圖像目標檢測技術及應用 陳哲,王慧斌 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳哲，王慧斌 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 圖像處理
• 深度學習
• 計算機視覺
• 人工智能
• 算法
• 應用
• 陳哲
• 王慧斌
• 模式識彆

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：29351012747

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：圖像目標檢測技術及應用

定價：78.00元

作者：陳哲,王慧斌

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書主要介紹麵嚮復雜場景中（包括復雜光學環境和復雜背景條件）的圖像目標檢測技術，從復雜環境建模，圖像特徵提取及分割幾個方麵進行瞭論述。此外，本書還論述瞭生物視覺機製建模技術並對幾種典型的仿生模型進行瞭介紹，以及仿蛙眼、螳螂蝦復眼機製的復雜場景圖像目標檢測技術。本書的特色全麵介紹復雜環境中的圖像目標檢測技術的研究生教材，以往的教材是以“智能視頻監控中目標檢測與識彆”的名字齣版，多適閤本科生，內容和知識框架較陳舊。本書擬從係統的角度，更加全麵地嚮相關研究人員和研究生介紹講述這門學科技術的基本理論方法及其一些重要的應用領域。本書編寫的目標是為本領域工程技術人員及普通高等院校信息類碩士研究生提供一本能反映圖像目標檢測處理新進展的書籍，使相關研究人員和學生能夠掌握信息獲取與處理理論發展的曆史與現狀，掌握其涉及的廣泛理論基礎和應用的各個方麵，為從事信息處理研究或工程技術應用打好基礎。本書籍的編寫原則是：（1）要反映該領域的新進展，包括新的理論成果和應用技術等；（2）內容隻涵蓋已經被認為是成熟的理論和技術，以及相關的內容；（3）側重於技術的發展和方法的應用，突齣其理論基礎的廣泛性和應用的普遍性；（4）內容要適應普通高等院校碩士研究生的教學需要。本書既突齣以下特色：（1）基礎理論體係的完整性，為解決復雜環境中圖像目標檢測處理中各類問題提供堅實係統的理論基礎。（2）應用的普遍性，包括水下場景，復雜背景等。（3）適閤研究生教學的特殊性，要針對所涉及的問題給予完整詳細的描述，適閤課堂教學與自學。

內容提要

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本書係統闡述瞭圖像目標檢測的有關概念、原理和方法，共分10章，章簡要介紹瞭圖像目標檢測的意義和應用，第2章介紹瞭光學成像過程模型與圖像處理，第3章介紹瞭基於適應性模型的動態環境背景建模方法，第4章介紹瞭基於非綫性降維強散射環境中圖像特徵提取方法，第5章介紹瞭基於先驗知識的圖像目標分割方法，第6章介紹瞭壓縮域圖像處理與運動目標分割方法，第7章介紹仿生視覺模型與圖像處理，第8章介紹基於仿蛙眼分層模型的強散射環境背景建模方法，第9章介紹仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取方法，0章介紹仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割。本書是圖像目標檢測方麵的專著，反映作者近年來在這一領域的主要研究成果。

目錄

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章緒論

第2章 光學成像過程模型與圖像處理

第3章 基於適應性模型的復雜環境背景建模

第4章 基於非綫性降維模型的圖像特徵提取

第5章 基於先驗知識的圖像目標分割

第6章 圖像壓縮域處理與運動目標分割方法

第7章 仿生視覺模型與圖像處理

第8章 仿蛙眼視覺分層機製的強散射環境背景建模

第9章 仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取

0章 仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割

作者介紹

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陳哲 男，江蘇徐州人，博士，講師。2014年畢業於河海大學獲計算機應用技術專業博士學位，現在河海大學計算機與信息學院工作。已先後主持瞭國傢自然科學基金青年項目，江蘇省自然科學基金青年項目等多項課題，參與瞭863計劃項目，國傢自然科學基金重點項目等10餘項課題。獲得瞭中國儀器儀錶學會科技奬三等奬1項，發錶學術論文20餘篇。目前主要從事圖像處理、模式識彆、視覺檢測及跟蹤等方麵的研究和教學工作。

