图像目标检测技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈哲，王慧斌 著

图书标签:

• 目标检测
• 图像处理
• 计算机视觉
• 深度学习
• 人工智能
• 机器学习
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch
• 算法实现

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418791

商品编码：25571028850

出版时间：2016-05-01

作  者:陈哲，王慧斌 著作 定  价:78 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2016年05月01日 页  数:214 装  帧:平装 ISBN:9787115418791 本书主要介绍面向复杂场景中（包括复杂光学环境和复杂背景条件）的图像目标检测技术，从复杂环境建模，图像特征提取及分割几个方面进行了论述。此外，本书还论述了生物视觉机制建模技术并对几种典型的仿生模型进行了介绍，以及仿蛙眼、螳螂虾复眼机制的复杂场景图像目标检测技术。
本书的特色全面介绍复杂环境中的图像目标检测技术的研究生教材，以往的教材是以“智能视频监控中目标检测与识别”的名字出版，多适合本科生，内容和知识框架较陈旧。
本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和研究生介绍讲述这门学等 ●第1章绪论
●第2章  光学成像过程模型与图像处理
●第3章  基于适应性模型的复杂环境背景建模
●第4章  基于非线性降维模型的图像特征提取
●第5章  基于先验知识的图像目标分割
●第6章  图像压缩域处理与运动目标分割方法
●第7章  仿生视觉模型与图像处理
●第8章  仿蛙眼视觉分层机制的强散射环境背景建模
●第9章  仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取
●第10章  仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割

内容简介

本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章，靠前章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍基于仿蛙眼分层模型的强散射环境背景建模方法，第9章介绍仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取方法，靠前0章介绍仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割。本书是图像目标检测方面的专著，反映作者近年来在这一领域的主要研究成果。 陈哲，王慧斌 著作 陈哲 男，江苏徐州人，博士，讲师。2014年毕业于河海大学获计算机应用技术专业博士学位，现在河海大学计算机与信息学院工作。已先后主持了国家自然科学基金青年项目，江苏省自然科学基金青年项目等多项课题，参与了863计划项目，国家自然科学基金重点项目等10余项课题。获得了中国仪器仪表学会科技奖三等奖1项，发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、模式识别、视觉检测及跟踪等方面的研究和教学工作。

