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： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102208

商品編碼：29376958274

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

基本信息

書名：實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用

定價：72.00元

作者：徐光柱,雷幫軍

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787118102208

字數：

頁碼：164

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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內容提要

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《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。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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視覺智能的邊界：從感知到決策的演進 在信息爆炸的時代，如何高效、準確地從海量視覺數據中提取有價值的信息，已成為人工智能領域的核心挑戰之一。傳統的圖像處理技術雖然在特定任務上取得瞭長足進步，但麵對復雜多變的真實世界場景，其魯棒性和智能化水平仍顯不足。而“視覺智能”的興起，正是為瞭彌閤這一差距，它不僅僅是簡單的像素分析，更是對圖像內容的深度理解、動態變化的精準把握，以及基於理解和把握所進行的智能決策。 本書將帶領讀者深入探索視覺智能的前沿技術，聚焦於構成其核心能力的兩個關鍵環節：目標檢測與目標跟蹤。這兩個技術相輔相成，共同構築起機器“看見”並“理解”世界的基礎。我們將從基礎理論齣發，逐步深入到先進的算法模型，並結閤實際應用場景，展示它們如何驅動著諸多領域的變革。 第一篇：洞悉萬象——目標檢測的理論基石與模型演進 目標檢測，顧名思義，是指在圖像或視頻中識彆齣特定類彆的物體，並用邊界框（Bounding Box）將其定位。它解決的是“什麼在哪裏？”的問題。一個成功的檢測係統，需要同時具備識彆能力（分類）和定位能力（迴歸）。 我們將從傳統目標檢測方法開始迴顧。在深度學習浪潮興起之前，基於特徵提取（如SIFT, HOG）和分類器（如SVM, AdaBoost）的算法是主流。我們會詳細解析這些方法的原理，理解它們如何通過手工設計的特徵來描述物體，以及它們的優缺點。例如，HOG特徵因其對局部形狀和紋理的良好描述能力，在行人檢測等任務中錶現齣色，但其計算量大，且對光照、遮擋等變化敏感。AdaBoost算法則是一種強大的集成學習方法，通過組閤弱分類器來構建強分類器，在早期目標檢測中發揮瞭重要作用。 隨後，我們將重點介紹深度學習驅動的目標檢測革命。捲積神經網絡（CNN）的齣現，徹底改變瞭目標檢測的麵貌。CNN能夠自動從海量數據中學習到強大的特徵錶示，極大地提升瞭檢測的精度和效率。 區域提議（Region Proposal）方法： 這類方法將目標檢測任務分解為兩個階段：首先生成候選目標區域，然後在這些區域上進行分類和精細定位。 R-CNN係列： 從R-CNN開始，到Fast R-CNN，再到Faster R-CNN，我們能清晰地看到區域提議方法的演進。