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智能化目标跟踪系统和关键技术电子书

结合人工智能理论,建立了复杂背景下的智能化目标跟踪模型,解决了复杂背景下的目标跟踪难题; 结合工程实践案例,分析了工程应用中的目标跟踪关键技术,解决了实时目标跟踪难题。

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作       者:许廷发

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2026-06-01

字       数:12.3万

所属分类: 科技 > 工业技术 > 一般工业技术

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本书以智能化目标跟踪系统为基本研究框架,针对具有实用性的相关滤波目标跟踪方法和关键技术在复杂场景下存在的问题行深探讨,基于智能化目标跟踪基础理论,详细介绍约束多核相关滤波目标跟踪方法、上下文抑制相关滤波目标跟踪方法、注意力迁移学习的孪生网络目标跟踪方法、前景感知孪生网络相关滤波目标跟踪的设计与应用、深度特征融合的相关滤波目标跟踪的设计与应用、时空注意力孪生网络目标跟踪的设计与应用。<br/> 本书合适光电探测、识别和跟踪领域的科研人员,以及高等学校相关专业的师生参考阅读。<br/>【推荐语】<br/>结合人工智能理论,建立了复杂背景下的智能化目标跟踪模型,解决了复杂背景下的目标跟踪难题; 结合工程实践案例,分析了工程应用中的目标跟踪关键技术,解决了实时目标跟踪难题。<br/>【作者】<br/>许廷发<br/> 男,1968年6月生,黑龙江省肇东市人,博士,北京理工大学国家一级学科“光学工程”学科责任教授、博士生导师。光学成像技术与系统教 育 部重实验室副主任,北京理工大学重庆创新中心智能化和大数据技术实验室主任。东北师范大学兼职教授 博导,中国科学院大学研究生导师。中关村光电产业协会副理事长,中关村品 牌战略创新发展协会副会长,海军战略导弹重实验室委员,中国光学学会理事,中国光电专委会委员,国家自然科学基金重大科研仪器研制项目会评专 家,科技部国家重大科学仪器专项评审专 家,航天战略支援部队项目评审专 家,航天战支 海军 陆军基地项目评审专 家,SPIE会员。 长期从事光电成像探测与识别、人工智能与目标检测、高光谱计算成像、光学图像制导、微光夜视与红外技术、光电成像仪器总体技术领域的研究工作,围绕我国高分辨率对地观测、光电成像探测与识别、光电成像末制导和能源勘探等国家重大需求,展了针对高分辨对地观测光学相机像移测量与补偿、多模式实时电子稳像、可见 红外成像末制导、高光谱油气探测等新技术领域的基础理论和关键技术研究,攻克了多项重大技术难题,取得了一系列具有国内先水平的创新性研究成果。 主持承担国家自然科学基金委重大科研仪器专项、国家自然科学基金仪器专项、国家国际合作交流对俄重大专项、教 育 部博士基金、航天重大CAST基金、原总装预研等项目30多项。在国际著 名期刊Optics Express 、Optics Letters、IEEE Transactions 等系列期刊发表学术论文一百二十余篇,其中被SCI EI收录80余篇,高被引ESI(297次)一篇,高影响因子(17.73)论文一篇。以第 一发明人申请国家发明专利十五项,已授权和公示八项。获国防科技步二等奖一项,获军队科技步二等奖一项,获北京市科学技术步奖三等奖一项。<br/>
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版 权

