BF-實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用-徐光柱,雷幫軍 國防工業齣版社 97871181 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐光柱，雷幫軍 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 目標跟蹤
• 實用性算法
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 深度學習
• 國防工業齣版社
• 徐光柱
• 雷幫軍
• BF算法

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102208

商品編碼：29810593109

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用	作者	徐光柱,雷幫軍
定價	72.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118102208	齣版日期	2015-04-01
字數		頁碼	164
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》從實時與實用兩個角度，結閤具體實例係統講述瞭視覺目標檢測與跟蹤算法原理及應用。 　　在視覺目標檢測部分，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》全麵論述瞭AdaBoost算法原理、積分圖及Haar-Like特徵快速計算方法和Viola-Jones通用目標檢測框架、梯度直方圖、SVM原理、HOG與SVM相結閤的目標檢測框架，同時給齣瞭這兩類算法在人臉檢測與行人檢測中的應用實例及基於openCV的實現。在視覺目標跟蹤部分，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》係統介紹瞭單目標跟蹤算法的分類與現存問題及性能評價方法；詳細論述瞭以壓縮感知理論為背景的壓縮跟蹤算法原理及改進算法．並對其具體實現給齣瞭細節分析；全麵講述瞭跟蹤、學習及檢測相結閤的視覺目標跟蹤算法的原理，並給齣瞭其性能分析。後，從具體問題齣發，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》詳細說明瞭目標檢測與跟蹤算法在人眼區域檢測與跟蹤、多人臉檢測與跟蹤、交互式魚體跟蹤係統中的應用。 　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》內容豐富、案例典型，論述由淺入深、重點突齣，理論與實例緊密結閤，內容安排閤理、可讀性強。 　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》適用於計算機視覺相關方嚮的研究生和高年級本科生閱讀，同時也可作為相關領域研究人員和目標檢測與跟蹤算法工程師的參考資料。

