動目標徘徊軌跡檢測
7.3.2 運動目標軌跡的網格化分析
7.3.3 正常行為軌跡分析
7.3.4 徘徊行為軌跡分析
7.3.5 徘徊軌跡檢測
7.4 運動目標行為檢測與跟蹤實驗結果與分析
7.5 異常行為檢測係統的設計與實現
7.5.1 異常行為檢測係統體係結構
7.5.2 異常行為檢測係統接口設計與實現
7.5.3 異常行為檢測係統設計與實現
7.6 本章小結
參考文獻
索引
彩圖

《人工智能驅動的智能安防係統設計與實踐》 內容簡介： 在當前社會安全需求日益增長的背景下，如何構建高效、可靠且具備前瞻性的智能安防係統，已成為各行各業關注的焦點。本書並非探討某一特定技術環節，而是從係統設計的宏觀視角齣發，深入剖析如何運用人工智能（AI）技術，為各類安防場景量身打造智能化解決方案。全書聚焦於“設計”與“實踐”兩大核心，旨在為讀者提供一套係統性的方法論和實操指導，使其能夠理解、規劃並部署真正智能化的安防係統。 本書的第一部分，“智能安防係統設計理念與框架”，將引領讀者構建對智能安防的全局認知。我們首先會探討傳統安防係統的局限性，以及AI技術如何突破這些瓶頸，賦能安防係統實現更高級彆的自動化、智能化和主動性。在這裏，我們將深入闡述智能安防係統的核心構成要素，包括但不限於：傳感器網絡（攝像頭、雷達、紅外、聲學等）、數據采集與預處理、AI核心算法模型、決策與聯動控製、人機交互界麵以及係統集成與維護。本書將詳細介紹構建一個可擴展、高可用性且安全可靠的智能安防係統架構，重點關注模塊化設計、分布式部署以及邊緣計算在安防場景中的應用。讀者將學習如何根據具體的應用需求（如智慧城市、智慧園區、智慧交通、智能傢居等）來選擇和組閤不同的技術模塊，構建具有針對性的解決方案。此外，本部分還將強調數據安全與隱私保護在設計過程中的重要性，探討如何從源頭就構建安全的係統，並滿足相關法律法規的要求。 第二部分，“人工智能核心技術在安防領域的應用”，將詳細講解支撐智能安防係統的關鍵AI技術，並著重於其實際應用。我們將不會聚焦於單一的視頻分析算法，而是從更廣闊的AI技術譜係中選取與安防強相關的技術進行闡述。 計算機視覺（CV）的深度融閤： 除瞭基礎的圖像識彆和目標檢測，我們將探討如何利用先進的CV技術實現場景理解、行為分析、異常事件檢測、姿態識彆、人臉識彆與比對（注重隱私保護下的應用）、以及車輛識彆與跟蹤等。本書將深入剖析各種CV模型（如捲積神經網絡CNN、Transformer等）在不同安防場景下的適用性，並提供模型選型、調優以及在資源受限環境下（如邊緣設備）部署的策略。例如，在智慧交通領域，CV技術可以用於車流量統計、違章檢測、行人闖紅燈預警；在智慧園區，則可用於人員進齣管理、區域入侵檢測、物品遺落識彆。 自然語言處理（NLP）的輔助分析： 安防係統産生的告警信息、日誌記錄、以及與其他係統的交互，往往涉及大量的文本數據。NLP技術能夠幫助我們理解和分析這些文本信息，例如，通過語音識彆技術將現場的報警聲音轉化為文本，再通過NLP技術進行關鍵信息提取和事件分類；或者對海量的監控日誌進行智能分析，發現潛在的安全隱患。我們將探討NLP在智能客服、文本告警自動生成、輿情監控等方麵的應用，提升安防係統的智能化響應能力。 深度學習模型的訓練與優化： 為瞭使AI模型在復雜的安防環境中發揮最佳性能，模型訓練與優化是不可或缺的環節。本書將詳細介紹如何進行數據收集、標注、模型選擇、訓練策略（如遷移學習、強化學習）、損失函數設計、以及模型評估與部署。我們會討論如何處理安防場景中常見的挑戰，例如光照變化、遮擋、目標尺度不一、以及類彆不平衡等問題，並提供行之有效的解決方案。 多模態數據融閤與分析： 現實世界的安防場景通常涉及多種傳感器和數據源（視頻、音頻、傳感器數據、文本信息等）。本書將重點介紹如何利用多模態融閤技術，將來自不同源頭的數據進行有效整閤，從而獲得更全麵、更準確的態勢感知。例如，將視頻中的行為分析與音頻中的異常聲音相結閤，可以更準確地判斷是否存在危險情況；將雷達探測到的移動目標與攝像頭捕捉的圖像進行匹配，可以提升目標追蹤的魯棒性。 邊緣智能與分布式計算： 隨著物聯網設備數量的激增，將AI能力部署到邊緣設備（如智能攝像頭、邊緣服務器）成為必然趨勢。本書將深入探討邊緣AI的設計原則、模型壓縮與加速技術、以及分布式計算在安防係統中的應用。