1.本书对反无人机系统和技术行了全面深的梳理和剖析，针对视觉感知技术在反无人机领域的应用全面展论述；2.本书作者队伍强大，在反无人机领域有一定的成绩和成就，本书内容毫无保留，整合作者多年的经验积累而成；3.本书首次系统整合反无人机视觉感知技术体系，填补了该领域跨学科知识整合的空白，具有显著的学术前瞻性和工程指导价值。
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内容简介
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目录
1.1 反无人机技术的兴起
1.2 反无人机技术的意义
1.3 反无人机视觉感知
1.4 反无人机未来发展趋势
2.1 低空无人机
2.1.1 低空无人机的概念
2.1.2 低空无人机系统分类
2.2 低空无人机研究现状
2.3 低空无人机行业应用
本章参考文献
3.1 无人机威胁分析
3.1.1 无人机威胁概念
3.1.2 无人机威胁类别
3.2 反无人机的需求
3.2.1 反无人机概念
3.2.2 反无人机意义
3.2.3 反无人机技术简介
3.3 反无人机国内外现状
3.3.1 反无人机预防
3.3.2 反无人机预警
3.3.3 反无人机处置
3.4 反无人机挑战及发展前景
3.4.1 反无人机技术面临的多维度挑战
3.4.2 反无人机技术的未来发展与应用前景
本章参考文献
4.1 机器视觉智能感知的基本概念
4.2 机器视觉智能感知的特性
4.3 基于机器学习的视觉技术
4.3.1 机器学习分类任务
4.3.2 机器学习聚类任务
4.3.3 机器学习降维任务
4.4 基于深度学习的视觉感知
4.4.1 视觉感知的定义
4.4.2 前馈神经网络
4.4.3 卷积神经网络在无人机检测中的应用
4.4.4 序列模型
4.5 视觉增强技术
4.5.1 传统图像增强方法
4.5.2 基于深度学习的增强方法
4.5.3 视觉增强技术的发展趋势
4.5.4 视觉增强技术应用
4.6 视觉感知技术的应用
4.6.1 无人机的应用
4.6.2 反无人机的应用
本章参考文献
5.1 通用目标检测
5.1.1 目标检测基本概念
5.1.2 传统目标检测
5.1.3 基于深度学习的目标检测
5.2 反无人机目标检测算法的分类
5.2.1 基于传统图像处理方法
5.2.2 基于深度学习的检测方法
5.3 反无人机目标检测的挑战及发展前景
5.3.1 反无人机目标检测的挑战和应对
5.3.2 反无人机目标检测的发展前景
本章参考文献
6.1 通用的目标跟踪
6.1.1 目标跟踪概念
6.1.2 视觉目标跟踪典型算法
6.2 特定于无人机场景的视觉目标跟踪
6.2.1 反无人机视觉目标跟踪概念
6.2.2 单模态全局反无人机视觉目标跟踪
6.2.3 单模态局部-全局反无人机视觉目标跟踪
6.2.4 通用RGB-T融合视觉目标跟踪
6.2.5 反无人机RGB-T融合视觉目标跟踪
6.3 反无人机视觉目标重识别
6.3.1 视觉目标重识别概念
6.3.2 重识别技术的挑战
6.3.3 重识别技术在反无人机中的应用
本章参考文献
7.1 反无人机数据采集
7.1.1 采集设备及无人机类型
7.1.2 采集过程
7.1.3 数据标注和校正
7.2 反无人机数据集
7.3 反无人机评测标准
本章参考文献
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