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图像检测与目标跟踪技术李静北京理工大学出版社有限责任公司9787576322774

王军政著；李静 / 北京理工大学出版社有限责任公司 / 2023-04 / 其他

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图书 > 自然科学
图像检测与目标跟踪技术李静北京理工大学出版社有限责任公司9787576322774
作者: 王军政著；李静

出版社: 北京理工大学出版社有限责任公司

出版时间: 2023-04

版次: 1

ISBN: 9787576322774

定价: 66.00

装帧: 其他

开本: 16开

页数: 256页
内容简介：

本书主要介绍了图像检测与目标跟踪相关理论和技术。全书共分6章，章主要介绍图像检测与跟踪技术发展现状；第2章讲述了图像检测与跟踪系统的基本组成，分别对摄像机的工作、特、数据接等进行了讲述；第3章讲解了常用的图像预处理算法，包括图像的灰度化、增强、滤波、校正、边缘检测等；第4和5章是本书的核心，详细讲述了多种目标检测与跟踪算法；第6章为实际应用实例。本书内容结了作者及相关人员在目标检测与跟踪方面多年的理论研究和实际应用成果。所讲述的内容层次清晰，系统强，非常实用。

作者简介：

‘李静，主要从事机器人环境智能感知与自主导航、运动目标检测与跟踪等方面的研究，发表SCI和EI学术论文30余篇，其中高被引论文1篇；作为负责人获批国家自然科学基金青年基金1项，博士后基金特别资助1项、一等资助1项，主持或参与科技合作项目10余项；获国家科技进步二等奖1项（排名8）；以第一、二发明人授权发明专利8项。
王军政，主要研究方向为伺服运动驱动与控制、控制元件及系统静动态性能试验、机器人控制。主持或完成国家自然科学基金、国家重点研发计划、国防技术研究、科技合作等项目50余项，发表学术论文140余篇，其中SCI检索60余篇、EI检索70余篇，已授权国家发明专利40余项，出版专著1部，参加编写著作2部。研究成果已推广应用到航天、航空、兵器、军队、冶金等行业领域。曾获国家科技进步二等奖（排名1）、省部级科技奖3项，获国家教学成果二等奖（排名1）。
‘

目录：

章绪论
1.1图像检测与目标跟踪技术概述
1.2图像检测与目标跟踪技术发展现状
1.2.1图像处理系统
1.2.2图像目标检测技术
1.2.3图像目标跟踪技术
参文献
第2章图像检测与目标跟踪系统
2.1系统基本组成
2.2摄像机
2.2.1图像传感器
2.2.2摄像机的主要特参数
2.2.3
2.2.4镜头
2.3图像采集处理系统
2.3.1图像采集处理设备接
2.3.2嵌入式图像采集处理
2.3.3计算机图像采集处理
2.4辅助系统
2.4.1光源及照明系统
2.4.2云台
参文献
第3章图像预处理技术
3.1图像阈值化
3.1.1图像读取
3.1.2图像灰度化
3.1.3图像阈值分割
3.2图像增强
3.2.1直方图修正法
3.2.2图像锐化法
3.3图像边缘检测，
3.4图像滤波-
3.4.1线滤波
3.4.2非线滤波
3.5图像校正，
3.5.1正交变换和刚体变换
3.5.2仿变换
3.5.3透视变换
3.6摄像机标定，
3.6.1单目摄像机标定
3.6.2双目摄像机标定
3.7压缩编解码与传输
3.7.1多媒体压缩格式
3.7.2图像压缩方法
3.7.3传输
3.7.4基于ffimpeg的传输实现
3.7.5实验结果
参文献
第4章图像目标检测技术
4.1基于运动信息的目标检测
4.1.1时间差分法
4.1.2背景减除法
4.2基于特征匹配的目标检测方法
4.2.1特征提取方法
4.2.2基于直方图匹配的目标检测
4.2.3基于模板匹配的目标检测
4.3基于特征点的目标检测方法
4.3.1 sift特征点提取方法
4.3.2 surf特征点提取方法
4.3.3 orb特征点提取方法
4.3.4特征点匹配
4.4基于机器学的目标检测方法
4.4.1特征提取方法
4.4.2分类器设计
4.5基于多尺度融合网络的道路分割方法
45.1
4.5.2春积种经网络及其基本单元
4.5.3道路语义分割模型-.
4.5.4实验结果与分析-ss
4.5.5小结-
4.6基于图像多感受野和尺度优化网络的目标检测.
4.6.1引言-.9.-
4.6.2基于深度学的目标检测网络-nt.
4.6.3基于图像多感受野的目标检测网络.
4.6.4基于自注意力机制的尺度优化目标检测网络.
4.6.5实验结果及分析-.
4.6.6小结wenendiee .
4.7基于多尺度深度分解卷积的轻量语义分割网络。
4.7.1多尺度深度分解卷积mdf特征提取模块设计
4.7.2基于mdf模块的高效语义分制网络设计
4.73
4.7.4小出.
参文献-.
第5章图像目标跟踪.
5.1基于camshift 的目标跟踪
5.1.1 meanshift算法-.
5.1.2基于高斯建模和camshift 的目标跟踪
5.1.3实验结果分析-
5.2基于多特征综合与前景概率的目标跟踪+
5.2.1特征选择-.
5.2.2基于sigmoid 函数的特征融合跟踪算法
5.2.3前景概率函数示
5.2.4实验结果分析。
5.3基于滤波器组的特征估计与模型更新的目标跟踪
5.3.1粒子速波理论
5.3.2基于粒子滤波器组的目标特征估计.
5.3.3模板更新判据设计.
5.3.4算法流程-.
5.3.5实验结果分析
5.4基于视觉上下文信息的目标检测与跟踪
5.4.1引言.
5.4.2基于闭环控制的跟踪与检测算法架构
……
5.4.3算法实现。.
5.4.4实验结果与分析
5.4.5小结
参文献
第6章图像检测与目标跟踪技术应用
6.1空中机动目标检测与跟跺系统”
6.1.1系统组成及
6.1.2主要部件速型.
6.1.3实验结果分析
6.2基于单目视觉的地而无人运动台道路场景理解
6.2.1引言.
6.2.2基于深度学的道路分制网络-
6.2.3检测分割联合网络设计-.
6.2.4实验结果及分析。.
6.2.5小站e我e.o
6.3基于单目视觉的地面无人运动台轻量化诸义分割，
6.3.1快速自注意力结构。et-.
6.3.2基于多推度快速自注意力的上下文建模语义分割网络设计
6.3.3网络模型训练--.
6.3.4实脸站某及分析
6.3.5小结
6.4基于双目视觉的物体检测与定位
6.4.1引言.
6.4.2小二乘通近的图僳特征点三维信息计算
6.4,3基于三角视差的稠密区城三维信息计算”
6.4.4实验结果与分析
6.4.5小结.e.
6.5基于红外光摄像机的目标检测.
6.5.1网络结构。.
6.5.2网络训练
6.5.3实验结果
参文献

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