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圖像檢測與目標跟蹤技術(第2版) 版權信息
- ISBN：9787576322774
- 條形碼：9787576322774 ; 978-7-5763-2277-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像檢測與目標跟蹤技術(第2版) 內容簡介
本書介紹了圖像檢測與目標跟蹤相關理論和技術。全書共6章，第1章介紹圖像檢測與跟蹤技術發(fā)展現狀；第2章講述了圖像檢測與跟蹤系統(tǒng)的基本組成，分別對攝像機的組成、工作原理、特性、數據接口等進行了講述；第3章講解了常用的圖像預處理算法，包括圖像的灰度化、增強、濾波、校正、壓縮以及邊緣檢測等；第4章和第5章是全書的核心，講述了多種目標檢測與跟蹤算法；第6章為實際應用實例。
圖像檢測與目標跟蹤技術(第2版) 目錄
第1章緒論
1.1圖像檢測與目標跟蹤技術概述
1.2圖像檢測與目標跟蹤技術發(fā)展現狀
1.2.1圖像處理系統(tǒng)
1.2.2圖像目標檢測技術
1.2.3圖像目標跟蹤技術
參考文獻
第2章圖像檢測與目標跟蹤系統(tǒng)
2.1系統(tǒng)基本組成
2.2攝像機
2.2.1圖像傳感器
2.2.2攝像機的主要特參數
2.2.3
2.2.4鏡頭
2.3圖像采集處理系統(tǒng)
2.3.1圖像采集處理設備接口
2.3.2嵌入式圖像采集處理
2.3.3計算機圖像采集處理
2.4輔助系統(tǒng)
2.4.1光源及照明系統(tǒng)
2.4.2云臺
參考文獻
第3章圖像預處理技術
3.1圖像閾值化
3.1.1圖像讀取
3.1.2圖像灰度化
3.1.3圖像閾值分割
3.2圖像
3.2.1直方圖修正法
3.2.2圖像銳化法
3.3圖像邊緣檢測，
3.4圖像濾波-
3.4.1線濾波
3.4.2非線濾波
3.5圖像校正，
3.5.1正交變換和剛體變換
3.5.2仿射變換
3.5.3透視變換
3.6攝像機標定，
3.6.1單目攝像機標定
3.6.2雙目攝像機標定
3.7壓縮編解碼與傳輸
3.7.1多媒體壓縮格式
3.7.2圖像壓縮方法
3.7.3傳輸原理
3.7.4基于Ffimpeg的傳輸實現
3.7.5實驗結果
參考文獻
第4章圖像目標檢測技術
4.1基于運動信息的目標檢測
4.1.1時間差分法
4.1.2背景減除法
4.2基于特征匹配的目標檢測方法
4.2.1特征提取方法
4.2.2基于直方圖匹配的目標檢測
4.2.3基于模板匹配的目標檢測
4.3基于特征點的目標檢測方法
4.3.1 SIFT特征點提取方法
4.3.2 SURF特征點提取方法
4.3.3 ORB特征點提取方法
4.3.4特征點匹配
4.4基于機器學標檢測方法
4.4.1特征提取方法
4.4.2分類器設計
4.5基于多尺度融合網絡的道路分割方法
45.1
4.5.2春積種經網絡及其基本單元
4.5.3道路語義分割模型-.
4.5.4實驗結果與分析-ss
4.5.5小結-
4.6基于圖像多感受野和尺度優(yōu)化網絡的目標檢測.
4.6.1引言-.9.-
4.6.2基于深度學標檢測網絡-nt.
4.6.3基于圖像多感受野的目標檢測網絡.
4.6.4基于自注意力機制的尺度優(yōu)化目標檢測網絡.
4.6.5實驗結果及分析-.
4.6.6小結wenendiee .
4.7基于多尺度深度分解卷積的輕量語義分割網絡。
4.7.1多尺度深度分解卷積MDF特征提取模塊設計
4.7.2基于MDF模塊的語義分制網絡設計
4.73
4.7.4小出.
參考文獻-.
第5章圖像目標跟蹤.
5.1基于Camshift 的目標跟蹤
5.1.1 Meanshift算法-.
5.1.2基于高斯建模和Camshift 的目標跟蹤
5.1.3實驗結果分析-
5.2基于多特征綜合與前景概率的目標跟蹤+
5.2.1特征選擇-.
5.2.2基于Sigmoid 函數的特征融合跟蹤算法
5.2.3前景概率函數示
5.2.4實驗結果分析。
5.3基于濾波器組的特征估計與模型更新的目標跟蹤
5.3.1粒子速波理論
5.3.2基于粒子濾波器組的目標特征狀態(tài)估計.
5.3.3模板更新判據設計.
5.3.4算法流程-.
5.3.5實驗結果分析
5.4基于視覺上下文信息的目標檢測與跟蹤
5.4.1引言.
5.4.2基于閉環(huán)控制的跟蹤與檢測算法架構
……
5.4.3算法實現。.
5.4.4實驗結果與分析
5.4.5小結
參考文獻
第6章圖像檢測與目標跟蹤技術應用
6.1空中機動目標檢測與跟跺系統(tǒng)”
6.1.1系統(tǒng)組成及原理
6.1.2主要部件速型.
6.1.3實驗結果分析
6.2基于單目視覺的地而無人運動平臺道路場景理解
6.2.1引言.
6.2.2基于深度學路分制網絡-
6.2.3檢測分割聯合網絡設計-.
6.2.4實驗結果及分析。.
6.2.5小站e我e.o
6.3基于單目視覺的地面無人運動平臺輕量化諸義分割，
6.3.1快速自注意力結構。et-.
6.3.2基于多推度快速自注意力的上下文建模語義分割網絡設計
6.3.3網絡模型訓練--.
6.3.4實臉站某及分析
6.3.5小結
6.4基于雙目視覺的物體檢測與定位
6.4.1引言.
6.4.2小二乘通近的圖僳特征點三維信息計算
6.4,3基于三角視差的稠密區(qū)城三維信息計算”
6.4.4實驗結果與分析
6.4.5小結.e.
6.5基于紅外光攝像機的目標檢測.
6.5.1網絡結構。.
6.5.2網絡訓練
6.5.3實驗結果
參考文獻
;
展開全部
圖像檢測與目標跟蹤技術(第2版) 作者簡介
李靜，主要從事機器人環(huán)境智能感知與自 航、運動目標檢測與跟蹤等方面的研究，發(fā)表SCI和EI學術論文30余篇，其中高被引論文1篇；作為負責人獲批 自然科學基金青年基金1項，博士后基金特別資助1項、一等資助1項，主持或參與科技合作項目10余項；獲 科技進步二等獎1項（排名8）；以 、二發(fā)明人授權發(fā)明專利8項。王軍政，主要研究方向為伺服運動驅動與控制、控制元件及系統(tǒng)靜動態(tài)性能試驗、機器人控制。主持或完成 自然科學基金、 重點研發(fā)計劃、國防技術研究、科技合作等項目50余項，發(fā)表學術論文140余篇，其中SCI檢索60余篇、EI檢索70余篇，已授權 發(fā)明專利40余項，出版專著1部，參加編寫著作2部。研究成果已推廣應用到航天、航空、 、軍隊、冶金等行業(yè)領域。曾獲 科技進步二等獎（排名1）、省部級科技獎3項，獲 教學成果二等獎（排名1）。
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