自动检测与转换技术 裴蓓 9787115226754 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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裴蓓 著

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• 工业自动化
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• 控制工程
• 机械工程

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115226754

商品编码：29303646630

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：自动检测与转换技术

定价：25.00元

作者：裴蓓

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍在工业、科研、生产、生活等领域常用传感器的基本概念、工作原理、特性参数等。书中按照不同的测量参数分类对不同的传感器进行介绍，包括温度传感器，光电传感器，磁电传感器，气体和湿度传感器、力和位置传感器、新型传感器和智能传感器。
　　本书注重应用性和实用性，强调对技能的培养，适用于中等职业学校电气运行与控制专业、机电技术应用专业、电子技术应用专业等相关专业，也可作为工业领域、家电维修等相关行业维护、维修传感器的操作工人的参考用书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能感知与信息融合：原理、方法与应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中高效、准确地获取有价值的信息，已成为科学研究与工程实践中的关键挑战。本书《智能感知与信息融合：原理、方法与应用》旨在深入探讨一系列核心技术，包括但不限于传感器数据的高级处理、多源异构信息的智能整合，以及在此基础上的决策支持与应用实现。本书着重于揭示这些技术背后的科学原理，介绍主流的算法模型，并展示其在各个领域的广泛应用前景。 第一章：智能感知的基石——信号处理与特征提取 本章将从智能感知的最基本环节——信号处理——切入。我们将首先回顾经典的时域和频域信号分析方法，如傅里叶变换、小波变换等，并探讨它们在噪声抑制、信号去混叠等方面的应用。在此基础上，本章将重点介绍现代信号处理技术，包括自适应滤波、盲源分离等，这些技术能够有效地从复杂环境中提取出目标信号，并分离干扰。 特征提取是智能感知过程中至关重要的一步。本章将详细阐述不同类型的特征，从低级的纹理、颜色、形状特征，到更高级的语义特征。我们将介绍多种有效的特征提取算法，包括但不限于主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部不变特征（如SIFT、SURF）以及基于深度学习的自动特征学习方法。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够直接从原始数据中学习到具有辨识度的特征，极大地提升了感知任务的性能。本章将深入分析这些模型的结构、工作原理以及在不同感知模态（如图像、语音、时间序列）下的应用。 第二章：信息融合的理论与模型 信息融合是连接多源异构信息，生成更全面、更准确认知结果的核心技术。本章将系统地介绍信息融合的理论基础和主流模型。我们将从信息融合的层次入手，区分数据级融合、特征级融合和决策级融合，并探讨它们各自的优缺点以及适用场景。 数据级融合是将来自不同传感器或系统的原始数据直接进行整合。我们将讨论几种常见的数据对齐、配准和插值技术，以及在处理噪声和不确定性时可能遇到的挑战。 特征级融合是在数据预处理和特征提取后，将不同来源的特征向量进行整合。本章将介绍多种特征级融合方法，包括基于统计学的方法（如加权平均、贝叶斯融合）、基于机器学习的方法（如支持向量机、随机森林）以及基于深度学习的模型。深度学习在特征级融合方面展现出强大的能力，例如通过多模态注意力机制，能够有效地学习不同特征之间的关联。 决策级融合是在各个传感器或系统独立做出决策后，再对这些决策进行整合，以获得最终的综合决策。本章将探讨多种决策级融合技术，如投票机制、贝叶斯推断、证据理论（Dempster-Shafer理论）以及基于模糊逻辑的方法。这些方法能够有效地处理不确定性、矛盾信息，并利用各传感器的可靠性信息。 第三章：多模态信息融合的进阶技术 随着感知技术的不断发展，如何有效地融合来自不同模态的信息（如视觉、听觉、触觉、文本等）已成为研究的热点。本章将聚焦多模态信息融合的进阶技术。 我们将深入探讨注意力机制（Attention Mechanism）在多模态融合中的作用。注意力机制能够让模型在融合不同模态信息时，动态地分配权重，关注最相关的信息片段，从而提高融合效果。我们将介绍自注意力、交叉注意力等不同类型的注意力机制，并分析它们如何应用于图像字幕生成、视觉问答、多模态情感分析等任务。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在处理具有复杂关系结构的数据时表现出色。本章将介绍如何利用GNNs来建模多模态信息之间的相互关系，例如将不同模态的实体表示为图的节点，并将它们之间的关系表示为图的边，从而实现更深层次的跨模态理解。 对抗生成网络（Generative Adversarial Networks, GANs）在生成逼真数据方面具有强大的能力。