實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用 [Practical Object Detection and Tracking Algorithm Theory and Applications] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐光柱，雷幫軍 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 目標跟蹤
• 計算機視覺
• 深度學習
• 算法
• 圖像處理
• Python
• OpenCV
• 實時性
• 應用

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102208

版次：1

商品編碼：11744225

包裝：平裝

外文名稱：Practical Object Detection and Tracking Algorithm Theory and Applications

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：164#

內容簡介

　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》從實時與實用兩個角度，結閤具體實例係統講述瞭視覺目標檢測與跟蹤算法原理及應用。
　　在視覺目標檢測部分，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》全麵論述瞭AdaBoost算法原理、積分圖及Haar-Like特徵快速計算方法和Viola-Jones通用目標檢測框架、梯度直方圖、SVM原理、HOG與SVM相結閤的目標檢測框架，同時給齣瞭這兩類算法在人臉檢測與行人檢測中的應用實例及基於openCV的實現。在視覺目標跟蹤部分，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》係統介紹瞭單目標跟蹤算法的分類與現存問題及性能評價方法；詳細論述瞭以壓縮感知理論為背景的壓縮跟蹤算法原理及改進算法．並對其具體實現給齣瞭細節分析；全麵講述瞭跟蹤、學習及檢測相結閤的視覺目標跟蹤算法的原理，並給齣瞭其性能分析。最後，從具體問題齣發，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》詳細說明瞭目標檢測與跟蹤算法在人眼區域檢測與跟蹤、多人臉檢測與跟蹤、交互式魚體跟蹤係統中的應用。
　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》內容豐富、案例典型，論述由淺入深、重點突齣，理論與實例緊密結閤，內容安排閤理、可讀性強。
　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》適用於計算機視覺相關方嚮的研究生和高年級本科生閱讀，同時也可作為相關領域研究人員和目標檢測與跟蹤算法工程師的參考資料。

目錄

第1章 視頻目標檢測綜述及Viola-Jones算法
1.1 目標檢測技術綜述
1.1.1 基於特徵的目標檢測
1.1.2 基於模闆的目標檢測
1.1.3 基於運動的目標檢測
1.1.4 基於分類器的目標檢測
1.2 基於Viola-Jones算法的視頻目標檢測原理分析
1.2.1 Haar-Like特徵描述
1.2.2 積分圖像
1.2.3 AdaBoost算法
1.2.4 級聯分類器
1.3 基於Viola-Jones算法的人臉檢測及其OpenCV實現
1.3.1 級聯分類器的訓練
1.3.2 實現人臉檢測的OpenCV代碼分析
參考文獻

第2章 基於HOG-SVM算法的行人檢測原理與實現
2.1 HOG特徵提取
2.1.1 顔色空間標準化
2.1.2 計算圖像梯度
2.1.3 空間和方嚮上的梯度統計
2.1.4 重疊Block特徵的標準化
2.1.5 收集檢測空間所有Block的HOG特徵
2.2 SVM原理分析
2.2.1 SVM理論基礎
2.2.2 綫性SVM
2.2.3 非綫性SVM
2.3 基於HOG-SVM算法的行人檢測及其0penCV實現
2.3.1 行人檢測器的訓練
2.3.2 實現行人檢測的OpenCV代碼剖析
2.3.3 實驗結果與分析
參考文獻

第3章 視頻目標跟蹤技術綜述
3.1 視頻目標跟蹤的應用領域
3.2 視頻目標跟蹤係統模塊組成
3.2.1 目標描述
3.2.2 目標特徵的選擇
3.3 跟蹤算法分類與舉例
3.4 目標跟蹤所麵臨的挑戰問題
3.4.1 目前跟蹤方法存在的問題
3.4.2 長時間目標跟蹤
3.4.3 TLD算法
3.5 目標跟蹤評測方法與數據集
3.5.1 評測方法
3.5.2 評測數據集
參考文獻

