实用性目标检测与跟踪算法原理及应用 徐光柱,雷帮军 9787118102208 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐光柱，雷帮军 著

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店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29371747964

包装：平装

出版时间：2015-04-01

图书基本信息
图书名称	实用性目标检测与跟踪算法原理及应用
作者	徐光柱,雷帮军
定价	72.00元
出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118102208
出版日期	2015-04-01
字数
页码	164
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》从实时与实用两个角度，结合具体实例系统讲述了视觉目标检测与跟踪算法原理及应用。 　　在视觉目标检测部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》全面论述了AdaBoost算法原理、积分图及Haar-Like特征快速计算方法和Viola-Jones通用目标检测框架、梯度直方图、SVM原理、HOG与SVM相结合的目标检测框架，同时给出了这两类算法在人脸检测与行人检测中的应用实例及基于openCV的实现。在视觉目标跟踪部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》系统介绍了单目标跟踪算法的分类与现存问题及性能评价方法；详细论述了以压缩感知理论为背景的压缩跟踪算法原理及改进算法．并对其具体实现给出了细节分析；全面讲述了跟踪、学习及检测相结合的视觉目标跟踪算法的原理，并给出了其性能分析。后，从具体问题出发，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》详细说明了目标检测与跟踪算法在人眼区域检测与跟踪、多人脸检测与跟踪、交互式鱼体跟踪系统中的应用。 　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》内容丰富、案例典型，论述由浅入深、重点突出，理论与实例紧密结合，内容安排合理、可读性强。 　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》适用于计算机视觉相关方向的研究生和高年级本科生阅读，同时也可作为相关领域研究人员和目标检测与跟踪算法工程师的参考资料。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《视觉智能：从检测到识别，赋能智能感知新时代》 在人工智能飞速发展的浪潮中，计算机视觉作为其核心分支之一，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能安防到自动驾驶，从工业自动化到医疗影像分析，无不闪耀着视觉智能的光芒。而要实现精准、高效的视觉智能，强大的目标检测与跟踪技术是必不可少的基础。本书旨在深入剖析当前主流的目标检测与跟踪算法，并结合丰富的应用场景，为读者构建一套系统、实用的视觉感知知识体系。 第一章：目标检测的基石——从传统方法到深度学习的演进 本章将带领读者回顾目标检测技术的发展历程。我们将从经典的传统目标检测方法出发，如滑动窗口结合特征描述子（如Haar、HOG、SIFT）的检测流程，以及基于模板匹配、背景差分等简单但有效的技术。我们会探讨这些方法的原理、优势与局限，为理解后续的深度学习方法打下坚实的基础。 随后，我们将重点转向基于深度学习的目标检测算法。这是当前目标检测领域的研究热点和技术前沿。我们将详细介绍深度学习目标检测的两种主要范式： 两阶段检测器： 以R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）为代表。