BF-实用性目标检测与跟踪算法原理及应用-徐光柱,雷帮军 国防工业出版社 97871181 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

徐光柱，雷帮军 著

图书标签:

• 目标检测
• 目标跟踪
• 实用性算法
• 计算机视觉
• 图像处理
• 深度学习
• 国防工业出版社
• 徐光柱
• 雷帮军
• BF算法

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29810593109

包装：平装

出版时间：2015-04-01

图书基本信息
图书名称	实用性目标检测与跟踪算法原理及应用	作者	徐光柱,雷帮军
定价	72.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118102208	出版日期	2015-04-01
字数		页码	164
版次	1	装帧	平装

内容简介

《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》从实时与实用两个角度，结合具体实例系统讲述了视觉目标检测与跟踪算法原理及应用。 　　在视觉目标检测部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》全面论述了AdaBoost算法原理、积分图及Haar-Like特征快速计算方法和Viola-Jones通用目标检测框架、梯度直方图、SVM原理、HOG与SVM相结合的目标检测框架，同时给出了这两类算法在人脸检测与行人检测中的应用实例及基于openCV的实现。在视觉目标跟踪部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》系统介绍了单目标跟踪算法的分类与现存问题及性能评价方法；详细论述了以压缩感知理论为背景的压缩跟踪算法原理及改进算法．并对其具体实现给出了细节分析；全面讲述了跟踪、学习及检测相结合的视觉目标跟踪算法的原理，并给出了其性能分析。后，从具体问题出发，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》详细说明了目标检测与跟踪算法在人眼区域检测与跟踪、多人脸检测与跟踪、交互式鱼体跟踪系统中的应用。 　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》内容丰富、案例典型，论述由浅入深、重点突出，理论与实例紧密结合，内容安排合理、可读性强。 　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》适用于计算机视觉相关方向的研究生和高年级本科生阅读，同时也可作为相关领域研究人员和目标检测与跟踪算法工程师的参考资料。

