视频序列运动目标检测与跟踪 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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瞿中，安世全 著

图书标签:

• 运动目标检测
• 视频处理
• 目标跟踪
• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 视频分析
• 智能监控

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030550309

版次：01

商品编码：12281304

包装：平装

开本：32开

出版时间：2017-11-01

页数：248

正文语种：中文

内容简介

本书以视频序列中运动目标检测与跟踪技术为核心，对运动目标检测与跟踪理论和方法进行探讨，吸纳国内外相关运动目标检测与跟踪技术的精华，阐述基于K-means、AdaBoost和LBP背景建模的特征分类以及Otsu结合肤色检测的微动目标提取算法；设计利用SVM方法提取HOG特征分类器对行人人体进行检测的算法、基于前景模板和Camshift相结合的目标跟踪算法；实现双层Codebook模型和短时滑动窗口相结合的背景更新方法，解决外部干扰问题，保证粒子多样性，减少计算量和时间复杂度；提出一种基于轨迹网格化分析的运动目标徘徊检测方法。《BR》　　本书所有实验结果及分析均取自作者所在研究团队工作的研究成果，具有一定的前沿性和实用性。

目录

前言
第1章 运动目标检测与跟踪概述
1.1 运动目标检测与跟踪的发展及现状
1.1.1 运动目标检测与跟踪的发展
1.1.2 运动目标检测与跟踪的国内外研究现状
1.2 运动目标检测与跟踪技术
1.2.1 运动目标检测技术简介
1.2.2 运动目标跟踪技术简介
1.3 运动目标检测与跟踪的技术难点
1.4 本章小结
参考文献

第2章 运动目标检测与跟踪基础知识
2.1 视频序列图像的预处理
2.1.1 图像灰度化
2.1.2 图像二值化
2.1.3 图像增强
2.1.4 图像滤波
2.1.5 形态学处理
2.1.6 颜色空间
2.1.7 图像边缘检测
2.2 运动目标检测技术
2.2.1 光流法
2.2.2 帧间差分法
2.2.3 背景减除法
2.2.4 可视化背景提取算法
2.3 运动目标跟踪技术
2.3.1 Meanshifl跟踪算法
2.3.2 Camshifl跟踪算法
2.3.3 Kalman滤波跟踪算法
2.3.4 粒子滤波跟踪算法
2.3.5 基于Snake模型的目标跟踪算法
2.4 本章小结
参考文献

第3章 视频序列中的微动目标检测方法
3.1 图像特征分类技术
3.1.1 Bayes分类算法
3.1.2 K-means算法
3.1.3 条件随机场模型
3.1.4 AdaBoost模型
3.2 图像特征提取技术
3.2.1 基于区域分割的特征提取
3.2.2 基于目标边缘检测的特征提取
3.2.3 基于目标纹理的特征提取
3.3 微动目标提取技术
3.3.1 改进的K～means聚类算法
3.3.2 肤色检测算法
3.4 微动目标背景替换技术
3.4.1 微动目标粗分割算法
3.4.2 微动目标孑L洞填充算法
3.4.3 背景替换算法
3.5 LBP背景建模改进技术
3.5.1 LBP纹理特征提取算法
3.5.2 基于LBP背景建模的微动目标检测算法
3.5.3 LBP背景建模改进算法性能分析
3.6 多线程图像处理技术
3.6.1 多线程与图像处理
3.6.2 多线程与视频微动目标提取算法
3.6.3 线程间的通信
3.6.4 共享缓冲区和互斥机制
3.7 坐席视频通话中的微动目标检测与背景替换系统
3.7.1 坐席视频通话系统体系结构
3.7.2 坐席视频通话系统设计与实现
3.8 本章小结
参考文献

