實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用 徐光柱,雷幫軍 9787118102208 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
• 徐光柱
• 雷幫軍
• 模式識彆
• 應用

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102208

商品編碼：29371747964

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用
作者	徐光柱,雷幫軍
定價	72.00元
齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118102208
齣版日期	2015-04-01
字數
頁碼	164
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

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。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。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《視覺智能：從檢測到識彆，賦能智能感知新時代》 在人工智能飛速發展的浪潮中，計算機視覺作為其核心分支之一，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從智能安防到自動駕駛，從工業自動化到醫療影像分析，無不閃耀著視覺智能的光芒。而要實現精準、高效的視覺智能，強大的目標檢測與跟蹤技術是必不可少的基礎。本書旨在深入剖析當前主流的目標檢測與跟蹤算法，並結閤豐富的應用場景，為讀者構建一套係統、實用的視覺感知知識體係。 第一章：目標檢測的基石——從傳統方法到深度學習的演進 本章將帶領讀者迴顧目標檢測技術的發展曆程。我們將從經典的傳統目標檢測方法齣發，如滑動窗口結閤特徵描述子（如Haar、HOG、SIFT）的檢測流程，以及基於模闆匹配、背景差分等簡單但有效的技術。我們會探討這些方法的原理、優勢與局限，為理解後續的深度學習方法打下堅實的基礎。 隨後，我們將重點轉嚮基於深度學習的目標檢測算法。這是當前目標檢測領域的研究熱點和技術前沿。我們將詳細介紹深度學習目標檢測的兩種主要範式： 兩階段檢測器： 以R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）為代錶。我們將逐一解析它們的核心思想，包括區域建議網絡（RPN）的引入如何顯著提升檢測效率，以及如何通過多階段的特徵提取和分類迴歸來達到高精度。我們會深入剖析每一代算法的改進之處，例如Fast R-CNN如何共享捲積特徵，Faster R-CNN如何將RPN集成到網絡中，從而實現端到端的訓練。 單階段檢測器： 以YOLO係列（YOLOv1-v8）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等為代錶。我們將解釋單階段檢測器如何將目標檢測視為一個迴歸問題，直接預測邊界框和類彆概率，從而實現極高的檢測速度。我們會詳細分析YOLO係列算法的網絡結構變化，以及SSD如何利用多尺度特徵圖進行檢測，探討它們在速度與精度之間的權衡。 在本章的最後，我們將總結不同目標檢測算法的特點，並分析它們在不同應用場景下的適用性，例如需要高精度但對速度要求不那麼極緻的場景，或是需要實時性但可以容忍一定精度損失的場景。 第二章：目標的精準追蹤——從單目標到多目標跟蹤的挑戰 在目標檢測的基礎上，對檢測到的目標進行持續的跟蹤，是實現動態場景理解的關鍵。本章將聚焦於目標跟蹤算法。 單目標跟蹤（SOT）： 我們將首先介紹單目標跟蹤的基本概念和挑戰，例如目標形變、遮擋、相似背景乾擾等。我們會解析一些經典的SOT算法，例如基於相關濾波的方法（如KCF, DCF），以及早期基於特徵匹配和卡爾曼濾波的方法。 多目標跟蹤（MOT）： 隨著復雜場景的齣現，對多個目標同時進行跟蹤的需求日益增長。我們將深入探討多目標跟蹤的核心問題，即如何將連續幀中的檢測框關聯起來，形成目標的軌跡。本章將重點介紹幾種主流的MOT框架： 基於檢測的跟蹤（Tracking-by-Detection）： 這是目前最主流的MOT方法。我們將詳細講解其核心流程：首先使用目標檢測器檢測齣每一幀中的所有目標，然後通過數據關聯算法將不同幀中的檢測框匹配起來。我們將深入分析常用的數據關聯算法，如匈牙利算法，以及基於外觀特徵、運動模型（如卡爾曼濾波）的匹配策略。 端到端跟蹤方法： 除瞭基於檢測的跟蹤，本章還將介紹一些端到端的跟蹤算法，這些算法將檢測和跟蹤過程集成在一個網絡中，以期獲得更好的性能。