我们将逐一解析它们的核心思想，包括区域建议网络（RPN）的引入如何显著提升检测效率，以及如何通过多阶段的特征提取和分类回归来达到高精度。我们会深入剖析每一代算法的改进之处，例如Fast R-CNN如何共享卷积特征，Faster R-CNN如何将RPN集成到网络中，从而实现端到端的训练。 单阶段检测器： 以YOLO系列（YOLOv1-v8）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等为代表。我们将解释单阶段检测器如何将目标检测视为一个回归问题，直接预测边界框和类别概率，从而实现极高的检测速度。我们会详细分析YOLO系列算法的网络结构变化，以及SSD如何利用多尺度特征图进行检测，探讨它们在速度与精度之间的权衡。 在本章的最后，我们将总结不同目标检测算法的特点，并分析它们在不同应用场景下的适用性，例如需要高精度但对速度要求不那么极致的场景，或是需要实时性但可以容忍一定精度损失的场景。 第二章：目标的精准追踪——从单目标到多目标跟踪的挑战 在目标检测的基础上，对检测到的目标进行持续的跟踪，是实现动态场景理解的关键。本章将聚焦于目标跟踪算法。 单目标跟踪（SOT）： 我们将首先介绍单目标跟踪的基本概念和挑战，例如目标形变、遮挡、相似背景干扰等。我们会解析一些经典的SOT算法，例如基于相关滤波的方法（如KCF, DCF），以及早期基于特征匹配和卡尔曼滤波的方法。 多目标跟踪（MOT）： 随着复杂场景的出现，对多个目标同时进行跟踪的需求日益增长。我们将深入探讨多目标跟踪的核心问题，即如何将连续帧中的检测框关联起来，形成目标的轨迹。本章将重点介绍几种主流的MOT框架： 基于检测的跟踪（Tracking-by-Detection）： 这是目前最主流的MOT方法。我们将详细讲解其核心流程：首先使用目标检测器检测出每一帧中的所有目标，然后通过数据关联算法将不同帧中的检测框匹配起来。我们将深入分析常用的数据关联算法，如匈牙利算法，以及基于外观特征、运动模型（如卡尔曼滤波）的匹配策略。 端到端跟踪方法： 除了基于检测的跟踪，本章还将介绍一些端到端的跟踪算法，这些算法将检测和跟踪过程集成在一个网络中，以期获得更好的性能。例如，一些基于Transformer的网络结构，如何利用Attention机制来处理目标的时空关系。 在多目标跟踪部分，我们还将探讨一些关键的技术细节，例如如何处理目标的出现与消失、如何应对目标ID切换（ID Switch）问题，以及如何评估MOT算法的性能。 第三章：核心技术深入解析——特征提取、数据关联与模型优化 为了更深入地理解目标检测与跟踪算法，本章将回溯并深化对其中核心技术的探讨。 特征提取： 我们将详细分析卷积神经网络（CNN）在特征提取中的作用。从基础的卷积层、池化层到更复杂的残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）等，我们将探讨不同网络结构的特点及其对特征提取能力的影响。同时，我们还将介绍一些在目标跟踪中常用的外观特征提取方法，例如如何利用Siamese网络进行匹配。 数据关联： 数据关联是多目标跟踪中的核心挑战。除了前面提到的基于代价矩阵的匹配方法，本章还将介绍一些更高级的数据关联技术，例如基于图的匹配方法，以及利用深度学习模型直接学习关联关系的方法。我们会探讨如何构建有效的匹配代价，综合考虑目标的相似度、运动状态、以及时间上的连续性。 模型优化与性能提升： 本章还将涉及模型训练和优化方面的内容。我们将介绍一些常用的损失函数（如交叉熵损失、IoU损失），以及如何通过数据增强、学习率调整、正则化等技术来提升模型的鲁棒性和泛化能力。对于实时性要求较高的应用，我们还将探讨模型压缩、量化、以及高效网络设计等技术。 第四章：实战应用——从安防监控到自动驾驶的智能化解决方案 理论知识的最终目的是应用于实际。本章将展示目标检测与跟踪技术在各个领域的广泛应用，并通过具体的案例分析，帮助读者理解这些算法如何解决实际问题。 智能安防： 在公共安全领域，目标检测与跟踪被广泛应用于视频监控。