第4章 视频序列中的运动目标跟踪方法
4.1 结合前景检测的运动目标跟踪技术
4.1.1 Codebook背景建模
4.1.2 融合邻域信息Codebook背景建模
4.1.3 确定跟踪目标和特征提取
4.1.4 基于颜色特征的运动目标模型构造
4.1.5 融合邻域信息的codebook模型与粒子滤波结合的跟踪算法
4.1.6 目标跟踪和特征提取算法性能分析
4.2 结合在线学习检测器的运动目标跟踪技术
4.2.1 基于机器学习的特征提取
4.2.2 特征选择与分类器设计
4.2.3 随机蕨丛在线学习和粒子滤波相结合的目标跟踪
4.2.4 基于滤波的目标跟踪算法性能分析
4.3 视频序列中的粒子滤波跟踪系统体系结构
4.3.1 粒子滤波跟踪系统体系结构
4.3.2 粒子滤波跟踪系统设计与实现
4.4 本章小结
参考文献

第5章 行人检测和流量统计方法
5.1 运动目标计数算法
5.1.1 智能视频监控系统概述
5.1.2 行人计数统计箅法
5.2 基于AdaBoost的行人检测技术
5.2.1 人头样本训练
5.2.2 Haar-Like特征与MB-LBP特征提取
5.2.3 基于AdaBoost的人头检测算法
5.2.4 人头检测实验结果与分析
5.3 基于SVM的人体识别技术
5.3.1 HOG特征提取
5.3.2 SVM分类器
5.3.3 人体识别实验结果及分析
5.4 基于粒子滤波跟踪的人头检测技术
5.4.1 改进的粒子滤波剩余重采样算法
5.4.2 结合人头检测的粒子滤波算法
5.4.3 粒子滤波的人头检测实验结果与分析
5.5 行人检测和流量统计系统
5.5.1 行人检测系统设计与实现
5.5.2 行人流量统计系统设计与实现
5.6 本章小结
参考文献

第6章 视频序列中的遗留物检测方法
6.1 遗留物检测技术
6.1.1 算法约束假设
6.1.2 视频序列图像单帧预处理
6.1.3 遗留物检测算法
6.1.4 基于场景分类的遗留物检测算法
6.1.5 基于双背景模型的遗留物检测算法
6.1.6 基于目标行为分析的遗留物检测算法
6.2 基于双混合高斯背景模型的遗留物检测技术
6.2.1 遗留物检测算法中的静止前景检测
6.2.2 改进的混合高斯背景建模算法
6.2.3 静止前景目标的提取
6.3 遗留物主的提取技术
6.3.1 改进的Camshift目标跟踪算法
6.3.2 基于图像信息熵的遗留物主关键帧提取
6.4 遗留物检测实验结果与分析
6.5 本章小结
参考文献

第7章 运动目标异常行为检测与跟踪方法
7.1 运动目标表示与特征提取
7.1.1 运动目标表示
7.1.2 运动目标特征提取
7.2 运动目标异常行为检测技术
7.2.1 目标越线和进入虚拟墙检测
7.2.2 逆向运动和加速运动检测
7.2.3 运动目标跌倒和蹲下行为检测
7.2.4 运动目标伸开双臂检测
7.3 运动目标徘徊检测技术
7.3.1 运动目标徘徊轨迹检测
7.3.2 运动目标轨迹的网格化分析
7.3.3 正常行为轨迹分析
7.3.4 徘徊行为轨迹分析
7.3.5 徘徊轨迹检测
7.4 运动目标行为检测与跟踪实验结果与分析
7.5 异常行为检测系统的设计与实现
7.5.1 异常行为检测系统体系结构
7.5.2 异常行为检测系统接口设计与实现
7.5.3 异常行为检测系统设计与实现
7.6 本章小结
参考文献
索引
彩图