作者简介

精彩内容敬请期待

目录

精彩内容敬请期待

编辑推荐

精彩内容敬请期待

文摘

精彩内容敬请期待

序言

精彩内容敬请期待

深度学习赋能下的视觉感知新纪元：从目标识别到场景理解的跨越 在当今科技飞速发展的浪潮中，计算机视觉作为人工智能领域的核心分支，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶汽车的“眼睛”，到智慧安防监控的“大脑”，再到工业生产的“哨兵”，再到医疗影像的“助手”，视觉感知能力的提升，极大地拓展了机器智能的应用边界，也深刻地改变着人类社会的运作模式。 长久以来，实现机器对图像和视频内容的精准理解，一直是计算机视觉研究者们孜孜不倦追求的目标。早期，诸如SIFT、HOG等手工设计的特征提取方法，虽然在特定场景下取得了不错的效果，但其泛化能力有限，难以应对复杂多变的现实世界。随着深度学习技术的崛起，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，目标检测与跟踪算法迎来了颠覆性的变革。CNN强大的特征学习能力，使得机器能够从海量数据中自主提取出更具鲁棒性和表达力的特征，极大地提升了目标检测和跟踪的精度与效率。 目标检测：洞悉“何物”与“何处” 目标检测，顾名思义，是指在图像或视频中找出特定类别的物体，并确定其精确位置的任务。它不仅需要识别出物体是什么（分类），还需要框选出物体在图像中的具体范围（定位）。这一任务的难度在于，目标可能呈现出各种大小、形状、颜色、纹理，并且可能被遮挡、变形、光照变化等因素影响。 传统的图像处理方法，如滑动窗口结合分类器，虽然思路直观，但计算量巨大，效率低下。而深度学习的介入，彻底改变了这一格局。基于深度学习的目标检测算法大致可以分为两大类： 两阶段（Two-Stage）检测器： 这类算法首先生成一系列可能包含目标的“候选区域”（Region Proposals），然后再对这些候选区域进行分类和精细的边界框回归。R-CNN系列算法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）是其中的经典代表。Faster R-CNN通过引入区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），将候选区域的生成过程也集成到神经网络中，大大提高了检测速度，并取得了优异的性能。这类方法通常精度较高，适合对精度要求极高的场景。 单阶段（One-Stage）检测器： 这类算法直接在整个图像上进行预测，将目标检测视为一个回归问题，一次性预测出目标的类别和边界框。YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是单阶段检测器的代表。YOLO将图像划分为网格，每个网格负责预测中心在其内的目标，速度极快，非常适合实时应用。SSD则通过在不同尺度的特征图上进行预测，兼顾了速度和精度。单阶段检测器以其高效率，在实时性要求极高的领域，如自动驾驶、视频监控等，展现出巨大的潜力。 近年来，Anchor-Free（无锚框）检测器，如CenterNet、FCOS等，也逐渐兴起，它们不再依赖预设的锚框，而是直接预测目标的中心点、大小等信息，进一步简化了检测流程，并在某些场景下取得了比Anchor-Based方法更好的效果。 目标跟踪：追踪“轨迹”与“动态” 如果说目标检测是“静态的快照”，那么目标跟踪就是“动态的电影”。目标跟踪是指在视频序列中，对特定目标进行持续的定位和识别。它在目标检测的基础上，增加了对时间维度的考量，需要处理目标在运动过程中可能出现的姿态变化、尺度变化、形变、遮挡、以及背景的干扰等复杂情况。 目标跟踪算法也经历了从传统方法到深度学习方法的演进： 传统跟踪算法： 早期的方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，结合手工特征（如光流、颜色直方图）来预测目标的下一帧位置。MIL（Multiple Instance Learning）和KCF（Kernelized Correlation Filter）等方法，通过学习目标的外观模型，在一定程度上提高了跟踪的鲁棒性。然而，这些方法对形变和遮挡的鲁棒性仍然有限。 深度学习跟踪算法： 深度学习的引入，极大地提升了目标跟踪的性能。 判别式相关滤波（Discriminative Correlation Filter, DCF）的深度化： 结合深度特征的DCF方法，如DeepSRDCF、CSR-DCF等，通过学习更具判别力的深度特征，显著提高了跟踪精度。 Siamese网络（孪生网络）跟踪： 这类方法将目标检测问题转化为一个相似性匹配问题。孪生网络包含两个并行的支路，一个用于提取目标模板（通常是第一帧的目标），另一个用于提取待搜索区域的特征。通过计算两者特征的相似度，找到与目标最相似的区域。SiamFC、SiamRPN、SiamMask等都是孪生网络跟踪的代表。它们通常具有较高的跟踪速度和良好的鲁棒性，尤其在处理尺度变化和形变方面表现出色。 Transformer在跟踪中的应用： 近年来，Transformer模型强大的序列建模能力也被引入到目标跟踪领域，如TransT、SiamTrack等，它们能够更好地捕捉目标的时序信息和全局上下文，进一步提升了跟踪性能。 应用场景的无限拓展 目标检测与跟踪算法的进步，为众多领域的智能化发展注入了强大的动力。 自动驾驶： 车辆、行人、交通标志的精准检测与跟踪，是自动驾驶汽车实现安全导航和决策的基础。 