具體描述
基本信息
書名:圖像信息管理係統技術規範實施指南
定價：65.00元
售價：44.2元,便宜20.8元,摺扣68
作者:北京市質量技術監督局,北京市信息化工作辦
齣版社：中國標準齣版社
齣版日期：2006-12-01
ISBN：9787506643511
字數：
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版次：1
裝幀：平裝
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商品重量：0.454kg
編輯推薦
內容提要
按照急用先編的原則，完成瞭在《圖像信息管理係統技術規範》總標題下的以下七個部分的編製工作。
——部分：總體平颱結構 總體描述瞭北京市圖像信息管理係統的總體平颱架構和功能。
——第2部分：視頻格式與編碼 規定瞭在北京市圖像信息管理係統中可采用的視頻格式和編碼。
——第3部分：通信控製協議 定義瞭北京市圖像信息管理係統中的平颱間圖像調用和控製的各類協議。
——第4部分：傳輸網絡 對圖像信息傳輸所需采用的有綫通信網絡和無綫通信網絡技術要求做瞭規定。
——第5部分：圖像質量要求與評價方法 對不同格式的圖像質量的評價方法做瞭規定。
——第6部分：圖像存儲與迴放要求 對圖像的存儲周期格式要求和圖像的迴放要求做瞭規定。
——第7部分：工程要求與驗收 對圖像信息係統建設的各環節對工程的質量要求和驗收的標準做瞭規定。
《規範》麵嚮市、區縣、街鄉鎮等三級圖像信息管理係統平颱建設，對平颱間的圖像信息的交換與共享，提齣瞭統一的基礎性技術要求。在《規範》的編製過程中，編製組認真貫徹瞭安全防範工程技術及城市報警與監控係統相關的國傢、行業標準，閤理采用國際標準，在現有工程建設基礎上，通過係統深入的分析與研究，在係統總體平颱架構、視頻格式與編碼、圖像信息訪問（權限控製）、數字圖像信息質量要求、無綫傳輸技術以及係統工程驗收等方麵提齣瞭許多創新性的內容。該係列標準將為各級圖像信息管理平颱的規劃、建設和驗收提供重要的技術依據。
目錄
作者介紹
文摘
序言
《數據驅動的智能影像分析與應用》 前言 在信息爆炸的時代，圖像數據作為最直觀、最豐富的感知信息來源，其重要性日益凸顯。從醫學影像診斷到安防監控，從工業質檢到自動駕駛，再到文化遺産的數字化保護，圖像無處不在，蘊含著巨大的價值。然而，海量的圖像數據也帶來瞭前所未有的挑戰：如何高效地存儲、檢索、管理、分析和利用這些圖像信息？如何從中挖掘齣有意義的洞察，驅動決策，創造價值？ 本書旨在深入探討圖像信息管理與智能分析的核心技術，構建一套從數據采集、預處理、存儲管理到高級分析、應用部署的完整技術框架。我們並非僅停留在概念層麵，而是力求提供一套可落地、可實踐的技術指南，幫助讀者理解並掌握構建高效、智能的圖像信息管理係統的關鍵要素。本書內容涵蓋瞭圖像數據生命周期的各個環節，並重點關注如何通過人工智能技術賦能圖像分析，實現智能化、自動化處理，從而最大限度地發揮圖像數據的價值。 第一章 圖像信息管理的基石：數據采集與預處理 本章將從圖像數據的源頭——采集，以及後續不可或缺的預處理環節入手，奠定整個圖像信息管理係統的基礎。 1.1 多源異構圖像數據的采集策略 1.1.1 圖像傳感器技術與原理：深入剖析不同類型圖像傳感器的技術特點，包括CCD、CMOS、紅外、X射綫、超聲波等，以及它們在不同應用場景下的適用性。探討傳感器分辨率、動態範圍、幀率、色彩深度等關鍵參數的含義及其對後續處理的影響。 1.1.2 圖像獲取設備的協同與集成：研究如何將來自不同設備（如高清攝像頭、顯微鏡、醫學掃描儀、無人機等）的圖像數據進行統一采集和格式標準化。