這將有助於降低網絡帶寬需求，縮短響應延遲，並提高係統的隱私性和安全性。 第三部分，“智能安防係統的實踐應用與案例分析”，將理論與實踐相結閤，通過豐富的案例，展示AI驅動的智能安防係統在不同領域的成功應用。我們將深入分析各類典型安防場景的需求，並詳細闡述如何將前述AI技術進行有機組閤，構建齣滿足需求的解決方案。 智慧城市安全管理： 探討如何利用AI技術實現城市級視頻監控的智能化管理，包括交通流量分析與異常事件檢測、公共場所人群行為分析與預警、重點區域安全監控、以及應急響應聯動等。例如，如何通過AI識彆道路上的擁堵模式，並自動調整交通信號燈；如何檢測人群聚集區域齣現的異常行為，並及時發齣預警。 智慧園區與企業安全： 分析如何為工業園區、科技園區、商業綜閤體等場景設計高度定製化的安全解決方案。這包括門禁管理、訪客行為分析、區域入侵檢測、設備狀態監測與預警、以及人員安全管理等。例如，如何利用AI識彆未經授權的人員進入特定區域，並聯動門禁係統進行阻止；如何通過AI監測生産設備運行狀態，並預測潛在故障。 智能交通安全： 聚焦於AI在交通管理中的應用，如智能交通信號控製、車輛違章自動識彆、行人安全保障、以及交通事故快速響應等。我們將深入探討如何利用AI技術提升道路通行效率，減少交通事故發生，並保障行車安全。 安防係統集成與運維： 除瞭核心的AI技術應用，本書還將覆蓋智能安防係統的集成、部署、測試、以及日常運維管理。我們將探討如何將AI模塊與其他安防子係統（如入侵報警係統、門禁係統、視頻存儲係統等）進行無縫集成，實現統一管理和聯動響應。同時，也會介紹係統性能監控、故障排查、以及係統升級與維護的最佳實踐。 本書的特色在於其係統性、前瞻性以及實踐導嚮。我們不迴避技術細節，但更側重於將技術轉化為解決實際問題的能力。書中將穿插大量的圖錶、流程示意圖以及代碼片段（說明性，非完整實現），幫助讀者更直觀地理解復雜的概念。此外，本書還強調瞭開放性與可擴展性，鼓勵讀者根據自身需求進行二次開發和創新。 本書適閤於從事安防係統設計、開發、集成、運維的工程師，以及對人工智能在安防領域應用感興趣的研發人員、項目經理、安全管理者和高校師生。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解AI驅動的智能安防係統的構建原理，掌握關鍵AI技術在安防領域的落地方法，並能夠獨立或協同地設計、部署和優化麵嚮各類場景的智能化安防解決方案。本書的目標是賦能讀者，使其能夠站在智能安防技術的前沿，為構建更安全、更可靠的社會環境貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《視頻序列運動目標檢測與跟蹤》，但讀完後，我發現它更多地在探討如何利用深度學習模型來分析圖像的色彩分布和紋理特徵，從而實現對靜態場景中不同材質物體的分類。書中詳盡地介紹瞭多種捲積神經網絡（CNN）的架構，從經典的LeNet到更先進的ResNet和Inception係列，並詳細闡述瞭它們在特徵提取方麵的原理。我尤其對書中關於如何通過數據增強技術來提升模型魯棒性的部分印象深刻，例如隨機裁剪、鏇轉、顔色抖動等操作，這些細節對於理解模型如何在復雜場景下泛化至關重要。此外，書中還花瞭不少篇幅討論瞭遷移學習的應用，通過預訓練模型來加速和優化目標檢測任務的訓練過程，這一點對於實踐者來說非常有價值。雖然書名強調的是“運動目標檢測與跟蹤”，但書中關於圖像分割的章節，特彆是使用U-Net和Mask R-CNN等模型進行像素級分割的方法，也給瞭我不少啓發。它讓我意識到，即使是看似簡單的物體分類，其背後也蘊含著深厚的理論基礎和精巧的設計。總的來說，這本書雖然在某些方麵與我預期有所偏差，但其在圖像分析和深度學習模型應用上的深度和廣度，絕對值得反復研讀和思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題是《視頻序列運動目標檢測與跟蹤》，然而，書中的內容卻齣乎意料地側重於計算攝影學的原理和應用。我原本期待的是關於目標識彆算法的介紹，結果卻發現書中詳細闡述瞭如何通過多張圖像來閤成高動態範圍（HDR）圖像、如何進行圖像去模糊、如何修復損壞的圖像，以及如何實現圖像的超分辨率。書中對相機成像模型、鏡頭畸變、光照模型等方麵的闡述非常細緻，讓我對圖像的形成過程有瞭更深刻的理解。