本章将介绍如何利用GANs来增强多模态数据的表示能力，例如通过条件GANs来生成与特定模态匹配的其他模态数据，或者用于解决模态缺失的问题。 第四章：面向应用的智能感知与信息融合 本章将聚焦智能感知与信息融合技术在实际场景中的应用。我们将深入分析在不同领域面临的挑战，以及如何运用本书所介绍的技术来解决这些问题。 4.1 智能交通系统： 在智能交通领域，信息融合至关重要。我们将探讨如何融合来自摄像头、雷达、激光雷达、GPS等传感器的数据，实现车辆检测、行人识别、车道线检测、交通流量预测、障碍物规避等功能。例如，通过融合摄像头和雷达数据，可以提高目标检测的鲁棒性，即使在恶劣天气条件下也能保证良好的性能。 4.2 智能安防监控： 在公共安全领域，智能感知与信息融合能够有效地提升监控效率和预警能力。我们将分析如何融合多摄像头视频流、音频信息、传感器数据（如门禁、报警器），实现异常行为检测、入侵识别、目标追踪、人群分析等。例如，利用视频和音频信息融合，可以更准确地识别出潜在的危险事件。 4.3 医疗健康： 在医疗健康领域，信息融合能够为疾病诊断、个性化治疗和健康监测提供更全面的支持。我们将探讨如何融合来自医学影像（CT、MRI、X光）、生理传感器（心电图、血压计）、电子病历、基因组数据等信息，辅助医生进行诊断，预测疾病发展趋势，以及实现远程健康监测。 4.4 机器人与自动化： 机器人需要在复杂环境中自主感知和决策。本章将介绍如何利用多传感器融合技术，使机器人能够准确地感知周围环境，进行路径规划、目标识别、交互操作。例如，在无人驾驶汽车中，融合激光雷达、摄像头、IMU等传感器数据，是实现安全导航和避障的关键。 4.5 虚拟现实与增强现实（VR/AR）： VR/AR技术需要实时、准确地感知用户的运动和周围环境。我们将探讨如何融合来自惯性测量单元（IMU）、摄像头、深度传感器等数据，实现精确的位姿估计、环境重建和交互。 第五章：挑战与未来展望 本章将总结智能感知与信息融合领域当前面临的挑战，并对未来的发展趋势进行展望。 5.1 数据不确定性与鲁棒性： 如何有效地处理传感器噪声、数据缺失、信息冲突等问题，是信息融合领域长期存在的挑战。我们将讨论一些鲁棒的融合方法，以及如何提高系统在复杂环境下的可靠性。 5.2 实时性与计算效率： 许多应用场景对感知与融合的实时性要求极高，如何在保证精度的同时，提高算法的计算效率，是亟待解决的问题。我们将探讨模型压缩、硬件加速等技术。 5.3 可解释性与安全性： 随着人工智能的广泛应用，模型的决策过程的可解释性以及系统的安全性变得越来越重要。我们将讨论如何提高融合模型的透明度，并防范潜在的安全风险。 5.4 新型感知技术与数据源： 未来，更多新型的传感器和数据源将不断涌现，如何有效地将这些新型信息融入现有的融合框架，将是重要的研究方向。 5.5 跨领域协同与标准化： 推动智能感知与信息融合技术的跨领域协同，以及建立相关的技术标准，将有助于技术的推广和应用。 本书的目标是为读者提供一个系统、深入的智能感知与信息融合知识体系，帮助读者理解其核心原理，掌握关键技术，并能够将其应用于实际问题中。通过理论讲解、算法分析和案例分析相结合的方式，本书力求为从事相关领域研究的学者、工程师以及对该技术感兴趣的读者提供有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《自动检测与转换技术》这本书时，我脑海中立刻闪过一个念头：这或许是一本能够帮助我理解“智能”本质的书。在信息技术飞速发展的今天，“自动化”和“智能化”已经渗透到我们生活的方方面面，而“检测”与“转换”无疑是实现这一切的基础。我猜测，这本书可能会从基础概念讲起，逐步深入到各种复杂的算法和模型，例如，关于“检测”，可能会涉及图像识别、目标跟踪、异常值检测等；而关于“转换”，则可能包括数据格式的相互转化、信息的编码与解码、甚至是数据的语义层面的重构。我尤其希望作者裴蓓能够在书中分享一些关于如何设计灵活、可扩展的自动检测与转换系统的原则和方法，以及如何在大规模数据场景下保证系统的稳定性和性能。如果书中能够提供一些实用的代码示例或者开源工具的介绍，那就更好了，这样我就可以在理论学习的同时，也能动手实践，加深理解。总而言之，我对这本书充满了期待，希望能从中获得知识和启迪，让我能够更好地理解和应用自动检测与转换技术，并在我的专业领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《自动检测与转换技术》，作者是裴蓓，ISBN是9787115226754。 拿到这本《自动检测与转换技术》的时候，我最先被吸引的是它那个看似朴实无华的书名。在如今这个信息爆炸、技术迭代飞快的时代，“自动”和“转换”这两个词仿佛自带一种神秘的光环，预示着一种效率的提升和流程的优化。我脑海中立刻浮现出无数个可能的应用场景：工厂里流水线上精准识别不合格产品并自动剔除，软件开发中将不同格式的数据无缝对接，甚至是我们日常生活中，智能家居系统根据环境变化自动调节温度和光线。这让我对书中可能涵盖的算法、模型以及背后的逻辑充满了好奇。我特别期待能了解一些在实际应用中能够带来颠覆性改变的技术，比如如何让机器拥有“眼睛”去识别，以及如何让它们能够理解并重塑信息。如果书中能够深入浅出地讲解一些前沿的机器学习或深度学习在特定领域应用的案例，并提供一些实现思路，那将是极大的惊喜。毕竟，理论的魅力固然重要，但能够触及那些改变我们生活、工作方式的实际技术，更能点燃读者的热情。我希望这本书能给我带来一些启发，让我对“自动化”和“智能化”的未来有更清晰的认识，甚至激发起我投身于相关领域研究或开发的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