《人工智能驱动的智能安防系统设计与实践》 内容简介： 在当前社会安全需求日益增长的背景下，如何构建高效、可靠且具备前瞻性的智能安防系统，已成为各行各业关注的焦点。本书并非探讨某一特定技术环节，而是从系统设计的宏观视角出发，深入剖析如何运用人工智能（AI）技术，为各类安防场景量身打造智能化解决方案。全书聚焦于“设计”与“实践”两大核心，旨在为读者提供一套系统性的方法论和实操指导，使其能够理解、规划并部署真正智能化的安防系统。 本书的第一部分，“智能安防系统设计理念与框架”，将引领读者构建对智能安防的全局认知。我们首先会探讨传统安防系统的局限性，以及AI技术如何突破这些瓶颈，赋能安防系统实现更高级别的自动化、智能化和主动性。在这里，我们将深入阐述智能安防系统的核心构成要素，包括但不限于：传感器网络（摄像头、雷达、红外、声学等）、数据采集与预处理、AI核心算法模型、决策与联动控制、人机交互界面以及系统集成与维护。本书将详细介绍构建一个可扩展、高可用性且安全可靠的智能安防系统架构，重点关注模块化设计、分布式部署以及边缘计算在安防场景中的应用。读者将学习如何根据具体的应用需求（如智慧城市、智慧园区、智慧交通、智能家居等）来选择和组合不同的技术模块，构建具有针对性的解决方案。此外，本部分还将强调数据安全与隐私保护在设计过程中的重要性，探讨如何从源头就构建安全的系统，并满足相关法律法规的要求。 第二部分，“人工智能核心技术在安防领域的应用”，将详细讲解支撑智能安防系统的关键AI技术，并着重于其实际应用。我们将不会聚焦于单一的视频分析算法，而是从更广阔的AI技术谱系中选取与安防强相关的技术进行阐述。 计算机视觉（CV）的深度融合： 除了基础的图像识别和目标检测，我们将探讨如何利用先进的CV技术实现场景理解、行为分析、异常事件检测、姿态识别、人脸识别与比对（注重隐私保护下的应用）、以及车辆识别与跟踪等。本书将深入剖析各种CV模型（如卷积神经网络CNN、Transformer等）在不同安防场景下的适用性，并提供模型选型、调优以及在资源受限环境下（如边缘设备）部署的策略。例如，在智慧交通领域，CV技术可以用于车流量统计、违章检测、行人闯红灯预警；在智慧园区，则可用于人员进出管理、区域入侵检测、物品遗落识别。 自然语言处理（NLP）的辅助分析： 安防系统产生的告警信息、日志记录、以及与其他系统的交互，往往涉及大量的文本数据。NLP技术能够帮助我们理解和分析这些文本信息，例如，通过语音识别技术将现场的报警声音转化为文本，再通过NLP技术进行关键信息提取和事件分类；或者对海量的监控日志进行智能分析，发现潜在的安全隐患。我们将探讨NLP在智能客服、文本告警自动生成、舆情监控等方面的应用，提升安防系统的智能化响应能力。 深度学习模型的训练与优化： 为了使AI模型在复杂的安防环境中发挥最佳性能，模型训练与优化是不可或缺的环节。本书将详细介绍如何进行数据收集、标注、模型选择、训练策略（如迁移学习、强化学习）、损失函数设计、以及模型评估与部署。我们会讨论如何处理安防场景中常见的挑战，例如光照变化、遮挡、目标尺度不一、以及类别不平衡等问题，并提供行之有效的解决方案。 