文摘

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序言

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《視覺智能：從感知到理解的深度探索》 內容概述： 本書是一部深度剖析現代計算機視覺核心技術，特彆是圖像目標檢測領域的力作。它不僅僅是一本技術手冊，更是一次關於機器如何“看見”和“理解”世界的思想之旅。全書圍繞著“視覺智能”這一宏大主題展開，從基礎的圖像處理與特徵提取，逐步深入到當前最前沿的深度學習模型及其在目標檢測任務中的創新應用。我們旨在為讀者構建一個清晰、係統且詳實的知識體係，使其能夠深刻理解圖像目標檢測技術的發展脈絡、核心原理、關鍵算法，以及其在現實世界中的廣泛價值。 本書內容嚴格遵循技術發展的邏輯順序，首先鋪墊瞭必要的基礎知識。在開篇，我們簡要迴顧瞭計算機視覺的起源與發展曆程，強調瞭從傳統的圖像處理方法嚮更智能、更高效的機器學習和深度學習範式的轉變。隨後，將深入介紹圖像的底層錶示，包括像素、顔色空間、圖像的數學模型等，並詳細闡述瞭早期在目標檢測中扮演重要角色的手工設計特徵，如SIFT、HOG等，分析它們的優勢、局限性以及它們如何啓發瞭後來的深度學習特徵提取。 核心章節將聚焦於圖像目標檢測的關鍵技術。我們將細緻地講解目標檢測任務的定義、挑戰以及評估指標，例如IOU、mAP等，使讀者對任務的復雜性和衡量標準有清晰的認識。本書將重點講解兩大類主流的目標檢測算法： 兩階段檢測器（Two-Stage Detectors）： 從R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）開始，詳細解析其如何先生成候選區域（Region Proposal），再對這些區域進行分類和迴歸。我們將深入剖析Faster R-CNN中RPN（Region Proposal Network）的創新之處，以及錨框（Anchor Boxes）機製的引入如何極大提升瞭檢測效率和準確性。同時，也會介紹代錶性的其他兩階段模型，如Mask R-CNN，它在目標檢測的基礎上進一步實現瞭實例分割，展示瞭模型能力的拓展。 單階段檢測器（One-Stage Detectors）： 重點介紹YOLO（You Only Look Once）係列（YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8等）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型。我們將深入分析它們如何直接預測邊界框和類彆概率，從而實現端到端的實時檢測。對於YOLO係列，我們將從其“一次性”檢測的理念齣發，詳細講解不同版本在網絡結構、特徵融閤、數據增強、損失函數等方麵的演進和優化，突齣其速度與精度的權衡。SSD的介紹則會側重於其多尺度特徵圖的使用，以應對不同尺寸目標的檢測需求。 除瞭上述主流算法，本書還將涵蓋一些其他重要且具有代錶性的模型和技術，例如： Transformer在目標檢測中的應用： 隨著Transformer在自然語言處理領域的巨大成功，它也被引入計算機視覺領域。我們將介紹DETR（DEtection TRansformer）及其變種，分析其如何利用自注意力機製實現端到端的無錨框目標檢測，以及它所帶來的新範式。 Anchor-Free方法： 探討不需要預設錨框，直接預測目標中心點、尺寸和類彆的方法，如CornerNet、CenterNet等，分析其簡潔性和在特定場景下的優勢。 模型效率與輕量化： 針對嵌入式設備和實時性要求高的場景，我們將介紹一些輕量級骨乾網絡（如MobileNet, ShuffleNet）以及模型壓縮、知識蒸餾等技術，講解如何在保持較高檢測性能的同時，降低模型計算量和存儲需求。 數據增強與閤成： 強調高質量數據集的重要性，並介紹各種先進的數據增強技術（如Mosaic, Mixup, CutMix）以及數據閤成的方法，如何有效提升模型的魯棒性和泛化能力。 小目標檢測、遮擋目標檢測與復雜場景下的檢測： 針對目標檢測中的難點問題，如小目標的檢測、目標之間的高度遮擋、低光照、霧霾等復雜環境下的檢測，介紹專門提齣的方法和改進策略。 在技術講解的基礎上，本書將大量篇幅用於圖像目標檢測的實際應用。我們將深入剖析目標檢測技術在不同領域的落地情況，通過豐富的案例和詳實的分析，展示其解決實際問題的能力。應用部分將覆蓋： 自動駕駛： 講解目標檢測在車輛、行人、交通標誌、車道綫識彆中的關鍵作用，以及如何將其集成到自動駕駛的感知係統中。 安防監控： 介紹目標檢測在人員識彆、行為分析、異常事件檢測、入侵檢測等方麵的應用，如何提升公共安全水平。 智能製造與工業自動化： 探討目標檢測在産品缺陷檢測、工件定位、機器人抓取、裝配檢測等方麵的價值，如何提高生産效率和産品質量。 醫療影像分析： 講解目標檢測在病竈檢測（如腫瘤、息肉）、器官分割、疾病診斷輔助等方麵的潛力，如何助力精準醫療。 零售業與智慧商業： 分析目標檢測在商品識彆、客流統計、顧客行為分析、貨架管理等方麵的應用，如何優化運營和提升用戶體驗。 遙感與地理信息係統： 介紹目標檢測在城市規劃、土地利用監測、災害評估、目標識彆（如艦船、飛機）等方麵的應用。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 講解目標檢測在場景理解、物體追蹤、虛擬內容疊加等方麵的作用。 教育與研究： 探討目標檢測在科學研究、教學實驗、以及新興交叉領域的潛在價值。 本書在理論闡述與實踐應用之間取得瞭良好的平衡。每一項技術介紹都力求清晰易懂，並輔以圖示和僞代碼，方便讀者理解。同時，對於復雜的模型，我們會提供其背後的數學原理和直觀的解釋。在應用部分，我們將通過具體的項目案例，展示如何將理論知識轉化為實際的解決方案，並討論在實際部署中可能遇到的挑戰和優化方嚮。 此外，本書還將探討目標檢測的未來發展趨勢，例如： 多模態融閤： 如何結閤文本、語音、深度等信息，提升目標檢測的魯棒性和理解能力。 弱監督與無監督學習： 探索在標注數據不足的情況下，如何進行有效的目標檢測。 實時性與邊緣計算： 進一步優化模型，使其能在資源受限的邊緣設備上高效運行。 可解釋性與公平性： 關注模型的透明度和避免偏見，提升AI的可靠性。 3D目標檢測： 拓展到三維空間，實現更全麵的場景理解。 本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於： 計算機科學、人工智能、電子工程等相關專業的學生： 為他們提供紮實的理論基礎和前沿的知識。 從事計算機視覺、機器學習、深度學習的研發工程師： 幫助他們快速掌握圖像目標檢測的核心技術，解決實際工程問題。 對人工智能和計算機視覺感興趣的從業人員： 讓他們瞭解這一熱門領域的技術發展和應用前景。 對自動駕駛、智能製造、安防監控等領域感興趣的研究者和開發者： 讓他們深入理解該領域的核心技術支撐。 本書旨在成為一本集權威性、係統性、前沿性和實用性於一體的圖像目標檢測領域的重要參考書籍。我們希望通過對“視覺智能”的深入探索，激發讀者對計算機視覺的熱情，並助力他們在相關領域的研究和實踐中取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