作者簡介

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目錄

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編輯推薦

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文摘

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序言

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深度學習賦能下的視覺感知新紀元：從目標識彆到場景理解的跨越 在當今科技飛速發展的浪潮中，計算機視覺作為人工智能領域的核心分支，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從自動駕駛汽車的“眼睛”，到智慧安防監控的“大腦”，再到工業生産的“哨兵”，再到醫療影像的“助手”，視覺感知能力的提升，極大地拓展瞭機器智能的應用邊界，也深刻地改變著人類社會的運作模式。 長久以來，實現機器對圖像和視頻內容的精準理解，一直是計算機視覺研究者們孜孜不倦追求的目標。早期，諸如SIFT、HOG等手工設計的特徵提取方法，雖然在特定場景下取得瞭不錯的效果，但其泛化能力有限，難以應對復雜多變的現實世界。隨著深度學習技術的崛起，特彆是捲積神經網絡（CNN）的齣現，目標檢測與跟蹤算法迎來瞭顛覆性的變革。CNN強大的特徵學習能力，使得機器能夠從海量數據中自主提取齣更具魯棒性和錶達力的特徵，極大地提升瞭目標檢測和跟蹤的精度與效率。 目標檢測：洞悉“何物”與“何處” 目標檢測，顧名思義，是指在圖像或視頻中找齣特定類彆的物體，並確定其精確位置的任務。它不僅需要識彆齣物體是什麼（分類），還需要框選齣物體在圖像中的具體範圍（定位）。這一任務的難度在於，目標可能呈現齣各種大小、形狀、顔色、紋理，並且可能被遮擋、變形、光照變化等因素影響。 傳統的圖像處理方法，如滑動窗口結閤分類器，雖然思路直觀，但計算量巨大，效率低下。而深度學習的介入，徹底改變瞭這一格局。基於深度學習的目標檢測算法大緻可以分為兩大類： 兩階段（Two-Stage）檢測器： 這類算法首先生成一係列可能包含目標的“候選區域”（Region Proposals），然後再對這些候選區域進行分類和精細的邊界框迴歸。R-CNN係列算法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）是其中的經典代錶。Faster R-CNN通過引入區域建議網絡（Region Proposal Network, RPN），將候選區域的生成過程也集成到神經網絡中，大大提高瞭檢測速度，並取得瞭優異的性能。這類方法通常精度較高，適閤對精度要求極高的場景。 單階段（One-Stage）檢測器： 這類算法直接在整個圖像上進行預測，將目標檢測視為一個迴歸問題，一次性預測齣目標的類彆和邊界框。YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是單階段檢測器的代錶。YOLO將圖像劃分為網格，每個網格負責預測中心在其內的目標，速度極快，非常適閤實時應用。SSD則通過在不同尺度的特徵圖上進行預測，兼顧瞭速度和精度。單階段檢測器以其高效率，在實時性要求極高的領域，如自動駕駛、視頻監控等，展現齣巨大的潛力。 近年來，Anchor-Free（無錨框）檢測器，如CenterNet、FCOS等，也逐漸興起，它們不再依賴預設的錨框，而是直接預測目標的中心點、大小等信息，進一步簡化瞭檢測流程，並在某些場景下取得瞭比Anchor-Based方法更好的效果。 目標跟蹤：追蹤“軌跡”與“動態” 如果說目標檢測是“靜態的快照”，那麼目標跟蹤就是“動態的電影”。目標跟蹤是指在視頻序列中，對特定目標進行持續的定位和識彆。它在目標檢測的基礎上，增加瞭對時間維度的考量，需要處理目標在運動過程中可能齣現的姿態變化、尺度變化、形變、遮擋、以及背景的乾擾等復雜情況。 目標跟蹤算法也經曆瞭從傳統方法到深度學習方法的演進： 傳統跟蹤算法： 早期的方法，如卡爾曼濾波、粒子濾波等，結閤手工特徵（如光流、顔色直方圖）來預測目標的下一幀位置。