R-CNN使用選擇性搜索（Selective Search）生成候選區域，然後對每個區域進行CNN特徵提取和SVM分類，雖然精度有顯著提升，但速度較慢。Fast R-CNN通過在整個圖像上共享CNN特徵計算，大幅提升瞭速度。Faster R-CNN則進一步將區域提議網絡（Region Proposal Network, RPN）集成到CNN中，實現瞭端到端的訓練，成為one-stage方法之外的另一個裏程碑。 SPP-Net： Spatial Pyramid Poolinging (SPP) 的引入，使得CNN能夠處理任意尺寸的輸入圖像，解決瞭Fast R-CNN在特徵圖上區域的尺寸不一緻問題。 單階段（One-Stage）檢測器： 這類方法將目標檢測視為一個迴歸問題，直接在圖像的密集網格上預測目標類彆和邊界框，無需單獨的區域提議階段，因此速度更快，更適閤實時應用。 YOLO係列： You Only Look Once (YOLO) 係列是單階段檢測器的代錶。YOLOv1將圖像劃分為網格，每個網格負責預測其中心點位於該網格內的目標。YOLOv2 (YOLO9000) 引入瞭錨框（Anchor Boxes）和多尺度預測，提升瞭檢測小目標的能力。YOLOv3進一步改進瞭網絡結構和預測方式，實現瞭更優的精度和速度平衡。YOLOv4和YOLOv5（以及後續版本）持續在骨乾網絡、特徵融閤、數據增強等多個方麵進行優化，不斷刷新實時目標檢測的性能記錄。 SSD (Single Shot MultiBox Detector)： SSD在不同尺度的特徵圖上進行預測，能夠有效地檢測不同大小的目標，並且速度也很快。 基於Transformer的目標檢測： 近年來，Transformer模型在自然語言處理領域取得瞭巨大成功，也開始被引入計算機視覺領域。DETR (DEtection TRansformer) 是一個典型的例子，它將目標檢測視為一個集閤預測問題，利用Transformer的自注意力機製來直接預測一組目標框和類彆，無需NMS（非極大值抑製）等後處理步驟，為目標檢測帶來瞭新的思路。 在介紹這些模型的同時，我們會深入剖析它們的網絡結構、損失函數、數據增強策略以及後處理技術（如NMS）。理解這些細節，是掌握目標檢測算法精髓的關鍵。 第二篇：形影不離——目標跟蹤的演進與挑戰 目標跟蹤，是指在視頻序列中，對一個或多個特定目標進行連續的定位。它解決的是“目標在哪裏？”的問題，並且是在時間維度上進行的。目標跟蹤是實現視頻監控、自動駕駛、人機交互等高級視覺應用的基礎。 我們將從傳統目標跟蹤方法談起。早期的方法，如均值漂移（Mean Shift）和卡爾曼濾波（Kalman Filter），在目標外觀變化不大、運動規律可預測的情況下錶現良好。均值漂移利用目標顔色直方圖的相似性來搜索下一幀的目標位置。卡爾曼濾波則通過建立目標的運動模型，預測目標狀態，並利用測量值進行更新。然而，這些方法在麵對復雜場景，如目標遮擋、尺度變化、快速運動、以及背景乾擾時，魯棒性較差。 隨後，相關濾波（Correlation Filter）方法在目標跟蹤領域掀起瞭一股熱潮。這類方法通過構建一個判彆性濾波器，在目標區域和背景區域之間進行區分。通過計算濾波器與目標區域的響應峰值，來定位目標。CSR-DCF (Circulant Structure with Kernel）等算法因其高效和不錯的性能，成為一時之選。 然而，深度學習的到來，再次為目標跟蹤帶來瞭革命性的進展。 判彆式跟蹤（Discriminative Correlation Filter, DCF）的深度學習結閤： 許多先進的跟蹤器將深度學習的特徵提取能力與DCF的濾波思想結閤。例如，MDNet (Multi-Domain Learning Network) 采用多階段的訓練策略，在不同的數據集上學習更魯棒的特徵。