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

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陈哲，王慧斌 著

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• 目标检测
• 图像处理
• 深度学习
• 计算机视觉
• 人工智能
• 算法
• 应用
• 陈哲
• 王慧斌
• 模式识别

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418791

商品编码：29351012747

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：图像目标检测技术及应用

定价：78.00元

作者：陈哲,王慧斌

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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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科技术的基本理论方法及其一些重要的应用领域。本书编写的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校信息类硕士研究生提供一本能反映图像目标检测处理新进展的书籍，使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状，掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面，为从事信息处理研究或工程技术应用打好基础。本书籍的编写原则是：（1）要反映该领域的新进展，包括新的理论成果和应用技术等；（2）内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术，以及相关的内容；（3）侧重于技术的发展和方法的应用，突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性；（4）内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。本书既突出以下特色：（1）基础理论体系的完整性，为解决复杂环境中图像目标检测处理中各类问题提供坚实系统的理论基础。（2）应用的普遍性，包括水下场景，复杂背景等。（3）适合研究生教学的特殊性，要针对所涉及的问题给予完整详细的描述，适合课堂教学与自学。

内容提要

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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，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，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。

目录

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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

0章 仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割

作者介绍

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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。

文摘

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序言

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《视觉智能：从感知到理解的深度探索》 内容概述： 本书是一部深度剖析现代计算机视觉核心技术，特别是图像目标检测领域的力作。它不仅仅是一本技术手册，更是一次关于机器如何“看见”和“理解”世界的思想之旅。全书围绕着“视觉智能”这一宏大主题展开，从基础的图像处理与特征提取，逐步深入到当前最前沿的深度学习模型及其在目标检测任务中的创新应用。我们旨在为读者构建一个清晰、系统且详实的知识体系，使其能够深刻理解图像目标检测技术的发展脉络、核心原理、关键算法，以及其在现实世界中的广泛价值。 本书内容严格遵循技术发展的逻辑顺序，首先铺垫了必要的基础知识。在开篇，我们简要回顾了计算机视觉的起源与发展历程，强调了从传统的图像处理方法向更智能、更高效的机器学习和深度学习范式的转变。随后，将深入介绍图像的底层表示，包括像素、颜色空间、图像的数学模型等，并详细阐述了早期在目标检测中扮演重要角色的手工设计特征，如SIFT、HOG等，分析它们的优势、局限性以及它们如何启发了后来的深度学习特征提取。 核心章节将聚焦于图像目标检测的关键技术。我们将细致地讲解目标检测任务的定义、挑战以及评估指标，例如IOU、mAP等，使读者对任务的复杂性和衡量标准有清晰的认识。本书将重点讲解两大类主流的目标检测算法： 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）： 从R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）开始，详细解析其如何先生成候选区域（Region Proposal），再对这些区域进行分类和回归。