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裴蓓 著

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• 机器学习
• 计算机视觉
• 工业检测
• 质量控制
• 算法
• 数据分析

店铺： 广影图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115226754

商品编码：29694717882

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名:自动检测与转换技术

定价：25.00元

售价：17.0元,便宜8.0元,折扣68

作者:裴蓓

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

内容提要

本书主要介绍在工业、科研、生产、生活等领域常用传感器的基本概念、工作原理、特性参数等。书中按照不同的测量参数分类对不同的传感器进行介绍，包括温度传感器，光电传感器，磁电传感器，气体和湿度传感器、力和位置传感器、新型传感器和智能传感器。
　　本书注重应用性和实用性，强调对技能的培养，适用于中等职业学校电气运行与控制专业、机电技术应用专业、电子技术应用专业等相关专业，也可作为工业领域、家电维修等相关行业维护、维修传感器的操作工人的参考用书。

目录

绪论　
章　传感器技术基础　
1.1　测量的概念和测量方法　
1.2　测量误差及分类　
1.3　传感器与自动测控系统　
1.4　传感器的特性与技术指标　
1.5　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第2章　温度传感器　
2.1　温度概述　
2.2　热电阻式温度传感器　
2.3　热电偶温度传感器　
2.4　集成温度传感器　
2.5　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第3章　光电传感器　
3.1　光电传感器概述
3.2　光纤传感器　
3.3　红外传感器　
3.4　图像传感器　
3.5　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第4章　磁电传感器　
4.1　磁敏传感器　
4.2　霍尔传感器　
4.3　电涡流传感器　
4.4　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第5章　气体和湿度传感器　
5.1　气体传感器概述　
5.2　湿敏传感器　
5.3　技能实训
本章小结　
思考与练习　
第6章　力和位置传感器　
6.1　力传感器概述　
6.2　电阻应变片传感器　
6.3　电容传感器　
6.4　电感式传感器　
6.5　压电式传感器　
6.6　数字式位置及位移传感器　
6.7　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第7章　新型传感器　
7.1　微波传感器　
7.2　超声波传感器　
7.3　生物传感器　
7.4　技能实训　
本章小结　
思考与练习　
第8章　智能传感器　
8.1　机器人传感器　
8.2　智能传感器　
本章小结　
思考与练习

