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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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29376958274

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：实用性目标检测与跟踪算法原理及应用

定价：72.00元

作者：徐光柱,雷帮军

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787118102208

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《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。

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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视觉智能的边界：从感知到决策的演进 在信息爆炸的时代，如何高效、准确地从海量视觉数据中提取有价值的信息，已成为人工智能领域的核心挑战之一。传统的图像处理技术虽然在特定任务上取得了长足进步，但面对复杂多变的真实世界场景，其鲁棒性和智能化水平仍显不足。而“视觉智能”的兴起，正是为了弥合这一差距，它不仅仅是简单的像素分析，更是对图像内容的深度理解、动态变化的精准把握，以及基于理解和把握所进行的智能决策。 本书将带领读者深入探索视觉智能的前沿技术，聚焦于构成其核心能力的两个关键环节：目标检测与目标跟踪。这两个技术相辅相成，共同构筑起机器“看见”并“理解”世界的基础。我们将从基础理论出发，逐步深入到先进的算法模型，并结合实际应用场景，展示它们如何驱动着诸多领域的变革。 第一篇：洞悉万象——目标检测的理论基石与模型演进 目标检测，顾名思义，是指在图像或视频中识别出特定类别的物体，并用边界框（Bounding Box）将其定位。它解决的是“什么在哪里？”的问题。一个成功的检测系统，需要同时具备识别能力（分类）和定位能力（回归）。 我们将从传统目标检测方法开始回顾。在深度学习浪潮兴起之前，基于特征提取（如SIFT, HOG）和分类器（如SVM, AdaBoost）的算法是主流。我们会详细解析这些方法的原理，理解它们如何通过手工设计的特征来描述物体，以及它们的优缺点。例如，HOG特征因其对局部形状和纹理的良好描述能力，在行人检测等任务中表现出色，但其计算量大，且对光照、遮挡等变化敏感。AdaBoost算法则是一种强大的集成学习方法，通过组合弱分类器来构建强分类器，在早期目标检测中发挥了重要作用。 随后，我们将重点介绍深度学习驱动的目标检测革命。卷积神经网络（CNN）的出现，彻底改变了目标检测的面貌。CNN能够自动从海量数据中学习到强大的特征表示，极大地提升了检测的精度和效率。 区域提议（Region Proposal）方法： 这类方法将目标检测任务分解为两个阶段：首先生成候选目标区域，然后在这些区域上进行分类和精细定位。 R-CNN系列： 从R-CNN开始，到Fast R-CNN，再到Faster R-CNN，我们能清晰地看到区域提议方法的演进。R-CNN使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后对每个区域进行CNN特征提取和SVM分类，虽然精度有显著提升，但速度较慢。Fast R-CNN通过在整个图像上共享CNN特征计算，大幅提升了速度。Faster R-CNN则进一步将区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）集成到CNN中，实现了端到端的训练，成为one-stage方法之外的另一个里程碑。 SPP-Net： Spatial Pyramid Poolinging (SPP) 的引入，使得CNN能够处理任意尺寸的输入图像，解决了Fast R-CNN在特征图上区域的尺寸不一致问题。 单阶段（One-Stage）检测器： 这类方法将目标检测视为一个回归问题，直接在图像的密集网格上预测目标类别和边界框，无需单独的区域提议阶段，因此速度更快，更适合实时应用。 YOLO系列： You Only Look Once (YOLO) 系列是单阶段检测器的代表。YOLOv1将图像划分为网格，每个网格负责预测其中心点位于该网格内的目标。YOLOv2 (YOLO9000) 引入了锚框（Anchor Boxes）和多尺度预测，提升了检测小目标的能力。YOLOv3进一步改进了网络结构和预测方式，实现了更优的精度和速度平衡。YOLOv4和YOLOv5（以及后续版本）持续在骨干网络、特征融合、数据增强等多个方面进行优化，不断刷新实时目标检测的性能记录。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)： SSD在不同尺度的特征图上进行预测，能够有效地检测不同大小的目标，并且速度也很快。 基于Transformer的目标检测： 近年来，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，也开始被引入计算机视觉领域。DETR (DEtection TRansformer) 是一个典型的例子，它将目标检测视为一个集合预测问题，利用Transformer的自注意力机制来直接预测一组目标框和类别，无需NMS（非极大值抑制）等后处理步骤，为目标检测带来了新的思路。 在介绍这些模型的同时，我们会深入剖析它们的网络结构、损失函数、数据增强策略以及后处理技术（如NMS）。理解这些细节，是掌握目标检测算法精髓的关键。 第二篇：形影不离——目标跟踪的演进与挑战 目标跟踪，是指在视频序列中，对一个或多个特定目标进行连续的定位。它解决的是“目标在哪里？”的问题，并且是在时间维度上进行的。