例如，一些基於Transformer的網絡結構，如何利用Attention機製來處理目標的時空關係。 在多目標跟蹤部分，我們還將探討一些關鍵的技術細節，例如如何處理目標的齣現與消失、如何應對目標ID切換（ID Switch）問題，以及如何評估MOT算法的性能。 第三章：核心技術深入解析——特徵提取、數據關聯與模型優化 為瞭更深入地理解目標檢測與跟蹤算法，本章將迴溯並深化對其中核心技術的探討。 特徵提取： 我們將詳細分析捲積神經網絡（CNN）在特徵提取中的作用。從基礎的捲積層、池化層到更復雜的殘差網絡（ResNet）、密集連接網絡（DenseNet）等，我們將探討不同網絡結構的特點及其對特徵提取能力的影響。同時，我們還將介紹一些在目標跟蹤中常用的外觀特徵提取方法，例如如何利用Siamese網絡進行匹配。 數據關聯： 數據關聯是多目標跟蹤中的核心挑戰。除瞭前麵提到的基於代價矩陣的匹配方法，本章還將介紹一些更高級的數據關聯技術，例如基於圖的匹配方法，以及利用深度學習模型直接學習關聯關係的方法。我們會探討如何構建有效的匹配代價，綜閤考慮目標的相似度、運動狀態、以及時間上的連續性。 模型優化與性能提升： 本章還將涉及模型訓練和優化方麵的內容。我們將介紹一些常用的損失函數（如交叉熵損失、IoU損失），以及如何通過數據增強、學習率調整、正則化等技術來提升模型的魯棒性和泛化能力。對於實時性要求較高的應用，我們還將探討模型壓縮、量化、以及高效網絡設計等技術。 第四章：實戰應用——從安防監控到自動駕駛的智能化解決方案 理論知識的最終目的是應用於實際。本章將展示目標檢測與跟蹤技術在各個領域的廣泛應用，並通過具體的案例分析，幫助讀者理解這些算法如何解決實際問題。 智能安防： 在公共安全領域，目標檢測與跟蹤被廣泛應用於視頻監控。例如，人臉檢測與識彆、行人檢測與行為分析、車輛檢測與軌跡追蹤等，可以有效地提升監控效率，輔助事件偵察。我們將探討在復雜光照、遮擋等場景下，如何選擇閤適的算法來應對挑戰。 自動駕駛： 自動駕駛汽車的感知係統是其核心部分，其中目標檢測與跟蹤扮演著至關重要的角色。我們將介紹如何利用這些技術來檢測和跟蹤道路上的車輛、行人、自行車等交通參與者，以及交通標誌、信號燈等，從而為車輛的路徑規劃和決策提供準確的信息。本章將重點關注實時性、魯棒性以及在惡劣天氣條件下的挑戰。 智能製造與工業自動化： 在工業生産綫上，目標檢測與跟蹤可以用於産品缺陷檢測、工件定位、機器人抓取引導等。我們將展示如何利用視覺技術提升生産效率和産品質量。 智慧零售與城市管理： 在零售領域，人流統計、顧客行為分析可以優化商品陳列和營銷策略。在城市管理方麵，交通流量監測、違章行為抓拍等都可以受益於先進的視覺技術。 在每個應用案例中，我們將分析該場景對目標檢測與跟蹤算法的具體要求，並結閤前麵章節介紹的算法原理，探討如何進行技術選型、係統設計和性能優化。 第五章：麵嚮未來的發展趨勢與前沿探索 在對現有技術進行深入分析的同時，本章也將放眼未來，探討目標檢測與跟蹤技術的發展趨勢與前沿方嚮。 Transformer在視覺領域的應用： 隨著Transformer模型在自然語言處理領域的成功，其在計算機視覺領域的應用也日益廣泛。我們將探討Vision Transformer (ViT)及其變體如何應用於目標檢測與跟蹤，以及Attention機製如何更好地捕捉目標的長距離依賴關係。 自監督學習與無監督學習： 如何減少對大量標注數據的依賴，是當前研究的重要方嚮。我們將探討自監督學習和無監督學習方法在目標檢測與跟蹤領域的潛力，例如如何利用自身數據生成監督信號。 3D目標檢測與跟蹤： 隨著激光雷達、深度相機的普及，3D目標檢測與跟蹤技術變得越來越重要，尤其在自動駕駛和機器人領域。我們將簡要介紹3D點雲數據處理以及相關的檢測與跟蹤方法。 實時性與輕量化模型： 隨著邊緣計算和嵌入式設備的發展，對輕量化、高效的目標檢測與跟蹤模型的需求日益增長。我們將探討模型壓縮、量化、以及設計更高效網絡結構的方法。 可解釋性與魯棒性： 提高算法的可解釋性，讓模型的行為更加透明，以及進一步提升算法在各種復雜場景下的魯棒性，是未來研究的重要方嚮。 通過對這些前沿方嚮的探討，讀者將能夠對目標檢測與跟蹤技術的未來發展有一個清晰的認識，並從中獲得啓發，為進一步的學習和研究奠定基礎。 本書力求內容詳實、結構清晰、理論與實踐相結閤，旨在為從事計算機視覺、機器學習、人工智能等領域的科研人員、工程師以及相關專業的學生提供一本權威、實用的參考書籍。我們希望通過本書，能夠幫助讀者深刻理解目標檢測與跟蹤算法的原理，掌握其實際應用方法，並激發對這一充滿活力的研究領域的更大興趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非計算機視覺專業背景的讀者，我最初對這本書抱有一種學習新知識的忐忑。然而，這本書的語言風格和內容組織卻大大降低瞭我的入門門檻。作者在講解復雜的概念時，總是會先從一個直觀的比喻或一個簡單的例子入手，然後逐步引入專業的術語和數學公式，這種層層遞進的方式讓我更容易理解。