认知边界的拓展：透视人工智能的视觉之眼 在信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，而图像作为最直观、最丰富的信息载体，其潜在价值等待着我们去挖掘。然而，海量图像中的信息识别、理解与提取，却是一项艰巨的任务。传统的图像处理方法往往难以应对复杂多变的现实场景，也无法实现对图像内容的深度洞察。正是在这样的背景下，人工智能，特别是其在视觉感知领域的突破性进展，为我们打开了全新的认知边界。 本文旨在深入探讨人工智能在图像理解和分析方面的核心技术，揭示其如何赋予机器“看”的能力，并进一步分析这些技术在各个领域的广泛应用，展现人工智能如何重塑我们与数字世界互动的方式，以及为社会进步带来的深远影响。 一、 洞悉视觉之源：人工智能图像理解的核心技术 人工智能赋予机器“看”的能力，并非一蹴而就，而是建立在一系列复杂而精密的算法和模型之上。其中，深度学习无疑是驱动这一革命的核心引擎。 1. 神经网络的崛起：模仿人脑的视觉通路 深度学习的基石是人工神经网络，它模拟了生物神经元之间的连接方式，通过多层非线性转换，逐步提取图像中的高层语义信息。与传统的浅层学习模型相比，深度神经网络能够自动学习特征，无需人工预设，极大地提升了图像识别的准确性和鲁棒性。 卷积神经网络 (CNN)： 这是在图像处理领域取得巨大成功的关键。CNN通过引入卷积层、池化层和全连接层，有效地处理了图像的空间结构信息。卷积层能够从图像中提取局部特征，如边缘、纹理；池化层则用于降低特征的维度，增强模型的鲁棒性，防止过拟合；全连接层则将提取到的高级特征映射到最终的分类或回归结果。其多层次的结构，使得模型能够从低级的像素信息逐渐构建出对物体的高层抽象理解，如同人眼从感知基础视觉元素到识别整体物体的过程。 循环神经网络 (RNN) 与长短期记忆网络 (LSTM)： 虽然CNN在静态图像分析方面表现卓越，但对于视频等序列化数据，RNN及其变种LSTM则发挥着关键作用。它们能够处理时间序列信息，理解图像序列之间的动态关系，这对于视频内容分析、动作识别等任务至关重要。 2. 走向感知：从识别到理解的飞跃 仅仅识别出图像中的对象已经不足以满足现代应用的需求，人工智能正朝着更深层次的理解迈进。 物体检测 (Object Detection)： 这是对图像中特定目标进行定位和分类的技术。不同于图像分类，物体检测不仅需要识别出图像中存在哪些物体，还需要准确地标出它们在图像中的位置（通常用边界框表示）。R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型是物体检测领域的代表。它们通过不同的策略，在速度和精度之间寻求平衡，满足了实时性要求极高的应用场景。例如，YOLO将物体检测视为一个回归问题，在一次前向传播中直接预测边界框和类别概率，极大地提高了检测速度。 图像分割 (Image Segmentation)： 图像分割将图像划分为若干个有意义的区域，并将同一类别的像素归为一类。这比物体检测更加精细，能够为每个像素分配一个类别标签。 语义分割 (Semantic Segmentation)： 它为图像中的每个像素分配一个语义标签，例如“人”、“车”、“树”等。Fully Convolutional Networks (FCN) 是语义分割的开创性工作，它将全连接层替换为卷积层，使得网络能够输出与输入图像同等分辨率的分割图。 实例分割 (Instance Segmentation)： 在语义分割的基础上，实例分割还能区分同一类别的不同个体。Mask R-CNN 是一个经典的实例分割模型，它在Faster R-CNN的基础上增加了一个分支，用于生成目标的像素级掩码，从而区分开来。 图像生成与风格迁移 (Image Generation and Style Transfer)： 生成对抗网络（GAN）的出现，为图像生成领域带来了革命性的变化。GAN由生成器和判别器组成，两者相互博弈，生成器不断学习生成逼真的图像，判别器则努力区分真实图像和生成图像。这使得AI能够创造出前所未有的图像，也为图像修复、超分辨率等应用提供了强大工具。风格迁移则允许将一幅图像的艺术风格应用到另一幅图像的内容上，赋予图像全新的视觉表现力。 注意力机制 (Attention Mechanism)： 在复杂的场景中，并非所有区域的信息都同等重要。注意力机制允许模型聚焦于图像中最相关的区域，忽略不必要的干扰，从而提高模型的效率和准确性。这使得AI能够更像人类一样，有选择性地“观察”图像。 二、 智慧之眼的应用：人工智能在各领域的广泛落地 人工智能的视觉技术并非停留在实验室，而是已经深入到社会生活的方方面面，成为推动各行业变革的关键力量。 1. 智能交通与自动驾驶：安全出行的守护者 在自动驾驶领域，人工智能的视觉能力是实现车辆感知环境、做出决策的基础。 障碍物检测与识别： 实时检测行人、车辆、自行车、交通标志、车道线等，是自动驾驶汽车安全行驶的前提。通过CNN和各种物体检测算法，车辆能够精确感知周围环境，及时做出避让或加速等反应。 交通状况分析： 分析路况、车流密度，预测交通拥堵，为导航系统提供实时信息，优化行驶路线。 驾驶员行为监测： 监测驾驶员的疲劳状态、注意力分散情况，及时发出预警，提升行车安全。 2. 医疗健康：诊断与治疗的有力助手 医学影像分析是人工智能在医疗领域最成功的应用之一。 疾病诊断辅助： 通过分析X光片、CT、MRI等医学影像，AI能够辅助医生检测肿瘤、病变等，提高诊断的准确性和效率，尤其是在早期筛查方面。例如，AI在识别视网膜病变、乳腺癌等方面已展现出优异的性能。 