多模态数据融合与分析： 现实世界的安防场景通常涉及多种传感器和数据源（视频、音频、传感器数据、文本信息等）。本书将重点介绍如何利用多模态融合技术，将来自不同源头的数据进行有效整合，从而获得更全面、更准确的态势感知。例如，将视频中的行为分析与音频中的异常声音相结合，可以更准确地判断是否存在危险情况；将雷达探测到的移动目标与摄像头捕捉的图像进行匹配，可以提升目标追踪的鲁棒性。 边缘智能与分布式计算： 随着物联网设备数量的激增，将AI能力部署到边缘设备（如智能摄像头、边缘服务器）成为必然趋势。本书将深入探讨边缘AI的设计原则、模型压缩与加速技术、以及分布式计算在安防系统中的应用。这将有助于降低网络带宽需求，缩短响应延迟，并提高系统的隐私性和安全性。 第三部分，“智能安防系统的实践应用与案例分析”，将理论与实践相结合，通过丰富的案例，展示AI驱动的智能安防系统在不同领域的成功应用。我们将深入分析各类典型安防场景的需求，并详细阐述如何将前述AI技术进行有机组合，构建出满足需求的解决方案。 智慧城市安全管理： 探讨如何利用AI技术实现城市级视频监控的智能化管理，包括交通流量分析与异常事件检测、公共场所人群行为分析与预警、重点区域安全监控、以及应急响应联动等。例如，如何通过AI识别道路上的拥堵模式，并自动调整交通信号灯；如何检测人群聚集区域出现的异常行为，并及时发出预警。 智慧园区与企业安全： 分析如何为工业园区、科技园区、商业综合体等场景设计高度定制化的安全解决方案。这包括门禁管理、访客行为分析、区域入侵检测、设备状态监测与预警、以及人员安全管理等。例如，如何利用AI识别未经授权的人员进入特定区域，并联动门禁系统进行阻止；如何通过AI监测生产设备运行状态，并预测潜在故障。 智能交通安全： 聚焦于AI在交通管理中的应用，如智能交通信号控制、车辆违章自动识别、行人安全保障、以及交通事故快速响应等。我们将深入探讨如何利用AI技术提升道路通行效率，减少交通事故发生，并保障行车安全。 安防系统集成与运维： 除了核心的AI技术应用，本书还将覆盖智能安防系统的集成、部署、测试、以及日常运维管理。我们将探讨如何将AI模块与其他安防子系统（如入侵报警系统、门禁系统、视频存储系统等）进行无缝集成，实现统一管理和联动响应。同时，也会介绍系统性能监控、故障排查、以及系统升级与维护的最佳实践。 本书的特色在于其系统性、前瞻性以及实践导向。我们不回避技术细节，但更侧重于将技术转化为解决实际问题的能力。书中将穿插大量的图表、流程示意图以及代码片段（说明性，非完整实现），帮助读者更直观地理解复杂的概念。此外，本书还强调了开放性与可扩展性，鼓励读者根据自身需求进行二次开发和创新。 本书适合于从事安防系统设计、开发、集成、运维的工程师，以及对人工智能在安防领域应用感兴趣的研发人员、项目经理、安全管理者和高校师生。通过阅读本书，读者将能够深刻理解AI驱动的智能安防系统的构建原理，掌握关键AI技术在安防领域的落地方法，并能够独立或协同地设计、部署和优化面向各类场景的智能化安防解决方案。本书的目标是赋能读者，使其能够站在智能安防技术的前沿，为构建更安全、更可靠的社会环境贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