第4章 CT算法的原理與實現及改進
4.1 相關理論基礎介紹
4.1.1 樸素貝葉斯分類器
4.1.2 隨機Haar-Like特徵.
4.1.3 壓縮感知理論
4.1.4 目標跟蹤算法性能評價指標
4.2 CT算法原理及實現細節分析
4.2.1 CT算法的原理
4.2.2 CT算法實現步驟
4.2.3 CT算法的細節分析
4.2.4 CT算法的Matlab實現難點
4.3 基於局部區域相似度匹配的改進算法
4.3.1 區域選擇
4.3.2 相似度計算
4.3.3 實驗結果與分析
4.4 基於錶觀模型再匹配的改進算法
4.4.1 樸素貝葉斯分類器值的剖析
4.4.2 改進算法的實現
4.4.3 實驗結果與分析
4.5 利用加權分塊策略應對遮擋問題的目標跟蹤改進算法
4.5.1 改進算法的實現
4.5.2 實驗結果與分析
4.6 小結
參考文獻

第5章 跟蹤與檢測及學習相結閤的目標跟蹤算法
5.1 TLD算法介紹
5.2 TLD中的跟蹤算法
5.2.1 光流法簡介
5.2.2 牛頓迭代法
5.2.3 經典光流法
5.2.4 金字塔LK光流法
5.2.5 光流法的應用
5.3 TLD中的目標檢測算法
5.3.1 方差分類器
5.3.2 級聯分類器
5.3.3 KNN分類器
5.4 實驗結果及性能分析
5.4.1 TLD性能分析
5.4.2 P-N學習的性能分析
參考文獻

第6章 目標檢測與TLD算法的應用舉例
6.1 人眼檢測與跟蹤
6.1.1 基於AdaBoost的人眼區域檢測
6.1.2 基於尺度均衡策略的快速人臉檢測
6.1.3基於TLD的人眼跟蹤係統
6.1.4 實驗結果與分析
6.2 多人臉目標跟蹤
6.2.1 人臉目標檢測
6.2.2 多人臉的標記與分離
6.2.3 多人臉跟蹤
6.2.4 實驗結果與分析
參考文獻

第7章 基於壓縮跟蹤算法的交互式魚體跟蹤
7.1 計算魚類遊泳速度方法的選擇
7.2 交互式視頻跟蹤
7.2.1 交互式視頻跟蹤算法的實現
7.2.2 目標樣本再選擇方法介紹
7.2.3 目標樣本再選擇方法實驗結果分析
7.2.4 算法流程
7.2.5 交互式跟蹤得到魚頭位置的數據
7.2.6 交互式視頻跟蹤技術的Matlab實現
7.3整魚圖像摳取算法
7.3.1 摳取整魚圖像的方法
7.3.2 摳取整魚圖像的實驗結果
7.3.3 算法流程
7.3.4 摳取整魚圖像算法的Matlab實現
參考文獻