作者介绍

文摘

序言

《视觉拾遗：深度感知与智能再现的艺术》 简介 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量视觉数据包围。从社交媒体上的照片分享，到监控视频中的异常事件预警，再到医疗影像中的细微病变诊断，视觉信息扮演着越来越重要的角色。然而，原始的图像和视频往往是混沌的、低效的，无法直接传递其内在的丰富含义。如何从这些纷繁复杂的视觉信号中提取有价值的信息，并将其转化为更易于理解、更具指导意义的形式，便成为了亟待解决的关键问题。《视觉拾遗：深度感知与智能再现的艺术》一书，正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了现代计算机视觉技术如何实现对视觉世界的“深度感知”，并在此基础上进行“智能再现”的精妙过程。 本书并非一本单纯的技术手册，而是一次对视觉信息处理智能化演进的系统性梳理与深度探索。它旨在揭示隐藏在图像和视频背后的逻辑，教授读者如何构建能够理解、分析乃至创造视觉内容的智能系统。我们将跳出表象，直击核心，从基础的感知原理出发，逐步深入到复杂的推理与生成机制，最终构建起一个关于“如何让机器看懂世界并与之互动”的完整知识体系。 第一章 视觉的基石：从像素到语义 本章将带领读者回到视觉信息处理的起点。我们首先会回顾经典的图像处理技术，如边缘检测、特征提取（SIFT, SURF等）以及图像滤波等，理解它们如何为后续的分析奠定基础。但更重要的是，我们将强调这些传统方法在面对复杂场景时的局限性，并引出深度学习在视觉领域的革命性突破。 我们将详细介绍卷积神经网络（CNN）的核心架构，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等，以及它们在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得的辉煌成就。通过深入剖析卷积层、池化层、激活函数等关键组成部分的工作原理，以及反向传播算法如何训练这些网络，读者将对深度学习模型如何从原始像素数据中学习到层次化的视觉特征有一个清晰的认识。我们还会探讨不同网络结构的设计哲学，理解它们如何针对不同的视觉任务进行优化。 本章的重点在于 bridging the gap between raw pixel data and meaningful semantic understanding。我们将讨论如何通过网络训练，使模型能够识别出图像中的物体、场景、甚至是抽象概念，而不仅仅是颜色和纹理的组合。 第二章 洞察万物：深度目标识别与场景理解 一旦机器能够“看”到物体，下一步便是“识别”它们，并理解它们在图像中的具体位置和关系。本章将深入探讨目标检测和实例分割等核心技术。 我们将详细介绍单阶段和双阶段的目标检测算法，如YOLO系列（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）以及Faster R-CNN等。通过对比它们在速度和精度上的权衡，读者将了解如何根据实际应用需求选择合适的检测器。同时，我们还会讲解如何利用Anchor Boxes、NMS（Non-Maximum Suppression）等技术来优化检测结果。 实例分割则更进一步，它要求模型不仅要框出目标，还要为每个独立的目标生成精确的像素级掩码。Mask R-CNN等经典算法将在此章节中被详细解析，展示其如何巧妙地将目标检测与像素级分割相结合。 除了识别独立的物体，理解整个场景的含义也至关重要。本章将介绍场景分类、场景解析以及关系推理等技术。例如，我们如何判断一张图片是“海滩”、“城市街道”还是“室内咖啡馆”？又如何理解“一个人正在喂一只狗”这样的场景描述？这些都需要模型具备更高级别的理解能力，而这往往需要结合图像中的物体信息、空间布局以及潜在的语义关系。 第三章 动态视觉：视频分析与行为识别 现实世界是动态的，视频数据提供了更为丰富和立体的视觉信息。本章将聚焦于视频分析技术，特别是如何从连续的视频帧中提取有用的信息。 我们首先会探讨视频中的运动分析，包括光流估计、运动轨迹跟踪等。这些技术能够帮助我们理解物体在视频中的移动方式和速度，这对于安防监控、自动驾驶等领域至关重要。 随后，我们将深入研究行为识别。从简单的手势识别到复杂的活动识别（如“跑步”、“打篮球”、“开会”等），行为识别是理解视频内容的关键。本书将介绍基于CNN、RNN（Recurrent Neural Network）以及3D CNN等模型在视频行为识别中的应用。理解时间序列信息在视频分析中的重要性，以及如何设计能够捕捉时空特征的网络架构，将是本章的重点。 此外，我们还会讨论视频中的事件检测，即在海量视频流中找出特定事件（如“交通事故”、“火灾”等）的发生。这需要模型具备对时间和空间信息的综合分析能力，以及对事件发生的模式进行学习。 第四章 视觉的创造：图像生成与风格迁移 如果说前几章侧重于“理解”，那么本章则将视角转向“创造”。深度学习不仅能帮助机器“看懂”世界，还能让它们“创作”视觉内容。 生成对抗网络（GANs）无疑是本章的核心。我们将详细介绍GANs的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，以及它们如何协同进化，最终生成逼真的图像。我们将剖析DCGAN、StyleGAN、BigGAN等经典GAN模型的架构和训练技巧，并讨论它们在图像生成、超分辨率、图像修复等任务中的应用。 风格迁移（Neural Style Transfer）将是另一个重要议题。它允许我们将一幅图像的内容与另一幅图像的风格结合，创造出具有艺术感的作品。我们将解析实现风格迁移的算法，理解内容损失和风格损失的计算方式，以及如何利用预训练的CNN模型来提取图像的语义内容和风格特征。 本章还将探讨图像修复（Image Inpainting）和图像超分辨率（Image Super-Resolution）等技术，它们都属于智能图像再现的范畴，旨在根据已有信息“补全”缺失的部分或“提升”图像的质量。 第五章 交互与应用：从理论到实践 前几章的知识积累，最终是为了在实际应用中发挥作用。本章将带领读者将前面学到的技术融会贯通，探讨它们在各个领域的实际应用。 我们将深入分析计算机视觉在以下领域的应用： 自动驾驶： 目标检测、障碍物识别、车道线检测、交通标志识别、三维重建等。 医疗影像分析： 疾病诊断（如肿瘤检测、视网膜病变识别）、影像配准、手术导航等。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 场景重建、物体跟踪、姿态估计、手势交互等。 智能安防： 人脸识别、行为分析、异常事件检测、人群密度估计等。 工业检测： 产品缺陷检测、质量控制、自动化装配等。 人机交互： 语音识别与视觉的结合、情感识别、用户行为分析等。 在本章的最后，我们还将展望计算机视觉技术的未来发展方向，例如多模态学习（结合文本、音频等）、自监督学习、小样本学习、可解释性AI以及计算摄影等。我们鼓励读者在掌握了本书的基础知识后，继续探索更广阔的领域，并积极参与到计算机视觉技术的创新与应用中。 结语 《视觉拾遗：深度感知与智能再现的艺术》旨在为读者构建一个清晰、系统且深入的视觉技术认知框架。我们相信，通过对本书内容的学习，您将能够更深刻地理解机器如何“看见”世界，如何从纷繁的视觉信息中提取价值，并最终能够利用这些技术解决现实世界中的挑战，甚至创造出全新的视觉体验。这是一场探索视觉智能奥秘的旅程，而您，正是这场旅程的参与者与创造者。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我书架上已经静静地躺了一段时间，但每当我遇到新的技术难题时，我都会不由自主地翻开它。它最让我印象深刻的特点是其极强的“跨学科整合能力”。自动检测与转换技术本身就是一个交叉领域，涉及信号处理、计算机视觉、模式识别等多个学科，这本书成功地将这些看似分散的知识点编织成一个逻辑严密的整体。书中对于“多模态数据融合”的论述尤其精彩，它不仅介绍了数据融合的不同层次和方法，还探讨了在工业环境中如何处理传感器之间的时间同步和空间校准问题，这些都是实际项目中必须面对的硬骨头。作者的文字充满了对技术细节的执着，每一个算法的选择背后都有着充分的理由和对比论证。这让我感觉到，这不是一本应付了事的作品，而是作者多年心血的结晶。对于那些希望深入理解技术底层原理，而不是满足于调用API的工程师来说，这本书的价值是无可替代的。它教会我的不仅是“如何做”，更是“为什么要这样做”。