读完《视频序列运动目标检测与跟踪》这本书，我最大的感受是它在算法的理论层面进行了非常深入的探讨，尤其是在图像处理和模式识别领域。书中详细介绍了傅里叶变换、小波变换等信号处理技术在图像分析中的应用，以及它们如何帮助我们提取图像的频率域特征。我尤其对书中关于卡尔曼滤波和粒子滤波在状态估计中的数学原理讲解印象深刻，这两种滤波方法在处理带有噪声的测量数据以估计系统状态时，有着广泛的应用。书中还花费了大量的篇幅来介绍各种统计学模型，例如贝叶斯推理、最大似然估计等，并将其应用于图像数据的建模和分析。虽然书名明确指向“运动目标检测与跟踪”，但我发现书中更多地是在讲解如何利用统计学和概率论的工具来理解图像序列中的变化规律，而不是直接给出具体的检测和跟踪算法。它让我明白，在设计复杂的算法之前，扎实的数学基础是多么重要。书中关于如何构建概率模型来描述目标行为的章节，虽然不像具体的跟踪算法那样直观，但却提供了一种更深层次的思考方式，即从概率分布的角度来理解和预测运动。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《视频序列运动目标检测与跟踪》这本书时，我期望能找到一套完整的、能够直接应用于实际工程的检测与跟踪算法框架。然而，这本书的内容却出人意料地深入到图像的低层特征分析和图像去噪的领域。书中花费了大量的篇幅来介绍各种经典和现代的图像去噪算法，包括高斯滤波、中值滤波、非局部均值（NL-Means）滤波、BM3D（Block-Matching and 3D filtering）等，并详细分析了它们在不同噪声模型下的性能表现。此外，书中还详细阐述了图像边缘检测和角点检测算法，例如Sobel算子、Canny算子、Harris角点检测等，以及它们在图像特征提取中的作用。我尤其对书中关于如何利用图像的梯度信息来识别显著特征的讲解印象深刻。虽然书中没有直接给出如何“检测”或“跟踪”一个“运动目标”的明确步骤，但它所讲解的图像预处理和特征提取技术，是任何后续目标检测和跟踪算法的基础。它让我明白，一个干净、清晰、包含丰富特征的图像序列，是后续分析成功的关键。书中关于如何最大程度地保留图像有用信息的同时去除噪声的方法，为我处理实际视频数据时遇到的噪声问题提供了重要的理论指导和实践参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《视频序列运动目标检测与跟踪》，但读完后，我发现它更多地在探讨如何利用深度学习模型来分析图像的色彩分布和纹理特征，从而实现对静态场景中不同材质物体的分类。书中详尽地介绍了多种卷积神经网络（CNN）的架构，从经典的LeNet到更先进的ResNet和Inception系列，并详细阐述了它们在特征提取方面的原理。我尤其对书中关于如何通过数据增强技术来提升模型鲁棒性的部分印象深刻，例如随机裁剪、旋转、颜色抖动等操作，这些细节对于理解模型如何在复杂场景下泛化至关重要。此外，书中还花了不少篇幅讨论了迁移学习的应用，通过预训练模型来加速和优化目标检测任务的训练过程，这一点对于实践者来说非常有价值。虽然书名强调的是“运动目标检测与跟踪”，但书中关于图像分割的章节，特别是使用U-Net和Mask R-CNN等模型进行像素级分割的方法，也给了我不少启发。它让我意识到，即使是看似简单的物体分类，其背后也蕴含着深厚的理论基础和精巧的设计。总的来说，这本书虽然在某些方面与我预期有所偏差，但其在图像分析和深度学习模型应用上的深度和广度，绝对值得反复研读和思考。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是希望能深入了解如何在视频流中实现精确的目标跟踪，尤其是面对遮挡、尺度变化和光照不良等挑战性场景。然而，这本书的内容却令人意外地聚焦于计算机视觉中的三维重建技术，尤其是多视图几何和SfM（Structure from Motion）的原理。书中对相机标定、对极几何、本质矩阵、基础矩阵的数学推导非常详尽，让我对如何从二维图像序列恢复三维场景有了全新的认识。它还详细介绍了LOAM（Lidar Odometry and Mapping）算法，虽然这本书并未直接提及激光雷达，但其核心思想——通过融合传感器数据来构建环境地图——与我期望的目标跟踪有异曲同工之妙。书中还讨论了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的演进，从滤波SLAM到图优化SLAM，以及它们在无人驾驶和机器人导航中的应用。尽管书名中的“运动目标检测与跟踪”并没有得到直接的解答，但书中关于如何通过连续帧之间的几何约束来推断相机运动和场景结构的方法，也为理解运动目标在空间中的轨迹提供了另一种视角。它促使我去思考，在跟踪一个物体之前，或许先要理解它所处的整体运动环境。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题是《视频序列运动目标检测与跟踪》，然而，书中的内容却出乎意料地侧重于计算摄影学的原理和应用。我原本期待的是关于目标识别算法的介绍，结果却发现书中详细阐述了如何通过多张图像来合成高动态范围（HDR）图像、如何进行图像去模糊、如何修复损坏的图像，以及如何实现图像的超分辨率。书中对相机成像模型、镜头畸变、光照模型等方面的阐述非常细致，让我对图像的形成过程有了更深刻的理解。我特别欣赏书中关于图像融合技术的部分，例如如何将不同曝光时间的图像合成为一张细节丰富的HDR图像，或者如何通过多帧图像来增强图像的分辨率。尽管书中没有直接讨论如何“跟踪”一个特定的“运动目标”，但它所讲解的图像处理技术，例如运动模糊的校正，间接地与视频序列的质量提升相关。它让我思考，高质量的视频序列本身就是成功进行运动目标检测与跟踪的前提。书中关于如何利用图像序列中的信息来增强单帧图像质量的讨论，虽然不是直接的目标跟踪，但却为理解和改进视频数据提供了宝贵的视角。