目标跟踪是实现视频监控、自动驾驶、人机交互等高级视觉应用的基础。 我们将从传统目标跟踪方法谈起。早期的方法，如均值漂移（Mean Shift）和卡尔曼滤波（Kalman Filter），在目标外观变化不大、运动规律可预测的情况下表现良好。均值漂移利用目标颜色直方图的相似性来搜索下一帧的目标位置。卡尔曼滤波则通过建立目标的运动模型，预测目标状态，并利用测量值进行更新。然而，这些方法在面对复杂场景，如目标遮挡、尺度变化、快速运动、以及背景干扰时，鲁棒性较差。 随后，相关滤波（Correlation Filter）方法在目标跟踪领域掀起了一股热潮。这类方法通过构建一个判别性滤波器，在目标区域和背景区域之间进行区分。通过计算滤波器与目标区域的响应峰值，来定位目标。CSR-DCF (Circulant Structure with Kernel）等算法因其高效和不错的性能，成为一时之选。 然而，深度学习的到来，再次为目标跟踪带来了革命性的进展。 判别式跟踪（Discriminative Correlation Filter, DCF）的深度学习结合： 许多先进的跟踪器将深度学习的特征提取能力与DCF的滤波思想结合。例如，MDNet (Multi-Domain Learning Network) 采用多阶段的训练策略，在不同的数据集上学习更鲁棒的特征。SiamFC (Siamese Fully Convolutional Network) 系列则将跟踪视为一个 Siamese 网络下的匹配问题，通过计算目标模板与候选区域的相似度来完成跟踪，速度极快，非常适合实时应用。SiamRPN (Siamese Region Proposal Network) 则在 SiamFC 的基础上引入了 RPN，实现了更精准的定位。 基于 Siamese 网络的跟踪： SiamFC、SiamRPN 等网络结构，通过两个并行的卷积网络（一个用于目标模板，一个用于搜索区域）提取特征，然后计算它们的相似度。这种“离线训练，在线测试”的模式，极大地提高了跟踪速度，并且在许多基准测试中取得了优异的成绩。 多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）： 当需要跟踪视频中的多个目标时，任务的复杂性将大大增加。多目标跟踪通常涉及三个主要步骤：检测（Detection）、关联（Association）和轨迹管理（Trajectory Management）。 检测： 首先在每一帧中检测出所有可能的目标。 关联： 核心在于如何将当前帧检测到的目标与前一帧的目标进行正确匹配。这可以通过外观相似度（如特征向量的距离）、运动预测（如卡尔曼滤波的预测）以及匈牙利算法等匹配策略来实现。 轨迹管理： 包括轨迹的初始化（当新目标出现时）、更新（当目标被跟踪时）和终止（当目标消失或被遮挡时）。 跟踪中的挑战与应对： 遮挡： 当目标被其他物体遮挡时，跟踪器容易丢失目标。应对策略包括使用更鲁棒的特征、利用运动模型进行预测、以及在遮挡解除后重新激活跟踪。 尺度变化： 目标在视频中可能因为距离的远近而发生尺度变化。多尺度特征融合、自适应尺度调整等技术是解决该问题的关键。 光照变化和外观变化： 目标的外观可能因为光照、姿态、表情等因素而发生变化。深度学习强大的特征学习能力在一定程度上缓解了这个问题，同时，一些在线更新模型也可以适应外观的变化。 背景杂乱和相似物体： 复杂的背景和与目标相似的物体容易导致跟踪器误判。设计更具判别性的特征和更精细的匹配策略是应对此挑战的有效途径。 第三篇：智能赋能——目标检测与跟踪的应用探索 目标检测与跟踪技术的进步，为众多领域的智能化应用提供了强大的支撑。 智能交通： 在自动驾驶领域，实时准确的目标检测是识别车辆、行人、交通标志等的基础，而目标跟踪则能预测它们的运动轨迹，为路径规划和决策提供依据。在交通流量监控中，目标检测与跟踪可用于统计车辆数量、识别拥堵区域。 安防监控： 目标检测与跟踪在公共安全领域发挥着至关重要的作用，例如，人群密度分析、异常行为检测、入侵检测、以及搜寻特定目标等。 智能制造： 在工业自动化中，目标检测可用于产品缺陷检测、工件定位；目标跟踪则可用于机器人的精确抓取、生产线上的物料追踪。 智慧零售： 通过对顾客行为的检测与跟踪，可以分析顾客的购物路径、停留区域，为商场优化布局、精准营销提供数据支持。 人机交互： 手势识别、表情识别等都需要精确的目标检测与跟踪作为基础，从而实现更自然、更智能的人机交互体验。 医疗健康： 在医学影像分析中，目标检测可用于识别病灶区域，目标跟踪则可用于动态观察病灶的发展。 本书将通过具体的案例分析，展示这些技术是如何在实际应用中落地，并解决实际问题的。我们将讨论不同应用场景对算法性能的要求，以及如何根据实际需求选择和优化算法。 结语 目标检测与跟踪是人工智能感知智能的重要组成部分，它们是机器理解动态世界、并与之进行智能交互的关键。本书旨在提供一个全面而深入的视角，带领读者从理论到实践，掌握这些核心技术，并激发他们在更广阔的领域进行创新应用。我们相信，随着技术的不断发展，视觉智能将在未来扮演越来越重要的角色，而理解目标检测与跟踪，正是迈向这一未来的重要一步。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在图像处理领域摸爬滚打多年的技术爱好者来说，一本能够提供扎实理论基础与丰富实践经验的书籍，是提升技术水平的必经之路。我一直对目标检测和跟踪技术在各个行业的应用潜力感到兴奋，无论是智能交通中的车辆跟踪，还是智能零售中的顾客行为分析，都离不开这些核心技术。然而，很多时候，我们看到的只是算法的最终效果，却对其背后的实现细节和优化策略知之甚少。我希望能在这本书中找到答案，理解那些能够让算法在复杂多变的真实环境中保持稳定表现的“秘诀”。我期待书中能够深入剖析算法的设计思路，讲解如何处理不同类型的目标，以及如何应对各种干扰因素。同时，我也希望书中能够包含一些关于如何在实际项目中进行性能调优、参数选择的指导，甚至是一些关于数据增强、损失函数设计等方面的深入探讨。如果这本书能够让我对目标检测与跟踪算法的理解从“知其然”提升到“知其所以然”，那我将感到非常满足。