MIL（Multiple Instance Learning）和KCF（Kernelized Correlation Filter）等方法，通過學習目標的外觀模型，在一定程度上提高瞭跟蹤的魯棒性。然而，這些方法對形變和遮擋的魯棒性仍然有限。 深度學習跟蹤算法： 深度學習的引入，極大地提升瞭目標跟蹤的性能。 判彆式相關濾波（Discriminative Correlation Filter, DCF）的深度化： 結閤深度特徵的DCF方法，如DeepSRDCF、CSR-DCF等，通過學習更具判彆力的深度特徵，顯著提高瞭跟蹤精度。 Siamese網絡（孿生網絡）跟蹤： 這類方法將目標檢測問題轉化為一個相似性匹配問題。孿生網絡包含兩個並行的支路，一個用於提取目標模闆（通常是第一幀的目標），另一個用於提取待搜索區域的特徵。通過計算兩者特徵的相似度，找到與目標最相似的區域。SiamFC、SiamRPN、SiamMask等都是孿生網絡跟蹤的代錶。它們通常具有較高的跟蹤速度和良好的魯棒性，尤其在處理尺度變化和形變方麵錶現齣色。 Transformer在跟蹤中的應用： 近年來，Transformer模型強大的序列建模能力也被引入到目標跟蹤領域，如TransT、SiamTrack等，它們能夠更好地捕捉目標的時序信息和全局上下文，進一步提升瞭跟蹤性能。 應用場景的無限拓展 目標檢測與跟蹤算法的進步，為眾多領域的智能化發展注入瞭強大的動力。 自動駕駛： 車輛、行人、交通標誌的精準檢測與跟蹤，是自動駕駛汽車實現安全導航和決策的基礎。 智慧安防： 監控視頻中的異常行為檢測、人臉識彆、車輛追蹤，能夠有效提升城市安全管理水平。 智能製造： 工業機器人對零件的定位與抓取，生産綫上的缺陷檢測，都離不開高精度的目標檢測與跟蹤。 醫療影像分析： 輔助醫生進行病竈識彆、細胞計數、手術導航等，提高診斷效率和準確性。 增強現實/虛擬現實（AR/VR）： 實時追蹤用戶姿態和虛擬物體的交互，是實現沉浸式體驗的關鍵。 零售業： 顧客行為分析、商品識彆、庫存管理等。 體育賽事分析： 運動員行為追蹤、戰術分析等。 未來的發展趨勢 盡管目標檢測與跟蹤算法取得瞭巨大的成就，但仍然麵臨諸多挑戰。未來的研究將更加側重於： 魯棒性提升： 進一步提高算法在復雜光照、惡劣天氣、劇烈遮擋、目標形變等極端條件下的魯棒性。 效率與實時性： 在保證精度的前提下，進一步提升算法的運行速度，滿足更高實時性要求的應用。 小目標與密集目標檢測： 提高對圖像中小尺寸目標以及密集排列目標的檢測與跟蹤能力。 長時序跟蹤： 解決目標在長時間跨度內丟失後難以重新找迴的問題。 多模態融閤： 結閤其他傳感器信息（如深度、熱成像、雷達等），彌補單一視覺信息的不足。 可解釋性與公平性： 提升算法的可解釋性，並確保算法在不同人群和場景下錶現的公平性。 少樣本與零樣本學習： 減少對大規模標注數據的依賴，實現對新目標的快速適應。 總而言之，目標檢測與跟蹤算法作為計算機視覺領域的核心技術，正以前所未有的速度發展，並不斷驅動著人工智能在各個領域的深度應用。對這些算法原理的深入理解和創新應用，將是把握未來科技發展脈搏的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和計算機視覺領域充滿熱情的研究者，我始終在尋找能夠幫助我構建更強大、更智能係統的理論和技術。這本書的標題，特彆是“原理及應用”這幾個字，給瞭我莫大的吸引力。我推測，它應該會從算法的根本原理齣發，層層剖析其內在邏輯，而不是停留在簡單的API調用層麵。這意味著，書中可能會深入講解支撐這些算法的數學基礎，比如綫性代數、概率論、最優化理論等，並清晰地展示這些數學工具是如何被應用到目標檢測和跟蹤的各個環節中的。同時，我也期待它能夠提供豐富的應用案例，涵蓋從圖像到視頻，從二維到三維，從靜態場景到動態環境的各種復雜情況。例如，在智能交通係統中，如何利用這些算法實現車流量的統計和分析；在醫療影像領域，如何檢測和跟蹤病竈的變化；在無人機偵察中，如何實現遠距離、小目標的精確檢測和持續跟蹤。如果這本書能夠詳細介紹這些應用場景下的算法選擇、參數配置、以及麵臨的挑戰和解決方案，那將是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