我们将深入剖析Faster R-CNN中RPN（Region Proposal Network）的创新之处，以及锚框（Anchor Boxes）机制的引入如何极大提升了检测效率和准确性。同时，也会介绍代表性的其他两阶段模型，如Mask R-CNN，它在目标检测的基础上进一步实现了实例分割，展示了模型能力的拓展。 单阶段检测器（One-Stage Detectors）： 重点介绍YOLO（You Only Look Once）系列（YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8等）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型。我们将深入分析它们如何直接预测边界框和类别概率，从而实现端到端的实时检测。对于YOLO系列，我们将从其“一次性”检测的理念出发，详细讲解不同版本在网络结构、特征融合、数据增强、损失函数等方面的演进和优化，突出其速度与精度的权衡。SSD的介绍则会侧重于其多尺度特征图的使用，以应对不同尺寸目标的检测需求。 除了上述主流算法，本书还将涵盖一些其他重要且具有代表性的模型和技术，例如： Transformer在目标检测中的应用： 随着Transformer在自然语言处理领域的巨大成功，它也被引入计算机视觉领域。我们将介绍DETR（DEtection TRansformer）及其变种，分析其如何利用自注意力机制实现端到端的无锚框目标检测，以及它所带来的新范式。 Anchor-Free方法： 探讨不需要预设锚框，直接预测目标中心点、尺寸和类别的方法，如CornerNet、CenterNet等，分析其简洁性和在特定场景下的优势。 模型效率与轻量化： 针对嵌入式设备和实时性要求高的场景，我们将介绍一些轻量级骨干网络（如MobileNet, ShuffleNet）以及模型压缩、知识蒸馏等技术，讲解如何在保持较高检测性能的同时，降低模型计算量和存储需求。 数据增强与合成： 强调高质量数据集的重要性，并介绍各种先进的数据增强技术（如Mosaic, Mixup, CutMix）以及数据合成的方法，如何有效提升模型的鲁棒性和泛化能力。 小目标检测、遮挡目标检测与复杂场景下的检测： 针对目标检测中的难点问题，如小目标的检测、目标之间的高度遮挡、低光照、雾霾等复杂环境下的检测，介绍专门提出的方法和改进策略。 在技术讲解的基础上，本书将大量篇幅用于图像目标检测的实际应用。我们将深入剖析目标检测技术在不同领域的落地情况，通过丰富的案例和详实的分析，展示其解决实际问题的能力。应用部分将覆盖： 自动驾驶： 讲解目标检测在车辆、行人、交通标志、车道线识别中的关键作用，以及如何将其集成到自动驾驶的感知系统中。 安防监控： 介绍目标检测在人员识别、行为分析、异常事件检测、入侵检测等方面的应用，如何提升公共安全水平。 智能制造与工业自动化： 探讨目标检测在产品缺陷检测、工件定位、机器人抓取、装配检测等方面的价值，如何提高生产效率和产品质量。 医疗影像分析： 讲解目标检测在病灶检测（如肿瘤、息肉）、器官分割、疾病诊断辅助等方面的潜力，如何助力精准医疗。 零售业与智慧商业： 分析目标检测在商品识别、客流统计、顾客行为分析、货架管理等方面的应用，如何优化运营和提升用户体验。 遥感与地理信息系统： 介绍目标检测在城市规划、土地利用监测、灾害评估、目标识别（如舰船、飞机）等方面的应用。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 讲解目标检测在场景理解、物体追踪、虚拟内容叠加等方面的作用。 教育与研究： 探讨目标检测在科学研究、教学实验、以及新兴交叉领域的潜在价值。 本书在理论阐述与实践应用之间取得了良好的平衡。每一项技术介绍都力求清晰易懂，并辅以图示和伪代码，方便读者理解。同时，对于复杂的模型，我们会提供其背后的数学原理和直观的解释。在应用部分，我们将通过具体的项目案例，展示如何将理论知识转化为实际的解决方案，并讨论在实际部署中可能遇到的挑战和优化方向。 此外，本书还将探讨目标检测的未来发展趋势，例如： 多模态融合： 如何结合文本、语音、深度等信息，提升目标检测的鲁棒性和理解能力。 弱监督与无监督学习： 探索在标注数据不足的情况下，如何进行有效的目标检测。 实时性与边缘计算： 进一步优化模型，使其能在资源受限的边缘设备上高效运行。 可解释性与公平性： 关注模型的透明度和避免偏见，提升AI的可靠性。 3D目标检测： 拓展到三维空间，实现更全面的场景理解。 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业的学生： 为他们提供扎实的理论基础和前沿的知识。 从事计算机视觉、机器学习、深度学习的研发工程师： 帮助他们快速掌握图像目标检测的核心技术，解决实际工程问题。 对人工智能和计算机视觉感兴趣的从业人员： 让他们了解这一热门领域的技术发展和应用前景。 对自动驾驶、智能制造、安防监控等领域感兴趣的研究者和开发者： 让他们深入理解该领域的核心技术支撑。 本书旨在成为一本集权威性、系统性、前沿性和实用性于一体的图像目标检测领域的重要参考书籍。我们希望通过对“视觉智能”的深入探索，激发读者对计算机视觉的热情，并助力他们在相关领域的研究和实践中取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