這部作品在理論深度和實踐指導性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。作者對於捲積神經網絡（CNN）基礎架構的闡述，簡直是為初學者鋪設瞭一條平坦的康莊大道，即便是那些對深度學習僅有初步接觸的讀者，也能迅速跟上節奏。我尤其欣賞書中對經典的R-CNN係列、SSD以及YOLO等主流檢測框架的庖丁解牛式的剖析。他們沒有停留在僅僅羅列公式的層麵，而是深入挖掘瞭每個模型的內在邏輯、設計哲學以及它們各自的權衡取捨。例如，在講解多尺度特徵融閤時，書中通過精妙的圖示和嚴謹的數學推導，將特徵金字塔網絡（FPN）的精髓展現得淋灕盡緻，讓人茅塞頓開。對於那些希望將理論知識轉化為實際生産力的人來說，書中關於數據集構建、模型訓練調優、以及後處理技巧的詳細論述，無疑提供瞭寶貴的“武功秘籍”。特彆是針對小目標檢測和實時性優化方麵的案例分析，展現瞭作者在業界一綫積纍的豐富經驗。這本書的結構清晰，章節過渡自然，確保瞭讀者在學習過程中能夠建立起一個穩固且不斷攀升的知識體係，從入門到精通，每一步都有跡可循，絕非泛泛而談的“速成指南”。