例如，人脸检测与识别、行人检测与行为分析、车辆检测与轨迹追踪等，可以有效地提升监控效率，辅助事件侦察。我们将探讨在复杂光照、遮挡等场景下，如何选择合适的算法来应对挑战。 自动驾驶： 自动驾驶汽车的感知系统是其核心部分，其中目标检测与跟踪扮演着至关重要的角色。我们将介绍如何利用这些技术来检测和跟踪道路上的车辆、行人、自行车等交通参与者，以及交通标志、信号灯等，从而为车辆的路径规划和决策提供准确的信息。本章将重点关注实时性、鲁棒性以及在恶劣天气条件下的挑战。 智能制造与工业自动化： 在工业生产线上，目标检测与跟踪可以用于产品缺陷检测、工件定位、机器人抓取引导等。我们将展示如何利用视觉技术提升生产效率和产品质量。 智慧零售与城市管理： 在零售领域，人流统计、顾客行为分析可以优化商品陈列和营销策略。在城市管理方面，交通流量监测、违章行为抓拍等都可以受益于先进的视觉技术。 在每个应用案例中，我们将分析该场景对目标检测与跟踪算法的具体要求，并结合前面章节介绍的算法原理，探讨如何进行技术选型、系统设计和性能优化。 第五章：面向未来的发展趋势与前沿探索 在对现有技术进行深入分析的同时，本章也将放眼未来，探讨目标检测与跟踪技术的发展趋势与前沿方向。 Transformer在视觉领域的应用： 随着Transformer模型在自然语言处理领域的成功，其在计算机视觉领域的应用也日益广泛。我们将探讨Vision Transformer (ViT)及其变体如何应用于目标检测与跟踪，以及Attention机制如何更好地捕捉目标的长距离依赖关系。 自监督学习与无监督学习： 如何减少对大量标注数据的依赖，是当前研究的重要方向。我们将探讨自监督学习和无监督学习方法在目标检测与跟踪领域的潜力，例如如何利用自身数据生成监督信号。 3D目标检测与跟踪： 随着激光雷达、深度相机的普及，3D目标检测与跟踪技术变得越来越重要，尤其在自动驾驶和机器人领域。我们将简要介绍3D点云数据处理以及相关的检测与跟踪方法。 实时性与轻量化模型： 随着边缘计算和嵌入式设备的发展，对轻量化、高效的目标检测与跟踪模型的需求日益增长。我们将探讨模型压缩、量化、以及设计更高效网络结构的方法。 可解释性与鲁棒性： 提高算法的可解释性，让模型的行为更加透明，以及进一步提升算法在各种复杂场景下的鲁棒性，是未来研究的重要方向。 通过对这些前沿方向的探讨，读者将能够对目标检测与跟踪技术的未来发展有一个清晰的认识，并从中获得启发，为进一步的学习和研究奠定基础。 本书力求内容详实、结构清晰、理论与实践相结合，旨在为从事计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的科研人员、工程师以及相关专业的学生提供一本权威、实用的参考书籍。我们希望通过本书，能够帮助读者深刻理解目标检测与跟踪算法的原理，掌握其实际应用方法，并激发对这一充满活力的研究领域的更大兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的，与其说是知识的启发，不如说是对整个领域认知的重塑。起初，我抱着学习几招“绝活”的心态去翻阅，希望能在短时间内掌握一些实用的检测和跟踪技巧，能够立即投入到实际的项目中去。然而，随着阅读的深入，我逐渐意识到，这本书的价值远不止于此。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我理解目标检测与跟踪算法背后深刻的原理。我尤其欣赏作者在讲解复杂模型时，那种化繁为简的功力。很多时候，那些我曾经觉得难以理解的数学公式和算法流程，在作者的笔下变得清晰明了，仿佛我第一次能够真正“看到”算法是如何工作的，而不是仅仅停留在“知道”这个算法存在。书中对不同算法的优劣势、适用场景的分析也相当到位，这对于我这种需要在项目中做出技术选型的人来说，无疑是极大的帮助。我不再是盲目地追逐最新最热的模型，而是能根据实际需求，理性地选择最适合的解决方案。这本书让我深刻理解到，真正的“实用性”并非来自于简单堆砌的技巧，而是建立在对基础原理的透彻把握之上。