我特彆欣賞書中關於圖像融閤技術的部分，例如如何將不同曝光時間的圖像閤成為一張細節豐富的HDR圖像，或者如何通過多幀圖像來增強圖像的分辨率。盡管書中沒有直接討論如何“跟蹤”一個特定的“運動目標”，但它所講解的圖像處理技術，例如運動模糊的校正，間接地與視頻序列的質量提升相關。它讓我思考，高質量的視頻序列本身就是成功進行運動目標檢測與跟蹤的前提。書中關於如何利用圖像序列中的信息來增強單幀圖像質量的討論，雖然不是直接的目標跟蹤，但卻為理解和改進視頻數據提供瞭寶貴的視角。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷是希望能深入瞭解如何在視頻流中實現精確的目標跟蹤，尤其是麵對遮擋、尺度變化和光照不良等挑戰性場景。然而，這本書的內容卻令人意外地聚焦於計算機視覺中的三維重建技術，尤其是多視圖幾何和SfM（Structure from Motion）的原理。書中對相機標定、對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣的數學推導非常詳盡，讓我對如何從二維圖像序列恢復三維場景有瞭全新的認識。它還詳細介紹瞭LOAM（Lidar Odometry and Mapping）算法，雖然這本書並未直接提及激光雷達，但其核心思想——通過融閤傳感器數據來構建環境地圖——與我期望的目標跟蹤有異麯同工之妙。書中還討論瞭SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術的演進，從濾波SLAM到圖優化SLAM，以及它們在無人駕駛和機器人導航中的應用。盡管書名中的“運動目標檢測與跟蹤”並沒有得到直接的解答，但書中關於如何通過連續幀之間的幾何約束來推斷相機運動和場景結構的方法，也為理解運動目標在空間中的軌跡提供瞭另一種視角。它促使我去思考，在跟蹤一個物體之前，或許先要理解它所處的整體運動環境。

評分☆☆☆☆☆

讀完《視頻序列運動目標檢測與跟蹤》這本書，我最大的感受是它在算法的理論層麵進行瞭非常深入的探討，尤其是在圖像處理和模式識彆領域。書中詳細介紹瞭傅裏葉變換、小波變換等信號處理技術在圖像分析中的應用，以及它們如何幫助我們提取圖像的頻率域特徵。我尤其對書中關於卡爾曼濾波和粒子濾波在狀態估計中的數學原理講解印象深刻，這兩種濾波方法在處理帶有噪聲的測量數據以估計係統狀態時，有著廣泛的應用。書中還花費瞭大量的篇幅來介紹各種統計學模型，例如貝葉斯推理、最大似然估計等，並將其應用於圖像數據的建模和分析。雖然書名明確指嚮“運動目標檢測與跟蹤”，但我發現書中更多地是在講解如何利用統計學和概率論的工具來理解圖像序列中的變化規律，而不是直接給齣具體的檢測和跟蹤算法。它讓我明白，在設計復雜的算法之前，紮實的數學基礎是多麼重要。書中關於如何構建概率模型來描述目標行為的章節，雖然不像具體的跟蹤算法那樣直觀，但卻提供瞭一種更深層次的思考方式，即從概率分布的角度來理解和預測運動。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《視頻序列運動目標檢測與跟蹤》這本書時，我期望能找到一套完整的、能夠直接應用於實際工程的檢測與跟蹤算法框架。然而，這本書的內容卻齣人意料地深入到圖像的低層特徵分析和圖像去噪的領域。書中花費瞭大量的篇幅來介紹各種經典和現代的圖像去噪算法，包括高斯濾波、中值濾波、非局部均值（NL-Means）濾波、BM3D（Block-Matching and 3D filtering）等，並詳細分析瞭它們在不同噪聲模型下的性能錶現。此外，書中還詳細闡述瞭圖像邊緣檢測和角點檢測算法，例如Sobel算子、Canny算子、Harris角點檢測等，以及它們在圖像特徵提取中的作用。我尤其對書中關於如何利用圖像的梯度信息來識彆顯著特徵的講解印象深刻。雖然書中沒有直接給齣如何“檢測”或“跟蹤”一個“運動目標”的明確步驟，但它所講解的圖像預處理和特徵提取技術，是任何後續目標檢測和跟蹤算法的基礎。它讓我明白，一個乾淨、清晰、包含豐富特徵的圖像序列，是後續分析成功的關鍵。書中關於如何最大程度地保留圖像有用信息的同時去除噪聲的方法，為我處理實際視頻數據時遇到的噪聲問題提供瞭重要的理論指導和實踐參考。