評分☆☆☆☆☆

我原以為這是一本偏嚮學術理論的專著，但齣乎意料的是，它在實際工程化應用的描述上同樣下瞭大功夫。書中對於模型部署和優化方麵的討論，是很多純理論書籍完全忽略的“盲區”。作者詳細介紹瞭如何將訓練好的模型壓縮、量化，以便在資源受限的邊緣設備（如嵌入式係統或移動端AI芯片）上實現低延遲推理。他們提供的案例不僅僅是理論上的性能指標，更是結閤瞭具體的硬件平颱限製和功耗考量。例如，在討論速度與精度的權衡時，書中對比瞭使用MobileNet V3作為骨乾網絡和使用ResNet-101所帶來的實際幀率差異，並給齣瞭實際部署時的性能基綫。這種“貼地氣”的指導，對於那些負責産品落地和係統集成的工程師來說，具有即時的、不可替代的參考價值。它成功地架起瞭實驗室環境和真實世界工業場景之間那道難以逾越的鴻溝，讓深度學習技術真正從“能用”走嚮“好用”。

評分☆☆☆☆☆

從排版和整體閱讀體驗來看，這部書的設計者顯然花瞭很多心思，極大地提升瞭學習的愉悅感。不像某些技術書籍，內容擁擠，圖錶模糊不清，這本書的視覺呈現效果非常齣色。圖錶的清晰度和信息密度達到瞭一個近乎完美的平衡點，無論是網絡結構圖的層次劃分，還是實驗結果的對比麯綫，都讓人一目瞭然。尤其是在講解那些涉及空間變換和特徵映射的復雜步驟時，書中采用的色彩編碼和注釋係統，極大地降低瞭讀者的理解門檻。對於我這種習慣於通過視覺輔助來吸收復雜信息的讀者來說，這一點至關重要。它讓原本枯燥的數學和代碼邏輯變得生動起來。此外，隨書附帶的資源鏈接和代碼示例（如果包含的話），更是錦上添花。它體現瞭作者希望讀者能夠“動手實踐”的誠意，而不是僅僅停留在紙麵知識的接收階段。這種注重用戶體驗的編排方式，使得即使在麵對一整天高強度的閱讀後，我的專注力依然能保持得相對穩定，沒有産生強烈的閱讀疲勞感。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我接觸過不少聲稱是“前沿技術”的圖書，但很多都停留在對幾年前的技術做簡單的迴顧與引用，缺乏真正能夠推動讀者思考的批判性視角。然而，這部著作的獨到之處在於，它敢於直麵當前目標檢測領域麵臨的痛點和未解之謎。作者並未將現有算法視為不可動 গজ 的真理，而是巧妙地穿插瞭對當前局限性的探討。比如，在討論注意力機製在目標檢測中的應用時，書中不僅介紹瞭SENet或CBAM的集成方式，更深入分析瞭在目標遮擋和復雜背景乾擾下，不同注意力模塊性能衰減的原因，並暗示瞭未來可能的研究方嚮。這種前瞻性和批判性思維的引導，對於研究生和緻力於算法研究的人士來說，價值不可估量。它激發瞭我去質疑“為什麼”而不是僅僅滿足於“是什麼”，這種學術上的嚴謹性貫穿始終。讀完後，我感覺自己不再隻是一個技術的“操作者”，而開始具備一個“設計者”的視野，思考如何根據特定場景的需求，去魔改甚至重構現有的檢測流程，這是任何教科書都難以比擬的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它沒有采用那種居高臨下的說教口吻，而是像一位經驗豐富的導師在與你進行一次深入且耐心的對話。在講解過程中，作者會時不時地插入一些個人經驗總結，比如在選擇損失函數時需要注意的“陷阱”，或者在數據不均衡時應該優先考慮哪幾種正則化策略。這些“旁白”雖然不直接構成核心算法，卻充滿瞭實踐智慧的結晶。它讓讀者感受到，作者是站在讀者的角度，努力排除學習路上的每一個已知障礙。我特彆欣賞那種在解釋一個復雜概念時，會先從一個直觀的、生活化的例子切入，然後再逐步抽象到數學模型的遞進方式。這種層層剝繭的處理，極大地增強瞭知識的可理解性和記憶性。總而言之，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一份精心準備的“學習路綫圖”，指引讀者在目標檢測這個廣闊領域中，既能看清遠處的燈塔，也能腳踏實地地走好眼前的每一步，那種學習過程中的豁然開朗感是難以言喻的。