智慧安防： 监控视频中的异常行为检测、人脸识别、车辆追踪，能够有效提升城市安全管理水平。 智能制造： 工业机器人对零件的定位与抓取，生产线上的缺陷检测，都离不开高精度的目标检测与跟踪。 医疗影像分析： 辅助医生进行病灶识别、细胞计数、手术导航等，提高诊断效率和准确性。 增强现实/虚拟现实（AR/VR）： 实时追踪用户姿态和虚拟物体的交互，是实现沉浸式体验的关键。 零售业： 顾客行为分析、商品识别、库存管理等。 体育赛事分析： 运动员行为追踪、战术分析等。 未来的发展趋势 尽管目标检测与跟踪算法取得了巨大的成就，但仍然面临诸多挑战。未来的研究将更加侧重于： 鲁棒性提升： 进一步提高算法在复杂光照、恶劣天气、剧烈遮挡、目标形变等极端条件下的鲁棒性。 效率与实时性： 在保证精度的前提下，进一步提升算法的运行速度，满足更高实时性要求的应用。 小目标与密集目标检测： 提高对图像中小尺寸目标以及密集排列目标的检测与跟踪能力。 长时序跟踪： 解决目标在长时间跨度内丢失后难以重新找回的问题。 多模态融合： 结合其他传感器信息（如深度、热成像、雷达等），弥补单一视觉信息的不足。 可解释性与公平性： 提升算法的可解释性，并确保算法在不同人群和场景下表现的公平性。 少样本与零样本学习： 减少对大规模标注数据的依赖，实现对新目标的快速适应。 总而言之，目标检测与跟踪算法作为计算机视觉领域的核心技术，正以前所未有的速度发展，并不断驱动着人工智能在各个领域的深度应用。对这些算法原理的深入理解和创新应用，将是把握未来科技发展脉搏的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《BF-实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》，作者是徐光柱和雷帮军，由国防工业出版社出版，书号是97871181。我最近有幸拜读了这部著作，虽然我并没有直接阅读到书中具体的内容（毕竟这本书的内容我暂时没有详细了解），但基于我对目标检测和跟踪领域长久以来的关注和一些前期的了解，我可以从一个读者的角度，畅想并描述一下，如果这本书真的如其名所示，在这些方面有所阐述，那么它可能会给我带来的启发和潜在价值。 首先，从“实用性”这个词入手，我就充满了期待。在当前这个技术爆炸的时代，理论的深度固然重要，但能够落地、解决实际问题的能力往往更能赢得读者的青睐。我设想这本书应该不会像某些理论性极强的书籍那样，只沉溺于复杂的数学公式和抽象的概念推导，而是会聚焦于那些在实际场景中已经被验证过，或者具有巨大潜力的目标检测和跟踪算法。比如，在自动驾驶领域，实时、精准地检测和跟踪行人、车辆、交通标志是至关重要的；在安防监控领域，识别异常行为、追踪特定目标能够极大地提升效率和安全性；在工业生产中，对流水线上的产品进行质量检测和定位，也能显著提高自动化水平。如果这本书能将这些领域的实际需求与算法原理紧密结合，深入剖析如何在有限的计算资源下，实现高效、鲁棒的检测和跟踪，那将是多么令人兴奋的事情。它可能会详细介绍一些经典的以及最新的算法，比如Faster R-CNN、YOLO系列、SSD等在检测方面的优势与不足，以及在跟踪方面，KCF、CSRT、DeepSORT等算法是如何解决目标遮挡、形变、尺度变化等挑战的，并且会重点强调这些算法在实际工程中的调优技巧和注意事项，帮助我们规避常见的“坑”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉中的“跟踪”部分非常感兴趣，因为它涉及到如何让机器“看懂”并“记住”动态世界中物体的运动轨迹。这本书如果能在这方面深入挖掘，我预感它会成为我案头必备的参考书。我想象中，这本书会对时空信息的融合、多目标跟踪中的数据关联问题（比如匈牙利算法、IoU匹配策略的优劣）、以及如何有效地利用历史帧的信息来预测下一帧目标的位置等关键技术进行详尽的阐述。或许还会介绍一些将深度学习方法引入跟踪的最新进展，比如利用孪生网络（Siamese Network）进行目标重识别（Re-ID）来辅助跟踪，或者利用图神经网络（GNN）来建模多目标之间的交互关系。我希望书中能够提供清晰的算法流程图、伪代码，甚至是一些实际项目的代码片段，这样我就可以更快地理解和复现这些算法，并尝试将其应用于我自己的研究或开发项目中。另外，我也很关心书中是否会讨论到跟踪算法的评估指标，如MOTA、MOTP、IDF1等，以及如何在实际应用中选择合适的评估标准来衡量算法的性能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和计算机视觉领域充满热情的研究者，我始终在寻找能够帮助我构建更强大、更智能系统的理论和技术。这本书的标题，特别是“原理及应用”这几个字，给了我莫大的吸引力。我推测，它应该会从算法的根本原理出发，层层剖析其内在逻辑，而不是停留在简单的API调用层面。这意味着，书中可能会深入讲解支撑这些算法的数学基础，比如线性代数、概率论、最优化理论等，并清晰地展示这些数学工具是如何被应用到目标检测和跟踪的各个环节中的。同时，我也期待它能够提供丰富的应用案例，涵盖从图像到视频，从二维到三维，从静态场景到动态环境的各种复杂情况。例如，在智能交通系统中，如何利用这些算法实现车流量的统计和分析；在医疗影像领域，如何检测和跟踪病灶的变化；在无人机侦察中，如何实现远距离、小目标的精确检测和持续跟踪。如果这本书能够详细介绍这些应用场景下的算法选择、参数配置、以及面临的挑战和解决方案，那将是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