从排版和整体阅读体验来看，这部书的设计者显然花了很多心思，极大地提升了学习的愉悦感。不像某些技术书籍，内容拥挤，图表模糊不清，这本书的视觉呈现效果非常出色。图表的清晰度和信息密度达到了一个近乎完美的平衡点，无论是网络结构图的层次划分，还是实验结果的对比曲线，都让人一目了然。尤其是在讲解那些涉及空间变换和特征映射的复杂步骤时，书中采用的色彩编码和注释系统，极大地降低了读者的理解门槛。对于我这种习惯于通过视觉辅助来吸收复杂信息的读者来说，这一点至关重要。它让原本枯燥的数学和代码逻辑变得生动起来。此外，随书附带的资源链接和代码示例（如果包含的话），更是锦上添花。它体现了作者希望读者能够“动手实践”的诚意，而不是仅仅停留在纸面知识的接收阶段。这种注重用户体验的编排方式，使得即使在面对一整天高强度的阅读后，我的专注力依然能保持得相对稳定，没有产生强烈的阅读疲劳感。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我接触过不少声称是“前沿技术”的图书，但很多都停留在对几年前的技术做简单的回顾与引用，缺乏真正能够推动读者思考的批判性视角。然而，这部著作的独到之处在于，它敢于直面当前目标检测领域面临的痛点和未解之谜。作者并未将现有算法视为不可动 গজ 的真理，而是巧妙地穿插了对当前局限性的探讨。比如，在讨论注意力机制在目标检测中的应用时，书中不仅介绍了SENet或CBAM的集成方式，更深入分析了在目标遮挡和复杂背景干扰下，不同注意力模块性能衰减的原因，并暗示了未来可能的研究方向。这种前瞻性和批判性思维的引导，对于研究生和致力于算法研究的人士来说，价值不可估量。它激发了我去质疑“为什么”而不是仅仅满足于“是什么”，这种学术上的严谨性贯穿始终。读完后，我感觉自己不再只是一个技术的“操作者”，而开始具备一个“设计者”的视野，思考如何根据特定场景的需求，去魔改甚至重构现有的检测流程，这是任何教科书都难以比拟的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这部作品在理论深度和实践指导性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者对于卷积神经网络（CNN）基础架构的阐述，简直是为初学者铺设了一条平坦的康庄大道，即便是那些对深度学习仅有初步接触的读者，也能迅速跟上节奏。我尤其欣赏书中对经典的R-CNN系列、SSD以及YOLO等主流检测框架的庖丁解牛式的剖析。他们没有停留在仅仅罗列公式的层面，而是深入挖掘了每个模型的内在逻辑、设计哲学以及它们各自的权衡取舍。例如，在讲解多尺度特征融合时，书中通过精妙的图示和严谨的数学推导，将特征金字塔网络（FPN）的精髓展现得淋漓尽致，让人茅塞顿开。对于那些希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，书中关于数据集构建、模型训练调优、以及后处理技巧的详细论述，无疑提供了宝贵的“武功秘籍”。特别是针对小目标检测和实时性优化方面的案例分析，展现了作者在业界一线积累的丰富经验。这本书的结构清晰，章节过渡自然，确保了读者在学习过程中能够建立起一个稳固且不断攀升的知识体系，从入门到精通，每一步都有迹可循，绝非泛泛而谈的“速成指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种居高临下的说教口吻，而是像一位经验丰富的导师在与你进行一次深入且耐心的对话。在讲解过程中，作者会时不时地插入一些个人经验总结，比如在选择损失函数时需要注意的“陷阱”，或者在数据不均衡时应该优先考虑哪几种正则化策略。这些“旁白”虽然不直接构成核心算法，却充满了实践智慧的结晶。它让读者感受到，作者是站在读者的角度，努力排除学习路上的每一个已知障碍。我特别欣赏那种在解释一个复杂概念时，会先从一个直观的、生活化的例子切入，然后再逐步抽象到数学模型的递进方式。这种层层剥茧的处理，极大地增强了知识的可理解性和记忆性。总而言之，它不仅仅是一本技术手册，更像是一份精心准备的“学习路线图”，指引读者在目标检测这个广阔领域中，既能看清远处的灯塔，也能脚踏实地地走好眼前的每一步，那种学习过程中的豁然开朗感是难以言喻的。

评分☆☆☆☆☆

我原以为这是一本偏向学术理论的专著，但出乎意料的是，它在实际工程化应用的描述上同样下了大功夫。书中对于模型部署和优化方面的讨论，是很多纯理论书籍完全忽略的“盲区”。作者详细介绍了如何将训练好的模型压缩、量化，以便在资源受限的边缘设备（如嵌入式系统或移动端AI芯片）上实现低延迟推理。他们提供的案例不仅仅是理论上的性能指标，更是结合了具体的硬件平台限制和功耗考量。例如，在讨论速度与精度的权衡时，书中对比了使用MobileNet V3作为骨干网络和使用ResNet-101所带来的实际帧率差异，并给出了实际部署时的性能基线。这种“贴地气”的指导，对于那些负责产品落地和系统集成的工程师来说，具有即时的、不可替代的参考价值。它成功地架起了实验室环境和真实世界工业场景之间那道难以逾越的鸿沟，让深度学习技术真正从“能用”走向“好用”。