SiamFC (Siamese Fully Convolutional Network) 係列則將跟蹤視為一個 Siamese 網絡下的匹配問題，通過計算目標模闆與候選區域的相似度來完成跟蹤，速度極快，非常適閤實時應用。SiamRPN (Siamese Region Proposal Network) 則在 SiamFC 的基礎上引入瞭 RPN，實現瞭更精準的定位。 基於 Siamese 網絡的跟蹤： SiamFC、SiamRPN 等網絡結構，通過兩個並行的捲積網絡（一個用於目標模闆，一個用於搜索區域）提取特徵，然後計算它們的相似度。這種“離綫訓練，在綫測試”的模式，極大地提高瞭跟蹤速度，並且在許多基準測試中取得瞭優異的成績。 多目標跟蹤（Multi-Object Tracking, MOT）： 當需要跟蹤視頻中的多個目標時，任務的復雜性將大大增加。多目標跟蹤通常涉及三個主要步驟：檢測（Detection）、關聯（Association）和軌跡管理（Trajectory Management）。 檢測： 首先在每一幀中檢測齣所有可能的目標。 關聯： 核心在於如何將當前幀檢測到的目標與前一幀的目標進行正確匹配。這可以通過外觀相似度（如特徵嚮量的距離）、運動預測（如卡爾曼濾波的預測）以及匈牙利算法等匹配策略來實現。 軌跡管理： 包括軌跡的初始化（當新目標齣現時）、更新（當目標被跟蹤時）和終止（當目標消失或被遮擋時）。 跟蹤中的挑戰與應對： 遮擋： 當目標被其他物體遮擋時，跟蹤器容易丟失目標。應對策略包括使用更魯棒的特徵、利用運動模型進行預測、以及在遮擋解除後重新激活跟蹤。 尺度變化： 目標在視頻中可能因為距離的遠近而發生尺度變化。多尺度特徵融閤、自適應尺度調整等技術是解決該問題的關鍵。 光照變化和外觀變化： 目標的外觀可能因為光照、姿態、錶情等因素而發生變化。深度學習強大的特徵學習能力在一定程度上緩解瞭這個問題，同時，一些在綫更新模型也可以適應外觀的變化。 背景雜亂和相似物體： 復雜的背景和與目標相似的物體容易導緻跟蹤器誤判。設計更具判彆性的特徵和更精細的匹配策略是應對此挑戰的有效途徑。 第三篇：智能賦能——目標檢測與跟蹤的應用探索 目標檢測與跟蹤技術的進步，為眾多領域的智能化應用提供瞭強大的支撐。 智能交通： 在自動駕駛領域，實時準確的目標檢測是識彆車輛、行人、交通標誌等的基礎，而目標跟蹤則能預測它們的運動軌跡，為路徑規劃和決策提供依據。在交通流量監控中，目標檢測與跟蹤可用於統計車輛數量、識彆擁堵區域。 安防監控： 目標檢測與跟蹤在公共安全領域發揮著至關重要的作用，例如，人群密度分析、異常行為檢測、入侵檢測、以及搜尋特定目標等。 智能製造： 在工業自動化中，目標檢測可用於産品缺陷檢測、工件定位；目標跟蹤則可用於機器人的精確抓取、生産綫上的物料追蹤。 智慧零售： 通過對顧客行為的檢測與跟蹤，可以分析顧客的購物路徑、停留區域，為商場優化布局、精準營銷提供數據支持。 人機交互： 手勢識彆、錶情識彆等都需要精確的目標檢測與跟蹤作為基礎，從而實現更自然、更智能的人機交互體驗。 醫療健康： 在醫學影像分析中，目標檢測可用於識彆病竈區域，目標跟蹤則可用於動態觀察病竈的發展。 本書將通過具體的案例分析，展示這些技術是如何在實際應用中落地，並解決實際問題的。我們將討論不同應用場景對算法性能的要求，以及如何根據實際需求選擇和優化算法。 結語 目標檢測與跟蹤是人工智能感知智能的重要組成部分，它們是機器理解動態世界、並與之進行智能交互的關鍵。本書旨在提供一個全麵而深入的視角，帶領讀者從理論到實踐，掌握這些核心技術，並激發他們在更廣闊的領域進行創新應用。我們相信，隨著技術的不斷發展，視覺智能將在未來扮演越來越重要的角色，而理解目標檢測與跟蹤，正是邁嚮這一未來的重要一步。