内 容 提 要

前 言

第1章 概 述

1.1 智能化目标跟踪理论和应用需求

1.2 智能化目标跟踪的基本概念

1.2.1 目标表观特征

1.2.2 目标表观模型

1.2.3 目标跟踪搜索策略

1.2.4 目标模型更新机制

1.3 智能化目标跟踪面临的挑战

1.4 本章小结

参考文献

第2章 智能化目标跟踪基础理论

2.1 相关滤波目标跟踪理论

2.1.1 基本理论

2.1.2 线性岭回归

2.1.3 循环矩阵

2.1.4 核技巧

2.1.5 目标检测

2.2 孪生网络目标跟踪理论

2.2.1 全卷积孪生网络

2.2.2 区域提议孪生网络

2.2.3 基于锚框的孪生网络

2.2.4 基于区域卷积神经网络的孪生网络

2.2.5 基于Transformer的孪生网络

2.3 目标跟踪数据集及评价机制

2.3.1 目标跟踪数据集

2.3.2 评价机制

2.4 本章小结

参考文献

第3章 约束多核相关滤波目标跟踪方法

3.1 核化相关滤波目标跟踪

3.2 约束多核相关滤波目标跟踪

3.2.1 交替方向乘子法优化求解

3.2.2 尺度估计及在线更新

3.3 实验设置与结果分析

3.3.1 实验设置

3.3.2 量化评估

3.3.3 与核化相关滤波目标跟踪的比较

3.4 本章小结

参考文献

第4章 上下文抑制相关滤波目标跟踪方法

4.1 上下文背景生成网络

4.1.1 对抗生成上下文实例

4.1.2 快速上下文背景生成

4.2 上下文抑制相关滤波目标跟踪方法

4.2.1 多通道相关滤波目标跟踪器

4.2.2 上下文抑制相关滤波目标跟踪器

4.2.3 频率域中的优化求解

4.2.4 在线跟踪策略

4.3 实验设置与结果分析

4.3.1 实验设置

4.3.2 量化评估

4.3.3 消融实验

4.3.4 参数分析

4.4 本章小结

参考文献

第5章 注意力迁移学习的孪生网络目标跟踪方法

5.1 注意力迁移学习的孪生网络目标跟踪

5.2 注意力迁移学习的决策网络

5.2.1 交叉相关决策网络

5.2.2 实例迁移判别相关滤波决策网络

5.2.3 互相补偿决策机制

5.3 实验设置与结果分析

5.3.1 实验设置

5.3.2 量化评估

5.3.3 计算速度分析

5.3.4 消融实验

5.3.5 可视化比较

5.4 本章小结

参考文献

第6章 前景感知孪生网络相关滤波目标跟踪的设计与应用

6.1 前景感知孪生网络相关滤波目标跟踪

6.1.1 局部有效模板特征注意网络

6.1.2 上下文信息约束的模板更新策略

6.1.3 前景感知自适应信道选择模块

6.2 实验设置与结果分析

6.2.1 实验数据集及评价指标

6.2.2 实验设置

6.2.3 实验结果分析

6.3 深度学习的训练样本生成

6.3.1 实时双光决策级融合目标跟踪面临的挑战

6.3.2 红外图像训练样本的生成

6.3.3 样本生成的对抗网络模型

6.4 双光决策级融合实时跟踪

6.4.1 决策级融合目标跟踪

6.4.2 实际测试结果分析

6.5 双光决策级融合的目标跟踪性能

6.5.1 智能监控系统跟踪数据集

6.5.2 跟踪测试与结果分析

6.6 本章小结

参考文献

第7章 深度特征融合的相关滤波目标跟踪的设计与应用

7.1 深度特征融合的相关滤波目标跟踪框架

7.1.1 多信道深度卷积特征提取

7.1.2 自适应特征降维

7.1.3 时空正则项相关滤波训练模型

7.1.4 相关滤波器优化求解

7.1.5 目标尺度估计

7.2 实验设置与结果分析

7.2.1 仿真实验环境设置

7.2.2 综合性能分析

7.2.3 不同属性的场景分析

7.2.4 消融实验

7.3 深度特征融合目标跟踪应用

7.3.1 特征级融合跟踪方法

7.3.2 决策级融合跟踪方法

7.4 实验设置与结果分析

7.4.1 实验环境设置

7.4.2 数据集

7.4.3 融合跟踪方法的实验结果分析

7.5 实际场景目标跟踪结果与分析

7.5.1 可见光场景目标跟踪

7.5.2 红外场景目标跟踪

7.6 本章小结

参考文献

第8章 时空注意力孪生网络目标跟踪的设计与应用

8.1 STANet

8.1.1 孪生特征提取器

8.1.2 C-C RPN

8.1.3 S-L RCNN

8.2 时空注意力机制

8.2.1 时空关系定义

8.2.2 时间序列决策专家

8.2.3 监督前景检测器

8.2.4 状态感知转换器

8.2.5 三联体训练

8.3 红外目标跟踪应用与分析

8.3.1 应用测试设置

8.3.2 量化评估

8.3.3 不同特征提取器的比较

8.3.4 消融实验

8.3.5 可视化比较

8.4 本章小结

参考文献

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