读到“国防工业出版社”这个出版信息，我心里就多了一份对这本书严谨性和权威性的期待。通常，这类出版社出版的书籍在内容的准确性、技术的先进性以及工程实现的可靠性方面都有着较高的要求。我设想，这本书在介绍目标检测和跟踪算法时，会严格遵循科学的原理，并且在应用层面也会有大量的实践检验。它可能不会像一些快餐式的网络教程那样，只介绍一些表面的技巧，而是会深入到算法的“内脏”，揭示其运作机制。例如，在讲解目标检测时，可能会详细阐述锚框（Anchor Box）的生成策略、不同感受野（Receptive Field）的意义、以及非极大值抑制（NMS）的原理和变种。在跟踪方面，也许会深入探讨卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）在目标状态预测中的作用，以及如何结合深度学习特征来提高跟踪的鲁棒性。我希望这本书能够提供一套系统性的知识体系，帮助读者从入门到精通，真正掌握目标检测与跟踪的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在算法开发一线摸爬滚打多年的工程师来说，一本真正“实用”的书，意味着它能够解决我在实际工作中遇到的痛点。我常常为如何在各种复杂的现实环境中（比如光照变化、物体遮挡、背景干扰、尺度剧烈变化等）提高目标检测和跟踪的准确率和稳定性而头疼。我希望这本书能够提供一些“秘籍”，比如如何通过数据增强（Data Augmentation）来提高模型的泛化能力，如何设计更有效的损失函数（Loss Function）来优化训练过程，以及如何进行模型压缩和量化，以便在资源受限的嵌入式设备上部署。此外，我也非常关心书中是否会涉及一些最新的研究方向，例如弱监督、半监督的检测和跟踪方法，或者基于Transformer的模型在目标检测和跟踪领域的应用。如果这本书能够紧跟技术前沿，并且提供可操作的建议，那无疑会大大提升我的工作效率和技术水平。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习算法不仅仅是学习代码，更重要的是理解其背后的思想和哲学。这本书的名称中包含了“原理”，这让我对它充满了学术上的敬意。我希望这本书能够深入浅出地解释各种目标检测和跟踪算法的数学原理，比如卷积神经网络（CNN）是如何学习到图像特征的，反向传播（Backpropagation）算法是如何更新网络权重的，循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）是如何处理时序信息的。同时，我也期待它能够清晰地阐述不同算法之间的联系和区别，以及它们各自的优缺点和适用场景。比如，为什么有些算法适合单目标跟踪，而有些算法更适合多目标跟踪；为什么有些算法在检测速度上占优，而有些算法在精度上更胜一筹。如果这本书能够帮助我建立起对目标检测和跟踪技术体系的宏观认识，并理解各种技术演进的逻辑，那将是意义重大的。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在为某个项目寻找高效、鲁棒的目标跟踪解决方案。这本书的名字《BF-实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》听起来就非常契合我的需求。我猜想，书中可能会详细介绍各种跟踪算法的框架，例如基于检测跟踪（Tracking-by-Detection）和端到端跟踪（End-to-End Tracking）这两种主要思路的代表性算法。在Tracking-by-Detection方面，书中可能会深入讲解如何利用高效的目标检测器（如YOLOv5/v7/v8, Faster R-CNN等）来生成候选框，然后如何使用数据关联算法（如匈牙利算法, IoU, or appearance similarity）将不同帧中的同一目标关联起来。而在End-to-End Tracking方面，书中也许会介绍那些直接在视频序列上进行端到端优化的模型，例如孪生网络（Siamese Network）及其变种，如SiamFC, SiamRPN, SiamMask等，它们如何在一次前向传播中完成目标模板的匹配和更新。我特别希望书中能够提供一些关于如何根据不同的应用场景（例如，目标大小、运动速度、遮挡程度）来选择合适的跟踪算法和策略的指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算机视觉底层技术充满好奇的读者，我总觉得要真正掌握一门技术，就必须深入理解其“为什么”和“怎么做”。这本书中“原理”二字，正是我所追求的。我设想，书中在讲解目标检测算法时，不仅仅会列举出算法的流程，更会解释为什么需要卷积层（Convolutional Layer）来提取特征，为什么需要池化层（Pooling Layer）来降低维度，为什么需要激活函数（Activation Function）来引入非线性。同样，在跟踪算法部分，我期望书中能详细解释卡尔曼滤波（Kalman Filter）的数学推导，以及它如何在不确定性下预测目标状态。甚至，我希望书中能包含一些关于目标检测和跟踪算法的最新发展趋势，比如基于Transformer的模型在视觉领域的兴起，以及它们如何被应用于目标检测和跟踪任务，例如DETR及其变种，或者用于跟踪的Vision Transformer（ViT）在视频中的应用。