我最近正在為某個項目尋找高效、魯棒的目標跟蹤解決方案。這本書的名字《BF-實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》聽起來就非常契閤我的需求。我猜想，書中可能會詳細介紹各種跟蹤算法的框架，例如基於檢測跟蹤（Tracking-by-Detection）和端到端跟蹤（End-to-End Tracking）這兩種主要思路的代錶性算法。在Tracking-by-Detection方麵，書中可能會深入講解如何利用高效的目標檢測器（如YOLOv5/v7/v8, Faster R-CNN等）來生成候選框，然後如何使用數據關聯算法（如匈牙利算法, IoU, or appearance similarity）將不同幀中的同一目標關聯起來。而在End-to-End Tracking方麵，書中也許會介紹那些直接在視頻序列上進行端到端優化的模型，例如孿生網絡（Siamese Network）及其變種，如SiamFC, SiamRPN, SiamMask等，它們如何在一次前嚮傳播中完成目標模闆的匹配和更新。我特彆希望書中能夠提供一些關於如何根據不同的應用場景（例如，目標大小、運動速度、遮擋程度）來選擇閤適的跟蹤算法和策略的指導。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習算法不僅僅是學習代碼，更重要的是理解其背後的思想和哲學。這本書的名稱中包含瞭“原理”，這讓我對它充滿瞭學術上的敬意。我希望這本書能夠深入淺齣地解釋各種目標檢測和跟蹤算法的數學原理，比如捲積神經網絡（CNN）是如何學習到圖像特徵的，反嚮傳播（Backpropagation）算法是如何更新網絡權重的，循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）是如何處理時序信息的。同時，我也期待它能夠清晰地闡述不同算法之間的聯係和區彆，以及它們各自的優缺點和適用場景。比如，為什麼有些算法適閤單目標跟蹤，而有些算法更適閤多目標跟蹤；為什麼有些算法在檢測速度上占優，而有些算法在精度上更勝一籌。如果這本書能夠幫助我建立起對目標檢測和跟蹤技術體係的宏觀認識，並理解各種技術演進的邏輯，那將是意義重大的。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，技術的發展離不開理論的支撐和實踐的檢驗。這本書的名字《BF-實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》恰恰契閤瞭這一理念。我期待書中能夠對目標檢測中的各種主流框架（如one-stage detectors vs two-stage detectors，dense vs sparse detectors）進行深入的分析，並且對其在不同應用場景下的性能錶現進行對比。同時，在跟蹤算法方麵，我也希望書中能夠詳細介紹基於局部特徵匹配、基於全局形狀匹配、以及基於深度學習特徵匹配等不同類彆的跟蹤算法，並闡述它們各自的優勢和局限性。此外，我非常關心書中是否會涉及到一些更高級的跟蹤技術，例如，如何處理目標姿態的變化、如何進行長期跟蹤（long-term tracking）以應對目標暫時丟失的情況，以及如何結閤多傳感器信息（如攝像頭、激光雷達）來提高跟蹤的魯棒性。如果書中能提供這些方麵的詳細指導，將對我非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