前言/序言

《智能視覺：邁嚮通用目標感知的新紀元》 在飛速發展的科技浪潮中，視覺智能已成為驅動各行各業變革的關鍵力量。從自動駕駛汽車感知周遭環境，到安防監控係統實時分析海量視頻流，再到工業自動化生産綫上的精確物料識彆，無不依賴於對動態世界中物體進行高效、準確的識彆與追蹤。然而，實現真正“看得懂”並能“跟得上”的智能視覺係統，並非一日之功，它蘊含著深邃的理論探索與精密的工程實踐。 本書《智能視覺：邁嚮通用目標感知的新紀元》旨在為讀者呈現一個更加宏觀、更具前瞻性的視角，深入剖析當前智能視覺領域所麵臨的機遇與挑戰，並展望其未來發展趨勢。我們不局限於某一特定算法的細枝末節，而是著重探討構建強大、魯棒且通用的目標感知能力的底層邏輯與核心思想。 第一章：智能視覺的宏圖：從感知到理解的飛躍 本章將首先勾勒齣智能視覺技術的宏大願景。我們不再僅僅滿足於識彆齣“這是什麼”，而是追求更深層次的“它在哪裏”、“它在做什麼”、“它將要到哪裏去”，以及“它與周圍環境的關係如何”。我們將探討從傳統的圖像處理與特徵提取，到如今基於深度學習的端到端感知模型的演進過程。這一演進不僅是技術上的革新，更是我們理解和模擬人類視覺係統過程中一次質的飛躍。 我們將討論智能視覺係統在不同應用場景下的核心需求：在自動駕駛中，需要毫秒級的響應速度和對復雜交通狀況的精確判斷；在醫療影像分析中，要求極高的準確性和對微小病竈的敏感性；在虛擬現實/增強現實領域，則需要流暢、實時的場景交互與物體追蹤。這些需求共同指嚮一個目標：構建能夠適應韆變萬化真實世界的通用目標感知能力。 第二章：目標感知基石：深度學習與錶示學習的革命 深度學習的興起，無疑是智能視覺發展史上的一個裏程碑。本章將深入探討深度學習如何在目標感知領域扮演核心角色。我們將迴顧捲積神經網絡（CNN）的經典架構，如AlexNet、VGG、ResNet等，解析它們如何通過多層非綫性變換，從原始像素中自動學習到層級化的特徵錶示。這些特徵錶示，從低級的邊緣、紋理，到中級的形狀、姿態，再到高級的語義概念，構成瞭理解圖像內容的基礎。 更進一步，我們將討論錶示學習（Representation Learning）的理念。優秀的目標感知算法，不僅僅是分類或檢測，更關鍵在於如何學習到一種魯棒、信息豐富的特徵錶示，這種錶示能夠區分不同類彆的物體，同時對光照、視角、尺度、遮擋等變化具有良好的不變性。我們將介紹一些關鍵的錶示學習技術，例如自編碼器、對比學習等，以及它們如何被應用於提升目標感知模型的泛化能力。 第三章：情境智能：理解目標與場景的交互 目標感知並非孤立存在，它總是發生在特定的場景之中。本章將聚焦於“情境智能”（Contextual Intelligence），即如何利用場景信息來增強目標感知能力。我們不再僅僅將圖像視為獨立的像素集閤，而是將其理解為一個動態交互的整體。 我們將探討多種利用情境信息的方法： 空間情境： 例如，識彆“汽車”通常齣現在“道路”上，識彆“行人”通常齣現在“人行道”上。這些先驗知識可以幫助模型在模糊或部分遮擋的情況下做齣更準確的判斷。我們將討論如何通過圖神經網絡（GNN）等模型來建模物體間的空間關係。 時序情境： 在視頻序列中，目標的運動軌跡、行為模式是重要的情境信息。例如，一個快速移動的物體可能是一個“車輛”，而一個緩慢移動、可能停頓的物體則可能是“行人”。我們將探討如何利用循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）或Transformer等時序模型來捕捉和利用這些動態信息。 語義情境： 場景的語義屬性（如“室內”、“室外”、“廚房”、“辦公室”）可以為目標識彆提供重要的綫索。例如，在“廚房”場景中齣現“鍋”的概率遠高於在“辦公室”場景中。我們將討論如何將場景的語義理解融入到目標感知任務中。 第四章：多模態融閤：超越單一感知的邊界 真實世界的信息是多模態的。除瞭可見光圖像，我們還有深度信息、熱成像、雷達信號、聲音等多種感知模態。本章將深入探討多模態融閤（Multi-modal Fusion）在提升目標感知能力方麵的巨大潛力。 我們將分析不同模態數據的優勢與劣勢，以及如何有效地將它們融閤起來。例如： 視覺與深度： 深度信息可以顯著改善目標尺度估計的準確性，並幫助區分遠近不同的物體，尤其在處理小目標時效果顯著。 視覺與雷達： 雷達在惡劣天氣（如雨、霧）下錶現優於視覺，且能直接測量距離和速度，而視覺信息則包含豐富的紋理和形狀細節。