手术导航与机器人辅助： 在手术过程中，AI能够实时分析手术区域的图像，为外科医生提供精准的导航，或控制手术机器人进行微创手术，提高手术的精细度和安全性。 药物研发： 分析大量的生物医学图像数据，加速新药研发的进程。 3. 安防监控：慧眼识破潜在风险 智能安防系统利用AI的视觉能力，大大提升了监控的效率和预警能力。 人脸识别与身份验证： 在公共场所、门禁系统等领域，人脸识别技术用于身份验证、嫌疑人追踪等。 行为异常检测： 识别监控视频中的异常行为，如人群聚集、摔倒、斗殴等，及时发出警报，预防安全事故。 车辆识别与追踪： 识别车牌、车型，追踪特定车辆，用于交通管理和案件侦破。 4. 工业制造：提升生产效率与质量 在智能制造领域，AI视觉技术被广泛应用于质量检测和生产流程优化。 产品缺陷检测： 自动化地检测生产线上的产品是否存在划痕、裂纹、异物等缺陷，远超人工检测的速度和精度。 机器人视觉引导： 引导工业机器人进行精准抓取、装配、焊接等操作，实现高度自动化的生产。 生产流程监控与优化： 分析生产过程中的图像数据，识别瓶颈，优化生产参数，提高整体生产效率。 5. 零售与电商：个性化服务与智能管理 商品识别与库存管理： 自动识别货架上的商品，统计库存，提供补货建议，优化供应链。 顾客行为分析： 分析顾客在店内的行走路径、停留时长、关注的商品等，为商场布局和营销策略提供依据。 智能推荐： 基于顾客的浏览和购买历史，提供个性化的商品推荐，提升用户体验。 6. 媒体与娱乐：内容创作与消费的新体验 视频内容分析与检索： 自动为视频打标签，识别视频中的人物、场景、事件，方便用户检索和观看。 虚拟现实 (VR) 与增强现实 (AR)： AI视觉技术是构建逼真虚拟世界和叠加数字信息到现实世界的基础，为游戏、教育、培训等领域带来全新的体验。 特效制作与内容生成： 在电影、游戏等领域，AI视觉技术被用于制作逼真的特效，甚至自动生成部分场景或角色。 7. 农业：精准农业与智能管理 作物健康监测： 通过无人机搭载的摄像头，分析作物的颜色、长势，及时发现病虫害或营养不良，实现精准施肥和用药。 产量预测： 根据作物的生长状况和环境数据，预测产量，为农业生产规划提供依据。 自动化采摘： 引导机器人进行水果、蔬菜的精准采摘，解决劳动力短缺问题。 三、 展望未来：人工智能视觉技术的无限可能 人工智能在图像理解与应用领域的探索从未停止。随着算力的不断提升、算法的持续创新以及数据的日益丰富，我们有理由相信，未来的AI视觉技术将更加强大、更加智能。 更强的泛化能力： 模型将能够更好地处理各种光照、角度、遮挡等复杂条件下的图像，实现更鲁棒的识别与理解。 更深层次的推理： AI将不再局限于表面的像素信息，而是能够进行更深层次的逻辑推理和因果分析，理解图像背后的含义。 跨模态融合： 将视觉信息与其他模态（如文本、语音、传感器数据）进行有效融合，实现更全面、更精准的认知。 自主学习与进化： 模型将具备更强的自主学习能力，能够不断从环境中获取新知识，并进行自我优化和进化。 伦理与安全： 随着AI视觉技术的广泛应用，如何确保数据的隐私安全、算法的公平公正，以及如何避免技术滥用，将成为亟待解决的重要课题。 人工智能的视觉技术，正如一双日益锐利的眼睛，正在以前所未有的方式洞察着我们的世界。它不仅是技术的革新，更是我们认知边界的拓展，为人类社会的发展注入了源源不断的动力，开启了智能时代的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景上，抽象的图像碎片若隐若现，似乎在暗示着书中内容的高深与广博。我拿到这本书时，首先被它沉甸甸的分量所震撼，这通常意味着内容充实，绝非浅尝辄止。虽然我并非图像识别领域的专业人士，但对这个话题一直保持着浓厚的兴趣。我常常在想，那些能够精准识别出图像中各种物体的智能系统，背后究竟隐藏着怎样的奥秘？这本书的名字《图像目标检测技术及应用》恰好触及了我内心深处的疑问。我非常期待能够通过这本书，了解图像目标检测的基本原理，例如卷积神经网络是如何工作的，不同算法之间又有哪些优劣之处。同时，我也对书中提及的“应用”部分充满好奇，想知道这项技术在现实生活中究竟能解决哪些问题，比如在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等方面，它将扮演怎样的角色。我希望这本书能够用相对通俗易懂的语言，将复杂的技术概念娓娓道来，让我这个门外汉也能窥见其堂奥，甚至激发我进一步深入学习的兴趣。当然，一本好的技术书籍，除了理论讲解，还应该包含相关的案例分析和实践指导，能够让我将学到的知识付诸实践，哪怕只是简单的demo。这本书是否能做到这一点，是我非常期待看到的。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《图像目标检测技术及应用》这本书时，直觉告诉我，它可能是一本内容比较杂乱的书。书名虽然点出了“技术”和“应用”，但这种组合往往意味着技术讲解不够深入，应用案例也可能比较零散。我更倾向于那些专注于某一特定技术领域，并对其进行深度挖掘的书籍。例如，我可能更希望看到一本专门讲解R-CNN家族算法演进和优化的书，或者一本专注于目标检测模型评估和数据集构建的书。书中提到的“应用”部分，我更希望看到的是对特定行业场景的详细分析，例如在智慧农业中，如何利用目标检测技术识别病虫害，或者在零售业中，如何通过客流分析来优化商店布局。如果这本书只是简单地罗列一些应用场景，而缺乏深入的分析和技术支撑，那对我来说价值就不大了。我希望这本书能够让我对目标检测技术有一个清晰的认识，但如果它试图涵盖太多内容而导致每个部分都蜻蜓点水，那我会感到有些失望。