我尤其欣賞書中在講解一些關鍵算法時，配有的圖示和流程圖，它們能夠非常形象地展示算法的執行過程，幫助我擺脫瞭純文字描述帶來的抽象感。而且，書中對於一些易混淆的概念，比如檢測中的“anchor box”和跟蹤中的“re-identification”之間的區彆，都進行瞭清晰的辨析，避免瞭我在學習過程中産生不必要的睏惑。雖然書中也涉及到瞭大量的數學推導，但作者的講解方式使得這些公式不再是冰冷的符號，而是被賦予瞭實際的意義，讓我看到瞭它們在解決實際問題中的強大力量。這本書確實讓我對目標檢測與跟蹤領域産生瞭濃厚的興趣，並且充滿瞭繼續探索下去的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的，與其說是知識的啓發，不如說是對整個領域認知的重塑。起初，我抱著學習幾招“絕活”的心態去翻閱，希望能在短時間內掌握一些實用的檢測和跟蹤技巧，能夠立即投入到實際的項目中去。然而，隨著閱讀的深入，我逐漸意識到，這本書的價值遠不止於此。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我理解目標檢測與跟蹤算法背後深刻的原理。我尤其欣賞作者在講解復雜模型時，那種化繁為簡的功力。很多時候，那些我曾經覺得難以理解的數學公式和算法流程，在作者的筆下變得清晰明瞭，仿佛我第一次能夠真正“看到”算法是如何工作的，而不是僅僅停留在“知道”這個算法存在。書中對不同算法的優劣勢、適用場景的分析也相當到位，這對於我這種需要在項目中做齣技術選型的人來說，無疑是極大的幫助。我不再是盲目地追逐最新最熱的模型，而是能根據實際需求，理性地選擇最適閤的解決方案。這本書讓我深刻理解到，真正的“實用性”並非來自於簡單堆砌的技巧，而是建立在對基礎原理的透徹把握之上。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，剛拿到這本書時，我最看重的是它的“實用性”三個字，期待能從中找到大量可以直接套用的代碼和現成解決方案。讀完後，我發現這種期待得到瞭部分滿足，但更多的是一種意料之外的收獲。這本書並沒有簡單地羅列各種算法的API調用方式，而是花瞭相當大的篇幅去講解算法背後的數學模型和推理過程。比如，在討論目標跟蹤的運動模型時，作者不僅介紹瞭常見的模型，還詳細解釋瞭它們是如何從物理學原理或統計學角度推導齣來的，以及在不同場景下的局限性。這種嚴謹的學術態度，雖然在初期可能會讓一些追求“快速上手”的讀者覺得有些“枯燥”，但從長遠來看，它卻是建立真正技術能力的基石。我發現，當我對算法的原理有瞭更深入的理解後，即使遇到一些書中沒有直接提及的變種或問題，我也能憑藉自己的知識體係去分析和解決。這本書讓我明白，真正的“實用”並非復製粘貼，而是基於深刻理解的靈活應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的啓發，在於它不僅僅是一本關於“算法”的書，更是一本關於“解決問題”的書。作者在介紹各種算法的同時，還會深入探討這些算法在實際應用中所麵臨的挑戰，例如光照變化、遮擋、尺度變化等，並且會給齣相應的解決方案和優化思路。這一點對我非常有價值，因為我通常是在實際項目中遇到問題，然後去尋找解決方案。而這本書讓我能夠提前預判到可能齣現的問題，並從中學習如何去應對。書中對不同算法在實際場景下的性能評估和權衡分析也相當細緻，這讓我明白，在實際應用中，往往需要在精度、速度、資源消耗等多個維度之間做齣權衡，並沒有“萬能”的算法。作者在案例分析部分，通過對真實場景的解讀，讓我看到瞭這些算法的實際落地過程，並且理解瞭在不同的應用需求下，如何選擇和組閤不同的算法。這本書讓我認識到，真正的“實用”是將理論知識與實際需求緊密結閤，從而有效地解決現實世界中的問題。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書在技術深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。它並非停留在錶麵概念的介紹，而是深入剖析瞭目標檢測與跟蹤算法的核心機製。例如，在講解特徵提取部分，作者詳細闡述瞭從SIFT、HOTS等傳統特徵到CNN等深度學習特徵的演變過程，並且對不同特徵的數學原理進行瞭嚴謹的推導。這對於我這樣希望深入理解算法底層邏輯的讀者來說，簡直是如獲至寶。此外，書中對各種主流檢測算法（如YOLO係列、Faster R-CNN等）的架構、訓練策略以及關鍵技術點進行瞭詳盡的剖析，讓我能夠更清晰地理解它們的設計思想和性能瓶頸。而在跟蹤算法方麵，從卡爾曼濾波、粒子濾波等經典方法，到基於深度學習的端到端跟蹤算法，作者都進行瞭係統性的梳理和介紹，並且給齣瞭豐富的實例和對比分析。這種從基礎理論到前沿應用的全麵覆蓋，讓我能夠建立起一個完整的知識體係，並且對整個領域的發展脈絡有瞭更深刻的認識。這本書無疑為我後續更深入的學習和研究打下瞭堅實的基礎。