融閤兩者可以在各種天氣條件下提供更魯棒的感知。 視覺與文本： 在一些特定應用場景，如基於文本描述的搜索或定位，將視覺信息與文本信息融閤可以實現更靈活、更智能的交互。 我們將討論不同的融閤策略，如早期融閤（輸入層融閤）、晚期融閤（決策層融閤）以及中間層融閤，並分析各自的優缺點。 第五章：動態環境下的魯棒性：挑戰與應對 智能視覺係統在真實世界的部署，必然麵臨著各種動態變化和乾擾。本章將聚焦於如何構建魯棒（Robust）的目標感知係統，使其能夠應對以下挑戰： 光照變化： 從明亮的白天到昏暗的夜晚，以及不同光源（如鹵素燈、LED燈）的影響。 尺度變化： 物體可能在近處時占據畫麵大部分，在遠處時僅為幾個像素。 遮擋： 物體可能被其他物體部分或完全遮擋。 視角變化： 從不同角度觀察同一物體。 運動模糊： 相機或目標的快速運動導緻圖像模糊。 背景乾擾： 相似的紋理或顔色可能被誤識彆為目標。 異常與領域漂移： 模型在訓練數據之外的“新”場景下的錶現下降。 我們將探討一些提升模型魯棒性的方法，包括數據增強技術、對抗訓練、領域自適應（Domain Adaptation）以及模型蒸餾（Model Distillation）等。 第六章：麵嚮未來的通用目標感知 本章將展望智能視覺的未來發展方嚮，並探討如何構建真正“通用”（General）的目標感知係統。通用目標感知意味著模型不僅能識彆預設的類彆，更能理解和處理未知的新物體，並具備跨領域、跨任務的泛化能力。 我們將討論以下前沿方嚮： 開放集識彆（Open-set Recognition）： 如何讓模型區分已知和未知類彆。 少樣本學習（Few-shot Learning）與零樣本學習（Zero-shot Learning）： 如何在隻有少量甚至沒有樣本的情況下識彆新物體。 可解釋性AI（Explainable AI - XAI）： 如何理解模型的決策過程，增強用戶信任。 持續學習（Continual Learning）： 如何讓模型在不斷接收新數據和新任務時，不遺忘已有的知識。 具身智能（Embodied AI）： 如何將目標感知與機器人的運動、交互結閤，實現更智能的自主係統。 《智能視覺：邁嚮通用目標感知的新紀元》將帶領讀者穿越智能視覺發展的迷人圖景，從基礎理論到前沿探索，提供一個全麵而深刻的理解框架。本書旨在激發讀者對智能視覺領域更深層次的思考，並為其在這一激動人心領域的研究與實踐提供堅實的理論支撐和廣闊的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這樣一位對計算機視覺領域充滿好奇心的讀者來說，無疑是一個令人振奮的消息。我一直對“智能”是如何通過算法實現的感到著迷，而目標檢測和跟蹤正是實現這種“智能”的關鍵技術之一。在瀏覽時，我特彆留意瞭書中是否對目標檢測的各種範式，如one-stage、two-stage、anchor-based、anchor-free等，進行瞭清晰的梳理和講解，並且能夠解釋它們背後的設計理念和數學依據。我也很想知道，書中對於目標跟蹤算法的介紹，是否能夠覆蓋到從經典的濾波方法到基於深度學習的端到端方法的演進過程，並對它們在處理各種復雜場景下的錶現進行深入的分析。我尤其關心的是，這本書是否能夠提供一些關於如何平衡檢測和跟蹤算法性能的見解，例如在實時性要求極高的應用中，如何選擇或設計齣既快又準的算法組閤。如果書中能夠通過生動的案例，嚮我展示這些算法是如何在現實世界中發揮作用的，例如在智能交通係統中識彆行人車輛，或者在醫療影像中定位病竈，那將極大地激發我的學習熱情，並讓我對這一領域有更深刻的理解和認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算機視覺充滿熱情的愛好者，我總是喜歡探索新的技術領域。目標檢測和跟蹤對我來說，就像是給機器裝上瞭“眼睛”和“大腦”，能夠識彆並理解周圍的世界，這本身就充滿瞭無窮的魅力。我平時會通過各種在綫教程和博客來學習，但總覺得缺乏係統性，很多知識點都是零散的。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的學習路徑，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的算法細節。我特彆希望能看到書中對不同算法的優劣勢進行詳細的對比分析，比如在速度、精度、魯棒性等方麵，它們各自擅長解決哪些問題，又存在哪些局限性。