评分☆☆☆☆☆

《图像目标检测技术及应用》这个书名给我一种“大而全”的感觉，这让我有些担忧。我是一个有着一定经验的从业者，对于已经相对熟悉的领域，我不希望再看到那些泛泛而谈的内容。我更期待的是能够在这本书中发现一些“干货”，例如关于模型鲁棒性提升的技巧，或者在对抗性攻击下的模型防御策略。我希望书中能够讨论一些比较偏门但实用性强的技术，比如小目标检测的挑战与解决方案，或者3D目标检测的最新进展。在应用层面，我希望能看到一些关于模型部署到实际生产环境中的最佳实践，例如如何进行A/B测试、如何进行模型迭代更新，以及如何处理模型在实际部署过程中遇到的各种问题。如果书中能够提供一些关于不同硬件平台（如GPU、TPU、NPU）上的模型优化指南，那将对我非常有价值。总而言之，我希望这本书能够提供一些超越基础知识的深入见解，帮助我解决实际工作中遇到的难题，并能激发我思考新的技术方向。

评分☆☆☆☆☆

看到《图像目标检测技术及应用》这个书名，我首先联想到的是它可能包含大量前沿的研究成果和最新的技术趋势。我是一名在读的博士生，目前的研究方向与计算机视觉密切相关，因此对这个领域的最新进展非常敏感。我希望这本书能够对我现有的知识体系进行补充和拓展，例如，书中是否会深入探讨Transformer在目标检测领域的应用，以及它如何改变了传统的CNN架构？对于一些新兴的检测方法，比如基于Transformer的端到端检测模型，是否会有详尽的讲解？我非常关注书中关于模型压缩、量化以及模型推理加速等方面的技术，这对于在资源受限的设备上部署高性能的模型至关重要。此外，我希望书中能够提供一些关于如何进行大规模数据集标注、模型评估指标的深入解读，以及如何利用迁移学习和联邦学习等技术来提升模型的泛化能力。如果书中还能包含一些对未来发展方向的预测和展望，那就更好了。我期待这本书能成为我撰写论文和进行学术交流的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《图像目标检测技术及应用》给我的第一印象是，它可能更偏向于技术实现而非理论深度。我本人是做软件开发的，对算法的实际落地和性能优化更感兴趣。我希望这本书能够详细介绍当前主流的图像目标检测算法，比如YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等等，并且深入分析它们在速度、精度、鲁棒性等方面的权衡。更重要的是，我期待书中能够提供一些关于如何选择合适算法、如何进行模型训练和调优的实用建议。例如，在处理大规模数据集时，如何有效管理内存和计算资源？在实时性要求极高的场景下，又该如何优化模型以达到更高的帧率？我特别关注书中关于“应用”的部分，想了解这些技术在工业界的具体部署案例，比如在智能制造中的缺陷检测，或者在电商平台中的商品识别。如果书中能提供一些代码示例或者框架的使用指南，那将是锦上添花。我对书中关于边缘计算和嵌入式设备上目标检测的讨论也充满期待，毕竟这代表了未来技术发展的重要方向。总而言之，我希望这本书能够成为一本实操性强、能够指导我解决实际问题的技术手册。