评分☆☆☆☆☆

很少有一本技术书籍能让我读到酣畅淋漓，这本关于自动检测与转换技术的书做到了。它的核心竞争力在于对“未来可扩展性”的深刻思考。作者没有把技术停留在当前的成熟阶段，而是花了大篇幅去探讨如何构建适应未来变化的、具有自适应能力的检测系统。书中对“迁移学习”和“少样本学习”在检测任务中的应用探讨，极具前瞻性，这些技术是解决数据稀疏问题的关键。我特别欣赏书中在每一章末尾设置的“开放性问题与研究方向”，这不仅仅是对内容的总结，更是对读者思维的激发，促使我们在合上书本之后仍然保持对技术前沿的好奇心和探索欲。这种引导式的学习体验，远比单纯的知识灌输要有效得多。此外，排版和图表的质量也值得称赞，清晰的逻辑结构使得即便是长篇论述也不会让人感到迷失。这本书，无疑是该领域内一部里程碑式的作品，它为我们描绘了一个技术不断进化、系统不断优化的宏伟蓝图，让人充满干劲去迎接下一个技术挑战。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书的期望并不高，总觉得技术书籍难免枯燥乏味，充斥着公式和晦涩的术语。然而，这本书却成功地打破了我的刻板印象。它的叙事风格非常流畅自然，仿佛在听一位博学的专家娓娓道来。作者在介绍复杂的“转换算法”时，没有采用那种冷冰冰的教科书式陈述，而是通过大量的类比和生动的图示来辅助理解，即便是初次接触这些概念的人，也能迅速抓住核心要点。我尤其赞赏作者在处理不同技术路线时的客观态度，他们平衡地介绍了基于规则的方法和基于学习的方法的优劣，没有偏颇地推崇某一种技术，这体现了作者深厚的学术功底和严谨的科学精神。更重要的是，这本书非常注重工程实现中的“陷阱”和“优化策略”，这些都是理论书籍中很少涉及的宝贵经验。比如，它详细分析了在资源受限的边缘设备上部署检测模型时需要考虑的性能权衡问题，这对于我们做嵌入式系统开发的人来说，简直是雪中送炭。总而言之，这是一本兼具学术深度和工程实用的佳作，阅读体验极其舒适。

评分☆☆☆☆☆

这本关于自动检测与转换技术的书，简直就是为我这种刚入行的新手量身定做的。我记得我刚开始接触这个领域的时候，感觉就像在大海捞针，各种理论和实践经验散落在不同的地方，让人摸不着头脑。这本书的结构非常清晰，它没有一上来就抛出那些晦涩难懂的数学公式，而是从最基础的概念讲起，一步步引导读者进入更深层次的探讨。特别是它在描述一些核心算法时，不仅给出了严谨的数学推导，还配上了生动的代码示例和实际应用场景的分析，让我对这些技术有了更直观的理解。我特别欣赏作者在“案例分析”部分的处理方式，他们选择的都是当下业界非常热门的应用，比如智能制造中的缺陷检测、医疗影像的自动分析等，通过这些具体的例子，我能清晰地看到理论是如何转化为生产力的。读完前几章，我已经能对一些基本的检测流程有所把握，这极大地增强了我解决实际问题的信心。这本书的优点在于它的深度和广度兼备，既有理论的深度，又不失实践的广度，对于想要系统学习这门技术的读者来说，绝对是一本不可多得的好教材。我强烈推荐给所有对自动化、人工智能在检测和转换领域感兴趣的同仁们。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在自动化领域摸爬滚打了多年的老兵，我对市面上形形色色的技术书籍都有所涉猎，但鲜有能让我眼前一亮的。这本关于自动检测与转换技术的著作，给我带来的震撼是持续的。它最引人注目的地方在于其对“前沿趋势”的把握，书中对最新的一些基于深度学习的实时检测模型的介绍，让我看到了传统方法的局限性以及未来技术发展的方向。作者似乎有着非常敏锐的洞察力，他们不仅停留在对现有技术的罗列，更深入地探讨了这些技术背后的哲学思想和适用边界。我特别喜欢其中关于“不确定性量化”的章节，这个问题在实际工程中常常被忽视，但它直接关系到系统的可靠性。这本书用一种近乎诗意的语言，将复杂的概率模型阐述得清晰明了，让人在阅读中享受智力上的挑战与满足。虽然有些高级章节需要一定的专业背景才能完全领会，但这并不妨碍它作为一本前沿参考书的价值。它更像是一位经验丰富的导师，在关键时刻点拨你，让你在技术探索的道路上少走弯路。对于追求技术极致的专业人士来说，这本书绝对是案头必备的工具书，值得反复研读。