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚拿到这本书时，我最看重的是它的“实用性”三个字，期待能从中找到大量可以直接套用的代码和现成解决方案。读完后，我发现这种期待得到了部分满足，但更多的是一种意料之外的收获。这本书并没有简单地罗列各种算法的API调用方式，而是花了相当大的篇幅去讲解算法背后的数学模型和推理过程。比如，在讨论目标跟踪的运动模型时，作者不仅介绍了常见的模型，还详细解释了它们是如何从物理学原理或统计学角度推导出来的，以及在不同场景下的局限性。这种严谨的学术态度，虽然在初期可能会让一些追求“快速上手”的读者觉得有些“枯燥”，但从长远来看，它却是建立真正技术能力的基石。我发现，当我对算法的原理有了更深入的理解后，即使遇到一些书中没有直接提及的变种或问题，我也能凭借自己的知识体系去分析和解决。这本书让我明白，真正的“实用”并非复制粘贴，而是基于深刻理解的灵活应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非计算机视觉专业背景的读者，我最初对这本书抱有一种学习新知识的忐忑。然而，这本书的语言风格和内容组织却大大降低了我的入门门槛。作者在讲解复杂的概念时，总是会先从一个直观的比喻或一个简单的例子入手，然后逐步引入专业的术语和数学公式，这种层层递进的方式让我更容易理解。我尤其欣赏书中在讲解一些关键算法时，配有的图示和流程图，它们能够非常形象地展示算法的执行过程，帮助我摆脱了纯文字描述带来的抽象感。而且，书中对于一些易混淆的概念，比如检测中的“anchor box”和跟踪中的“re-identification”之间的区别，都进行了清晰的辨析，避免了我在学习过程中产生不必要的困惑。虽然书中也涉及到了大量的数学推导，但作者的讲解方式使得这些公式不再是冰冷的符号，而是被赋予了实际的意义，让我看到了它们在解决实际问题中的强大力量。这本书确实让我对目标检测与跟踪领域产生了浓厚的兴趣，并且充满了继续探索下去的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的启发，在于它不仅仅是一本关于“算法”的书，更是一本关于“解决问题”的书。作者在介绍各种算法的同时，还会深入探讨这些算法在实际应用中所面临的挑战，例如光照变化、遮挡、尺度变化等，并且会给出相应的解决方案和优化思路。这一点对我非常有价值，因为我通常是在实际项目中遇到问题，然后去寻找解决方案。而这本书让我能够提前预判到可能出现的问题，并从中学习如何去应对。书中对不同算法在实际场景下的性能评估和权衡分析也相当细致，这让我明白，在实际应用中，往往需要在精度、速度、资源消耗等多个维度之间做出权衡，并没有“万能”的算法。作者在案例分析部分，通过对真实场景的解读，让我看到了这些算法的实际落地过程，并且理解了在不同的应用需求下，如何选择和组合不同的算法。这本书让我认识到，真正的“实用”是将理论知识与实际需求紧密结合，从而有效地解决现实世界中的问题。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在技术深度和广度上都给我留下了深刻的印象。它并非停留在表面概念的介绍，而是深入剖析了目标检测与跟踪算法的核心机制。例如，在讲解特征提取部分，作者详细阐述了从SIFT、HOTS等传统特征到CNN等深度学习特征的演变过程，并且对不同特征的数学原理进行了严谨的推导。这对于我这样希望深入理解算法底层逻辑的读者来说，简直是如获至宝。此外，书中对各种主流检测算法（如YOLO系列、Faster R-CNN等）的架构、训练策略以及关键技术点进行了详尽的剖析，让我能够更清晰地理解它们的设计思想和性能瓶颈。而在跟踪算法方面，从卡尔曼滤波、粒子滤波等经典方法，到基于深度学习的端到端跟踪算法，作者都进行了系统性的梳理和介绍，并且给出了丰富的实例和对比分析。这种从基础理论到前沿应用的全面覆盖，让我能够建立起一个完整的知识体系，并且对整个领域的发展脉络有了更深刻的认识。这本书无疑为我后续更深入的学习和研究打下了坚实的基础。