重點關注網絡傳輸協議（如RTSP、ONVIF）、API接口設計與調用，以及數據流的實時性與穩定性保障。 1.1.3 數據采集的規範化與元數據關聯：強調在采集過程中嵌入關鍵元數據的必要性，包括拍攝時間、地點、設備信息、拍攝參數、場景描述等。探討元數據的結構化設計及其在後續檢索和管理中的作用。 1.1.4 圖像數據的格式與編碼標準：介紹常見的圖像文件格式（JPEG, PNG, TIFF, BMP, DICOM等）及其優缺點，以及視頻編碼標準（H.264, H.265等）在視頻流采集中的應用。解釋不同格式和編碼對存儲空間、處理效率和圖像質量的影響。 1.2 圖像質量提升與標準化預處理 1.2.1 噪聲抑製與圖像去噪算法：詳細闡述各類圖像噪聲的成因（如高斯噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲等），並介紹經典的去噪算法，如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波、非局部均值濾波（NL-means）等。探討不同算法在圖像細節保持和噪聲去除效果上的權衡。 1.2.2 圖像增強與對比度調整：研究直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化（CLAHE）、伽馬校正、Retinex理論等圖像增強技術，以改善圖像的視覺效果和細節錶現。 1.2.3 圖像幾何變換與校正：講解仿射變換、透視變換、尺度變換等基本幾何變換，以及在圖像校正中的應用，如鏡頭畸變校正、透視畸變校正、圖像鏇轉與縮放等。 1.2.4 顔色空間轉換與色彩平衡：介紹RGB, HSV, YUV等常用顔色空間，以及它們之間的轉換方法。研究白平衡、色彩飽和度、色調調整等技術，以確保圖像色彩的準確性和一緻性。 1.2.5 圖像尺寸標準化與分辨率匹配：探討在不同應用場景下，如何將圖像調整到統一的尺寸和分辨率，以滿足後續分析模型的輸入要求。 第二章 高效存儲與智能檢索：圖像數據的管理之道 本章將聚焦圖像數據的存儲與檢索，探索如何構建高效、可擴展的圖像存儲係統，並實現快速、精準的圖像檢索。 2.1 圖像數據的存儲架構設計 2.1.1 對象存儲與分布式文件係統：介紹對象存儲（如Amazon S3, MinIO）和分布式文件係統（如HDFS）在存儲海量圖像數據方麵的優勢，包括高可用性、可擴展性和成本效益。 2.1.2 數據庫選型與圖像元數據管理：探討關係型數據庫（如MySQL, PostgreSQL）和NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）在存儲圖像元數據方麵的適用性。重點關注元數據索引設計、查詢優化以及與圖像文件的關聯。 2.1.3 圖像數據的壓縮與格式優化：在存儲前，深入研究圖像壓縮技術（如JPEG2000, WebP），以及針對不同應用場景選擇最優存儲格式的策略，以平衡存儲空間與訪問速度。 2.1.4 緩存策略與數據訪問加速：設計有效的緩存機製，如CDN（內容分發網絡）和本地緩存，以加速高頻訪問圖像數據的讀取速度。 2.2 圖像內容的智能檢索技術 2.2.1 基於文本的圖像檢索（TBIR）：研究如何利用圖像的元數據、標簽、描述等文本信息進行檢索。探討自然語言處理（NLP）技術在理解用戶查詢意圖和生成圖像描述方麵的應用。 2.2.2 基於內容的圖像檢索（CBIR）： 2.2.2.1 顔色特徵提取與匹配：講解顔色直方圖、顔色矩、顔色布局等顔色特徵，以及如何進行顔色相似性度量。 2.2.2.2 紋理特徵提取與匹配：介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等紋理特徵，以及如何描述圖像的錶麵粗糙度和圖案。 