《自动检测与转换技术》这个书名，让我立刻联想到许多科技前沿的课题。在我看来，任何一个复杂的系统，如果想要实现智能化和高效化，都离不开精准的“检测”和无缝的“转换”。我推测，这本书很可能会深入探讨如何利用各种先进的技术手段，来自动地识别、分析和理解信息，并在此基础上，实现信息的有效转化和利用。比如，在图像处理领域，可能涉及到如何自动识别图像中的物体、场景，并将其转化为结构化数据；在自然语言处理领域，可能探讨如何自动理解文本的语义，并将其转换成机器可读的格式。我更期待的是，书中能够提供一些关于如何构建通用、可复用的检测与转换模块的理论框架，以及如何处理各种复杂、模糊、不完整的数据。此外，如果书中能够结合一些实际的应用案例，比如智能制造、自动驾驶、智慧医疗等，来具体阐述这些技术是如何落地和发挥作用的，那将极大地提升我对本书内容的理解和兴趣。我希望能通过阅读这本书，不仅能学习到相关的技术知识，更能领悟到“自动检测与转换”在推动社会进步和科技创新中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

翻开《自动检测与转换技术》这本书，我立刻就被它所展现出的宏大视野所吸引。作者裴蓓似乎并没有将视角局限于某个狭窄的技术分支，而是试图勾勒出一幅更加广阔的图景。我猜测，这本书可能不仅仅是关于某一种具体的检测算法或者某种特定格式的转换器，而是更侧重于探讨“自动检测”和“自动转换”背后所蕴含的共性原理和通用方法论。这让我联想到，或许书中会深入剖析如何构建一个通用的框架，使得无论是图像识别、文本分析，还是传感器数据的处理，都能在这个框架下实现高效的自动化检测和转换。我对此非常感兴趣，因为这意味着一旦掌握了这些核心思想，就能够触类旁通，将学到的知识应用到各种不同的问题中去，而无需从零开始。我希望书中能够提供一些关于如何设计鲁棒的检测系统、如何保证转换过程的精确性和效率的通用性原则，以及在面对复杂多变的现实世界时，如何平衡精度与速度、成本与效益等关键问题。如果作者能够分享一些在工业界或科研界行之有效的工程实践和最佳案例，那就更加难得了。

评分☆☆☆☆☆

我对于《自动检测与转换技术》这本书的期待，很大程度上源于我对效率提升和流程简化的永恒追求。在我的工作和生活中，总会遇到一些重复性、耗时耗力的任务，而“自动检测与转换”恰恰是解决这些问题的利器。我设想，这本书可能会深入探讨如何利用各种传感器、数据接口以及智能算法，实现对事物的实时、精确的监测，并在检测结果的基础上，自动触发一系列的后续操作，从而完成数据的重塑或格式的改变。我特别好奇书中会介绍哪些具体的检测技术，比如是否会涉及到模式识别、特征提取、异常检测等关键环节；同时，对于“转换”的部分，我也充满期待，希望了解如何设计高效的数据解析、数据清洗、数据格式适配以及数据生成等模块。如果书中能够提供一些关于不同行业领域（如制造业、金融、医疗、交通等）的实际应用案例，并分析这些技术在不同场景下的挑战与解决方案，那我将受益匪浅。我更希望的是，这本书能够给我提供一套解决问题的思路，让我能够举一反三，将自动检测与转换的思想和方法灵活地应用到我的实际工作中，切实提高效率，降低成本。