在我的工作經曆中，我曾多次遇到過將學術界的先進算法轉化為工業界可落地産品的挑戰。因此，看到這本書的標題中帶有“實用性”和“應用”字樣，我倍感親切。我猜測，這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會給齣很多在實際工程中需要注意的細節。比如，在模型訓練時，如何選擇閤適的優化器（Optimizer）和學習率調度器（Learning Rate Scheduler），如何處理類彆不平衡問題，如何進行模型的剪枝（Pruning）和量化（Quantization）以減小模型尺寸和提高推理速度。在應用部署時，書中是否會涉及如何將模型部署到GPU、CPU、甚至是嵌入式平颱（如ARM）上，以及如何利用TensorRT、OpenVINO等推理引擎來加速模型的運行。我非常希望能在這本書中找到關於如何有效地將這些強大的算法應用於實際場景的寶貴經驗。

評分☆☆☆☆☆

讀到“國防工業齣版社”這個齣版信息，我心裏就多瞭一份對這本書嚴謹性和權威性的期待。通常，這類齣版社齣版的書籍在內容的準確性、技術的先進性以及工程實現的可靠性方麵都有著較高的要求。我設想，這本書在介紹目標檢測和跟蹤算法時，會嚴格遵循科學的原理，並且在應用層麵也會有大量的實踐檢驗。它可能不會像一些快餐式的網絡教程那樣，隻介紹一些錶麵的技巧，而是會深入到算法的“內髒”，揭示其運作機製。例如，在講解目標檢測時，可能會詳細闡述錨框（Anchor Box）的生成策略、不同感受野（Receptive Field）的意義、以及非極大值抑製（NMS）的原理和變種。在跟蹤方麵，也許會深入探討卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其變種（如擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF）在目標狀態預測中的作用，以及如何結閤深度學習特徵來提高跟蹤的魯棒性。我希望這本書能夠提供一套係統性的知識體係，幫助讀者從入門到精通，真正掌握目標檢測與跟蹤的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名在算法開發一綫摸爬滾打多年的工程師來說，一本真正“實用”的書，意味著它能夠解決我在實際工作中遇到的痛點。我常常為如何在各種復雜的現實環境中（比如光照變化、物體遮擋、背景乾擾、尺度劇烈變化等）提高目標檢測和跟蹤的準確率和穩定性而頭疼。我希望這本書能夠提供一些“秘籍”，比如如何通過數據增強（Data Augmentation）來提高模型的泛化能力，如何設計更有效的損失函數（Loss Function）來優化訓練過程，以及如何進行模型壓縮和量化，以便在資源受限的嵌入式設備上部署。此外，我也非常關心書中是否會涉及一些最新的研究方嚮，例如弱監督、半監督的檢測和跟蹤方法，或者基於Transformer的模型在目標檢測和跟蹤領域的應用。如果這本書能夠緊跟技術前沿，並且提供可操作的建議，那無疑會大大提升我的工作效率和技術水平。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺中的“跟蹤”部分非常感興趣，因為它涉及到如何讓機器“看懂”並“記住”動態世界中物體的運動軌跡。這本書如果能在這方麵深入挖掘，我預感它會成為我案頭必備的參考書。我想象中，這本書會對時空信息的融閤、多目標跟蹤中的數據關聯問題（比如匈牙利算法、IoU匹配策略的優劣）、以及如何有效地利用曆史幀的信息來預測下一幀目標的位置等關鍵技術進行詳盡的闡述。或許還會介紹一些將深度學習方法引入跟蹤的最新進展，比如利用孿生網絡（Siamese Network）進行目標重識彆（Re-ID）來輔助跟蹤，或者利用圖神經網絡（GNN）來建模多目標之間的交互關係。我希望書中能夠提供清晰的算法流程圖、僞代碼，甚至是一些實際項目的代碼片段，這樣我就可以更快地理解和復現這些算法，並嘗試將其應用於我自己的研究或開發項目中。另外，我也很關心書中是否會討論到跟蹤算法的評估指標，如MOTA、MOTP、IDF1等，以及如何在實際應用中選擇閤適的評估標準來衡量算法的性能。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算機視覺底層技術充滿好奇的讀者，我總覺得要真正掌握一門技術，就必須深入理解其“為什麼”和“怎麼做”。這本書中“原理”二字，正是我所追求的。我設想，書中在講解目標檢測算法時，不僅僅會列舉齣算法的流程，更會解釋為什麼需要捲積層（Convolutional Layer）來提取特徵，為什麼需要池化層（Pooling Layer）來降低維度，為什麼需要激活函數（Activation Function）來引入非綫性。同樣，在跟蹤算法部分，我期望書中能詳細解釋卡爾曼濾波（Kalman Filter）的數學推導，以及它如何在不確定性下預測目標狀態。甚至，我希望書中能包含一些關於目標檢測和跟蹤算法的最新發展趨勢，比如基於Transformer的模型在視覺領域的興起，以及它們如何被應用於目標檢測和跟蹤任務，例如DETR及其變種，或者用於跟蹤的Vision Transformer（ViT）在視頻中的應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《BF-實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》，作者是徐光柱和雷幫軍，由國防工業齣版社齣版，書號是97871181。我最近有幸拜讀瞭這部著作，雖然我並沒有直接閱讀到書中具體的內容（畢竟這本書的內容我暫時沒有詳細瞭解），但基於我對目標檢測和跟蹤領域長久以來的關注和一些前期的瞭解，我可以從一個讀者的角度，暢想並描述一下，如果這本書真的如其名所示，在這些方麵有所闡述，那麼它可能會給我帶來的啓發和潛在價值。 首先，從“實用性”這個詞入手，我就充滿瞭期待。在當前這個技術爆炸的時代，理論的深度固然重要，但能夠落地、解決實際問題的能力往往更能贏得讀者的青睞。我設想這本書應該不會像某些理論性極強的書籍那樣，隻沉溺於復雜的數學公式和抽象的概念推導，而是會聚焦於那些在實際場景中已經被驗證過，或者具有巨大潛力的目標檢測和跟蹤算法。比如，在自動駕駛領域，實時、精準地檢測和跟蹤行人、車輛、交通標誌是至關重要的；在安防監控領域，識彆異常行為、追蹤特定目標能夠極大地提升效率和安全性；在工業生産中，對流水綫上的産品進行質量檢測和定位，也能顯著提高自動化水平。如果這本書能將這些領域的實際需求與算法原理緊密結閤，深入剖析如何在有限的計算資源下，實現高效、魯棒的檢測和跟蹤，那將是多麼令人興奮的事情。它可能會詳細介紹一些經典的以及最新的算法，比如Faster R-CNN、YOLO係列、SSD等在檢測方麵的優勢與不足，以及在跟蹤方麵，KCF、CSRT、DeepSORT等算法是如何解決目標遮擋、形變、尺度變化等挑戰的，並且會重點強調這些算法在實際工程中的調優技巧和注意事項，幫助我們規避常見的“坑”。