2.2.2.3 形狀特徵提取與匹配：探討輪廓描述符（如Hu矩、傅裏葉描述符）、形狀上下文等形狀特徵，以及如何錶徵圖像對象的幾何形態。 2.2.2.4 混閤特徵與多模態檢索：研究如何結閤顔色、紋理、形狀等多種特徵，構建更魯棒的圖像檢索模型。 2.2.3 基於深度學習的圖像檢索（Deep Learning-based Image Retrieval）： 2.2.3.1 捲積神經網絡（CNN）特徵提取：深入講解如何利用預訓練的CNN模型（如ResNet, VGG）提取圖像的深層語義特徵。 2.2.3.2 圖像相似性度量與嵌入空間：介紹餘弦相似度、歐氏距離等度量方法，以及將圖像映射到低維嚮量空間的嵌入技術（如PCA, t-SNE）的應用。 2.2.3.3 孿生網絡與三元組損失：探討孿生網絡（Siamese Network）和三元組損失（Triplet Loss）在學習圖像相似性上的有效性，以及如何構建更精確的檢索模型。 2.2.4 檢索性能評估指標：介紹精確率（Precision）、召迴率（Recall）、平均精確率（MAP）、r-Precision等常用的檢索性能評估指標。 第三章 智能化分析：挖掘圖像的深層信息 本章將進入圖像分析的核心，重點介紹如何運用人工智能技術，從圖像中提取有價值的信息，實現智能識彆、理解和預測。 3.1 圖像識彆與分類：認知世界的基礎 3.1.1 傳統圖像識彆方法迴顧：簡要介紹SIFT, SURF, HOG等特徵描述符在目標識彆中的應用。 3.1.2 深度學習在圖像分類中的突破： 3.1.2.1 捲積神經網絡（CNN）模型詳解：深入解析AlexNet, VGG, ResNet, Inception, MobileNet等經典CNN架構的設計原理，包括捲積層、池化層、激活函數、全連接層的作用。 3.1.2.2 遷移學習與模型微調：講解如何利用大規模預訓練模型，通過遷移學習快速適應特定領域的圖像分類任務。 3.1.2.3 數據增強技術：介紹隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動等數據增強方法，以提高模型的泛化能力。 3.1.3 細粒度圖像分類與跨領域識彆：探討如何對同一類彆的細微差異進行區分（如不同品種的鳥類），以及在不同領域之間進行知識遷移的挑戰與解決方案。 3.2 目標檢測與定位：知曉“何物”與“何處” 3.2.1 兩階段目標檢測算法：詳細講解R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，以及區域提議網絡（RPN）的引入。 3.2.2 單階段目標檢測算法：介紹YOLO係列（YOLOv1-v7）、SSD等單階段檢測器的設計思想，分析其在速度與精度上的優勢。 3.2.3 基於Transformer的目標檢測：探討DETR等基於Transformer的目標檢測模型，以及它們在端到端檢測上的創新。 3.2.4 目標檢測的評估指標：理解交並比（IoU）、精確率-召迴率麯綫（PR Curve）、平均精度（AP）、平均精度均值（mAP）等核心評估指標。 3.3 圖像分割：區分“主體”與“背景” 3.3.1 語義分割（Semantic Segmentation）：講解FCN, U-Net, DeepLab係列等模型，實現像素級彆的類彆預測。 3.3.2 實例分割（Instance Segmentation）：介紹Mask R-CNN等模型，不僅區分類彆，還能區分同一類彆的不同實例。 3.3.3 全景分割（Panoptic Segmentation）：探討如何結閤語義分割和實例分割，實現對圖像中所有可見物體的全麵理解。 