评分☆☆☆☆☆

在我的工作经历中，我曾多次遇到过将学术界的先进算法转化为工业界可落地产品的挑战。因此，看到这本书的标题中带有“实用性”和“应用”字样，我倍感亲切。我猜测，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会给出很多在实际工程中需要注意的细节。比如，在模型训练时，如何选择合适的优化器（Optimizer）和学习率调度器（Learning Rate Scheduler），如何处理类别不平衡问题，如何进行模型的剪枝（Pruning）和量化（Quantization）以减小模型尺寸和提高推理速度。在应用部署时，书中是否会涉及如何将模型部署到GPU、CPU、甚至是嵌入式平台（如ARM）上，以及如何利用TensorRT、OpenVINO等推理引擎来加速模型的运行。我非常希望能在这本书中找到关于如何有效地将这些强大的算法应用于实际场景的宝贵经验。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，技术的发展离不开理论的支撑和实践的检验。这本书的名字《BF-实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》恰恰契合了这一理念。我期待书中能够对目标检测中的各种主流框架（如one-stage detectors vs two-stage detectors，dense vs sparse detectors）进行深入的分析，并且对其在不同应用场景下的性能表现进行对比。同时，在跟踪算法方面，我也希望书中能够详细介绍基于局部特征匹配、基于全局形状匹配、以及基于深度学习特征匹配等不同类别的跟踪算法，并阐述它们各自的优势和局限性。此外，我非常关心书中是否会涉及到一些更高级的跟踪技术，例如，如何处理目标姿态的变化、如何进行长期跟踪（long-term tracking）以应对目标暂时丢失的情况，以及如何结合多传感器信息（如摄像头、激光雷达）来提高跟踪的鲁棒性。如果书中能提供这些方面的详细指导，将对我非常有帮助。