评分☆☆☆☆☆

在机器学习和深度学习飞速发展的今天，目标检测和跟踪技术已经渗透到安防监控、自动驾驶、智能制造等众多领域。我所在的创业公司就致力于开发基于视频分析的智能解决方案，而高效准确的目标检测与跟踪算法是支撑我们产品核心竞争力的关键。然而，在实际的项目开发过程中，我们经常会面临算法选择困难、模型部署效率低下、以及在特定场景下性能衰减等问题。因此，我非常期待这本书能够提供一套系统性的解决方案，不仅仅局限于介绍各种算法的理论，更要关注如何在实际工程中实现高性能、高效率的模型。我希望书中能够涵盖从经典算法到最新进展的演变过程，并且对不同算法的优缺点进行深入分析，帮助读者根据实际需求做出最优选择。此外，对于算法的优化和部署，比如如何在嵌入式设备上运行、如何提高实时性等，我也非常感兴趣。如果书中能够提供一些关于模型压缩、硬件加速等方面的经验分享，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉充满热情的研究生，目前的研究方向正聚焦于目标检测与跟踪的融合应用。在撰写论文和进行实验的过程中，我经常需要查阅大量的资料，但有时会感到信息碎片化，缺乏一个清晰的脉络。我希望这本书能够提供一个完整的知识体系，帮助我系统地梳理目标检测和跟踪领域的发展历程、主流算法的演变以及它们在不同应用场景下的特点。我特别关注书中是否能对一些前沿的算法进行深入剖析，比如基于Transformer的模型在目标检测和跟踪中的应用，以及如何结合多模态信息来提升跟踪精度。此外，我也非常希望书中能提供一些关于评估指标的详细解读，以及如何在学术研究中设计更具创新性和实用性的实验。如果书中能够包含一些关于如何构建大规模数据集、如何进行模型评估以及如何撰写高质量研究论文的建议，那将对我目前的学习和研究工作带来极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚入行的算法工程师，我一直觉得目标检测和跟踪是计算机视觉领域中最具挑战也最实用的方向之一。市场上关于这两个领域的书籍不少，但很多都偏重理论推导，对于初学者来说，理解起来颇为吃力，更不用说将其应用于实际项目了。我之前也尝试过阅读一些经典论文，但缺乏系统性的指导，总感觉像是在零散地拼凑知识点。这次看到这本书的标题，尤其是“实用性”这三个字，瞬间点燃了我学习的兴趣。我非常希望这本书能够像一位经验丰富的导师一样，循序渐进地引导我掌握核心算法的原理，并且重点讲解如何在实际项目中运用这些算法。我希望它能提供一些关于数据集构建、模型训练、性能评估以及部署优化等方面的实用技巧。如果书中能包含一些具体的代码示例或者案例分析，那就更完美了，这样我就可以边学边练，快速提升自己的实战能力。我的目标是能够独立完成一个小型目标检测和跟踪项目，所以一本能够帮助我打下坚实基础并快速上手实践的书籍，对我来说意义非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计透露出一种严谨务实的风格，字体和排版都显得相当专业。我拿到这本书的时候，就被它坚实的学术气息所吸引，但又不禁好奇，究竟是什么样的内容会让它冠以“实用性”这样的标签。我从事计算机视觉领域的研究已经有几年了，一直对目标检测和跟踪算法在实际场景中的落地应用非常感兴趣。我们实验室的项目经常需要处理大量的视频数据，而市面上的一些算法虽然在学术论文中表现优异，但在实际部署时却常常因为计算量大、鲁棒性差而遇到瓶颈。因此，一本真正强调“实用性”的书籍，对于我来说，无疑是一份宝贵的财富。我期待这本书能够深入浅出地讲解那些经过实战检验、性能稳定且易于实现的算法，并且能提供一些关于算法选择、模型优化以及工程落地的实践建议。我尤其关注算法在复杂环境下的表现，比如光照变化、遮挡、目标形变等，这些都是在实际应用中极具挑战性的问题。如果这本书能在这方面提供一些行之有效的解决方案，那我将感到非常欣慰。