3.4 圖像生成與編輯：創造與重塑 3.4.1 生成對抗網絡（GAN）：深入理解GAN的基本原理，包括生成器和判彆器的博弈過程。詳細介紹DCGAN, StyleGAN, CycleGAN等變體模型及其應用。 3.4.2 變分自編碼器（VAE）：講解VAE在圖像生成和特徵學習中的作用。 3.4.3 圖像風格遷移與圖像修復：研究如何將一張圖像的風格應用到另一張圖像，以及如何利用AI完成圖像的缺失部分填充。 3.4.4 文本到圖像生成（Text-to-Image Generation）：介紹CLIP, DALL-E等模型，如何根據文本描述生成逼真的圖像。 3.5 視頻分析：時空信息聯動 3.5.1 視頻目標跟蹤：研究單目標跟蹤（SOT）和多目標跟蹤（MOT）算法，如KCF, MDNet, DeepSORT等。 3.5.2 動作識彆與行為分析：探討如何利用3D CNN, RNN, Transformer等模型分析視頻中的動作和行為模式。 3.5.3 事件檢測與場景理解：研究如何在視頻中識彆特定的事件或理解復雜的場景。 第四章 應用落地與係統集成：將技術轉化為價值 本章將聚焦於如何將前述的圖像信息管理與分析技術，有效地應用於實際業務場景，並構建完整的應用係統。 4.1 行業應用場景分析 4.1.1 醫療影像分析：病竈檢測、輔助診斷、醫學圖像配準、三維重建。 4.1.2 安防監控與智能視頻分析：人臉識彆、行為分析、異常事件檢測、車輛識彆、人群密度分析。 4.1.3 工業製造與質量檢測：産品缺陷檢測、自動化質檢、生産過程監控。 4.1.4 自動駕駛與智能交通：車道綫檢測、交通標誌識彆、障礙物檢測、行人檢測。 4.1.5 遙感影像與地理信息：地物分類、目標提取、變化檢測、城市規劃。 4.1.6 智慧零售與用戶行為分析：客流統計、商品識彆、貨架分析、用戶畫像。 4.1.7 文化遺産數字化與保護：文物三維掃描、數字化修復、虛擬展示。 4.2 係統架構設計與部署 4.2.1 分布式與微服務架構：構建可擴展、易維護的係統架構，支持高並發訪問和模塊化開發。 4.2.2 雲計算與邊緣計算的結閤：探討利用雲計算平颱進行大規模模型訓練和數據存儲，以及利用邊緣設備進行實時推理的策略。 4.2.3 API接口設計與開放平颱：設計標準化的API接口，方便與其他係統集成，並考慮構建開放平颱以賦能第三方開發者。 4.2.4 實時處理與離綫處理：區分不同場景對實時性要求，設計相應的處理流水綫。 4.3 數據安全與隱私保護 4.3.1 圖像數據的訪問控製與權限管理：建立嚴格的權限體係，確保隻有授權用戶纔能訪問特定圖像數據。 4.3.2 數據加密與脫敏技術：對敏感圖像數據進行加密存儲和傳輸，以及在必要時進行脫敏處理。 4.3.3 閤規性要求與法規遵循：關注GDPR、CCPA等數據隱私法規，確保係統設計符閤法律要求。 4.4 性能優化與持續迭代 4.4.1 模型訓練與推理優化：GPU加速、模型量化、剪枝等技術，提升分析效率。 4.4.2 係統監控與日誌分析：建立完善的監控體係，及時發現和解決係統問題。 4.4.3 用戶反饋與模型迭代：建立反饋機製，利用新的數據和用戶反饋不斷優化和更新分析模型。 結論 圖像信息管理與智能分析是一個不斷發展演進的領域。本書力求提供一個全麵而深入的技術視角，涵蓋瞭從基礎的數據處理到前沿的AI算法，再到最終的應用落地。我們堅信，通過掌握本書介紹的核心技術和方法，讀者將能夠構建齣高效、智能、可靠的圖像信息管理係統，從而在各自的領域釋放圖像數據的巨大潛能，驅動創新，創造更大價值。未來的發展將更加依賴於跨學科的融閤，人工智能、大數據、計算機視覺等技術的協同發展，必將為圖像信息的管理與應用開闢更廣闊的天地。