評分☆☆☆☆☆

在機器學習和深度學習飛速發展的今天，目標檢測和跟蹤技術已經滲透到安防監控、自動駕駛、智能製造等眾多領域。我所在的創業公司就緻力於開發基於視頻分析的智能解決方案，而高效準確的目標檢測與跟蹤算法是支撐我們産品核心競爭力的關鍵。然而，在實際的項目開發過程中，我們經常會麵臨算法選擇睏難、模型部署效率低下、以及在特定場景下性能衰減等問題。因此，我非常期待這本書能夠提供一套係統性的解決方案，不僅僅局限於介紹各種算法的理論，更要關注如何在實際工程中實現高性能、高效率的模型。我希望書中能夠涵蓋從經典算法到最新進展的演變過程，並且對不同算法的優缺點進行深入分析，幫助讀者根據實際需求做齣最優選擇。此外，對於算法的優化和部署，比如如何在嵌入式設備上運行、如何提高實時性等，我也非常感興趣。如果書中能夠提供一些關於模型壓縮、硬件加速等方麵的經驗分享，那將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺充滿熱情的研究生，目前的研究方嚮正聚焦於目標檢測與跟蹤的融閤應用。在撰寫論文和進行實驗的過程中，我經常需要查閱大量的資料，但有時會感到信息碎片化，缺乏一個清晰的脈絡。我希望這本書能夠提供一個完整的知識體係，幫助我係統地梳理目標檢測和跟蹤領域的發展曆程、主流算法的演變以及它們在不同應用場景下的特點。我特彆關注書中是否能對一些前沿的算法進行深入剖析，比如基於Transformer的模型在目標檢測和跟蹤中的應用，以及如何結閤多模態信息來提升跟蹤精度。此外，我也非常希望書中能提供一些關於評估指標的詳細解讀，以及如何在學術研究中設計更具創新性和實用性的實驗。如果書中能夠包含一些關於如何構建大規模數據集、如何進行模型評估以及如何撰寫高質量研究論文的建議，那將對我目前的學習和研究工作帶來極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名在圖像處理領域摸爬滾打多年的技術愛好者來說，一本能夠提供紮實理論基礎與豐富實踐經驗的書籍，是提升技術水平的必經之路。我一直對目標檢測和跟蹤技術在各個行業的應用潛力感到興奮，無論是智能交通中的車輛跟蹤，還是智能零售中的顧客行為分析，都離不開這些核心技術。然而，很多時候，我們看到的隻是算法的最終效果，卻對其背後的實現細節和優化策略知之甚少。我希望能在這本書中找到答案，理解那些能夠讓算法在復雜多變的真實環境中保持穩定錶現的“秘訣”。我期待書中能夠深入剖析算法的設計思路，講解如何處理不同類型的目標，以及如何應對各種乾擾因素。同時，我也希望書中能夠包含一些關於如何在實際項目中進行性能調優、參數選擇的指導，甚至是一些關於數據增強、損失函數設計等方麵的深入探討。如果這本書能夠讓我對目標檢測與跟蹤算法的理解從“知其然”提升到“知其所以然”，那我將感到非常滿足。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計透露齣一種嚴謹務實的風格，字體和排版都顯得相當專業。我拿到這本書的時候，就被它堅實的學術氣息所吸引，但又不禁好奇，究竟是什麼樣的內容會讓它冠以“實用性”這樣的標簽。我從事計算機視覺領域的研究已經有幾年瞭，一直對目標檢測和跟蹤算法在實際場景中的落地應用非常感興趣。我們實驗室的項目經常需要處理大量的視頻數據，而市麵上的一些算法雖然在學術論文中錶現優異，但在實際部署時卻常常因為計算量大、魯棒性差而遇到瓶頸。因此，一本真正強調“實用性”的書籍，對於我來說，無疑是一份寶貴的財富。我期待這本書能夠深入淺齣地講解那些經過實戰檢驗、性能穩定且易於實現的算法，並且能提供一些關於算法選擇、模型優化以及工程落地的實踐建議。我尤其關注算法在復雜環境下的錶現，比如光照變化、遮擋、目標形變等，這些都是在實際應用中極具挑戰性的問題。如果這本書能在這方麵提供一些行之有效的解決方案，那我將感到非常欣慰。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛入行的算法工程師，我一直覺得目標檢測和跟蹤是計算機視覺領域中最具挑戰也最實用的方嚮之一。市場上關於這兩個領域的書籍不少，但很多都偏重理論推導，對於初學者來說，理解起來頗為吃力，更不用說將其應用於實際項目瞭。我之前也嘗試過閱讀一些經典論文，但缺乏係統性的指導，總感覺像是在零散地拼湊知識點。這次看到這本書的標題，尤其是“實用性”這三個字，瞬間點燃瞭我學習的興趣。我非常希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師一樣，循序漸進地引導我掌握核心算法的原理，並且重點講解如何在實際項目中運用這些算法。我希望它能提供一些關於數據集構建、模型訓練、性能評估以及部署優化等方麵的實用技巧。如果書中能包含一些具體的代碼示例或者案例分析，那就更完美瞭，這樣我就可以邊學邊練，快速提升自己的實戰能力。我的目標是能夠獨立完成一個小型目標檢測和跟蹤項目，所以一本能夠幫助我打下堅實基礎並快速上手實踐的書籍，對我來說意義非凡。