同時，如果書中能夠提供一些易於理解的圖示和僞代碼，那就更好瞭，這有助於我這種非科班齣身的學習者更好地掌握算法的精髓。我理想中的這本書，不僅能讓我理解“是什麼”，更能讓我明白“為什麼”，以及“如何做”。如果它還能引導我進行一些簡單的實驗，例如在開源數據集上復現一些算法，那就更完美瞭，能夠極大地增強我的動手能力和學習興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一傢初創公司AI部門的技術負責人，目前正計劃將目標檢測和跟蹤技術應用到我們的新産品中，用於智能監控和行為分析。我需要一本能夠快速幫助團隊成員建立起紮實理論基礎，並能快速上手工程實現的參考資料。這本書的名稱恰好契閤瞭我們的需求。我在初步瞭解時，非常關注書中是否對主流目標檢測框架（如YOLOv5/v7/v8, SSD, RetinaNet等）在原理、實現細節和工程優化方麵有深入的介紹，特彆是關於如何針對不同硬件平颱（CPU/GPU/NPU）進行模型加速和部署的策略。在跟蹤方麵，我希望能看到對單目標跟蹤和多目標跟蹤的算法進行詳盡的講解，例如SORT, DeepSORT, ByteTrack, FairMOT等，並對其在實際應用中可能遇到的挑戰，如長時遮擋、目標尺度劇烈變化、以及多目標間的ID切換問題，有針對性的解決方案。如果書中能提供一些關於數據標注、數據集構建、以及模型評估指標（如MOTA, MOTP, IDF1等）的詳細說明，以及如何根據具體應用場景選擇閤適的算法和進行性能調優的實踐指導，那對我們團隊的研發效率將有巨大的提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在互聯網公司從事算法工程的開發者，日常工作中經常需要處理圖像識彆和視頻分析相關的任務。目標檢測和跟蹤是我的核心工作內容之一，每天都在與各種算法打交道。我一直渴望找到一本能提供最新技術動態和實戰技巧的書籍。這本書的標題——“實用性”三個字，以及“原理及應用”的副標題，瞬間吸引瞭我。在瀏覽時，我尤其留意瞭書中是否介紹瞭最新的技術進展，比如在目標檢測方麵，是否有關於Anchor-free方法、Transformer在檢測中的應用、或者高效的輕量級模型等內容的詳述；而在目標跟蹤方麵，是否對多目標跟蹤的挑戰，如遮擋、重疊、ID切換等問題，提供瞭有效的解決方案，以及是否有關於端到端跟蹤的最新研究成果。我更看重的是書本的“實用性”體現在哪裏，是提供瞭大量的代碼示例，還是對部署優化、性能評估等方麵有深入的探討。如果書中能給齣一些在復雜場景下，如光照變化劇烈、目標尺度差異大、或背景乾擾嚴重等情況下，如何選擇和調優算法的經驗分享，那將是極大的幫助，能夠直接提升我的工作效率和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當簡潔，金屬質感的深藍色背景襯托著銀白色的書名，給人一種專業、嚴謹的科技感。我是一名人工智能領域的研究生，對計算機視覺方麵的內容一直很感興趣，特彆是目標檢測和跟蹤，這在自動駕駛、安防監控、智能製造等領域都有著廣泛的應用。我一直希望能找到一本能夠係統梳理相關算法原理，並結閤實際應用案例的書籍。在翻閱過程中，我注意到書中的章節目錄似乎涵蓋瞭從基礎理論到進階應用的各個方麵，比如經典的Faster R-CNN、YOLO係列，以及一些更前沿的Transformer-based檢測器，還有用於跟蹤的卡爾曼濾波、SORT、DeepSORT等。理論部分的講解深度是我比較關注的，希望它能深入淺齣地剖析算法背後的數學模型和推導過程，而不僅僅是停留在概念層麵。同時，應用案例的豐富程度和貼閤實際的程度也是我判斷一本書價值的重要標準。如果它能提供一些真實世界場景下的落地經驗和技術挑戰的分析，那無疑會大大提升它的實用性，讓我能夠更好地理解這些算法如何在實際項目中發揮作用，並從中獲得啓發，為我的論文研究和未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

沒想象中厚

評分☆☆☆☆☆

送貨速度快，但是外包裝實在是差

評分☆☆☆☆☆

很好的産品，正品，喜歡。

評分☆☆☆☆☆

書很薄 內容乏善可陳

評分☆☆☆☆☆

沒想象中厚

評分☆☆☆☆☆

書太薄，內容陳舊

評分☆☆☆☆☆

還不錯，很好用的書！

評分☆☆☆☆☆

書太薄，內容陳舊

評分☆☆☆☆☆

質量很好，送貨速度快