反無(wú)人機(jī)目標(biāo)感知技術(shù)：基于視覺智能
定 價(jià)：108 元
- 作者：趙健、王剛、李佳男、林再平、李學(xué)龍 著
- 出版時(shí)間：2025/8/1
- ISBN：9787122480514
- 出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類：V279-39
- 頁(yè)碼：206
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16開
《反無(wú)人機(jī)目標(biāo)感知技術(shù)：基于視覺智能》以“威脅分析-系統(tǒng)構(gòu)建-技術(shù)應(yīng)用”為脈絡(luò)，系統(tǒng)解析無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤與重識(shí)別的核心方法，涵蓋傳統(tǒng)圖像處理與深度學(xué)習(xí)方法，并詳述反無(wú)人機(jī)專用數(shù)據(jù)集構(gòu)建及評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。全書從YOLO、Faster R-CNN 等經(jīng)典檢測(cè)算法，拓展至RGB-T 多模態(tài)跟蹤、對(duì)抗環(huán)境模型優(yōu)化等創(chuàng)新方向，著力解決復(fù)雜場(chǎng)景下的感知難題。本書特色在于“技術(shù)縱深與行業(yè)應(yīng)用雙輪驅(qū)動(dòng)”：縱向從機(jī)器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論切入，深度剖析算法原理與優(yōu)化策略；橫向結(jié)合安防、軍事、民航等場(chǎng)景需求，構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-算法訓(xùn)練-系統(tǒng)部署”全鏈路技術(shù)體系。書中系統(tǒng)性整合反無(wú)人機(jī)視覺感知技術(shù)框架，助力跨學(xué)科知識(shí)融合，兼具學(xué)術(shù)創(chuàng)新性與工程實(shí)踐價(jià)值。
本書適合人工智能與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究人員、反無(wú)人機(jī)系統(tǒng)開發(fā)工程師，以及安防、國(guó)防科技領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀，同時(shí)可作為高等院校相關(guān)專業(yè)研究生教材。
第1章 緒論 001
1.1 反無(wú)人機(jī)技術(shù)的興起 002
1.2 反無(wú)人機(jī)技術(shù)的意義 003
1.3 反無(wú)人機(jī)視覺感知 004
1.4 反無(wú)人機(jī)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) 006
第2章 低空無(wú)人機(jī)系統(tǒng) 008
2.1 低空無(wú)人機(jī) 009
2.1.1 低空無(wú)人機(jī)的概念 009
2.1.2 低空無(wú)人機(jī)系統(tǒng)分類 009
2.2 低空無(wú)人機(jī)研究現(xiàn)狀 011
2.3 低空無(wú)人機(jī)行業(yè)應(yīng)用 013
本章參考文獻(xiàn) 019
第3章 反無(wú)人機(jī)系統(tǒng) 021
3.1 無(wú)人機(jī)威脅分析 022
3.1.1 無(wú)人機(jī)威脅概念 022
3.1.2 無(wú)人機(jī)威脅類別 023
3.2 反無(wú)人機(jī)的需求 028
3.2.1 反無(wú)人機(jī)概念 028
3.2.2 反無(wú)人機(jī)意義 029
3.2.3 反無(wú)人機(jī)技術(shù)簡(jiǎn)介 035
3.3 反無(wú)人機(jī)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀 040
3.3.1 反無(wú)人機(jī)預(yù)防 040
3.3.2 反無(wú)人機(jī)預(yù)警 040
3.3.3 反無(wú)人機(jī)處置 043
3.4 反無(wú)人機(jī)挑戰(zhàn)及發(fā)展前景 050
3.4.1 反無(wú)人機(jī)技術(shù)面臨的多維度挑戰(zhàn) 050
3.4.2 反無(wú)人機(jī)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展與應(yīng)用前景 051
本章參考文獻(xiàn) 053
第4章 機(jī)器視覺智能感知技術(shù) 054
4.1 機(jī)器視覺智能感知的基本概念 055
4.2 機(jī)器視覺智能感知的特性 055
4.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺技術(shù) 056
4.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)分類任務(wù) 057
4.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)聚類任務(wù) 060
4.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)降維任務(wù) 061
4.4 基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知 063
4.4.1 視覺感知的定義 063
4.4.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 063
4.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無(wú)人機(jī)檢測(cè)中的應(yīng)用 065
4.4.4 序列模型 067
4.5 視覺增強(qiáng)技術(shù) 069
4.5.1 傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法 070
4.5.2 基于深度學(xué)習(xí)的增強(qiáng)方法 071
4.5.3 視覺增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 072
4.5.4 視覺增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用 072
4.6 視覺感知技術(shù)的應(yīng)用 074
4.6.1 無(wú)人機(jī)的應(yīng)用 074
4.6.2 反無(wú)人機(jī)的應(yīng)用 076
本章參考文獻(xiàn) 078
第5章 反無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè) 079
5.1 通用目標(biāo)檢測(cè) 080
5.1.1 目標(biāo)檢測(cè)基本概念 080
5.1.2 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè) 081
5.1.3 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè) 086
5.2 反無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)算法的分類 097
5.2.1 基于傳統(tǒng)圖像處理方法 099
5.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法 102
5.3 反無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的挑戰(zhàn)及發(fā)展前景 116
5.3.1 反無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的挑戰(zhàn)和應(yīng)對(duì) 116
5.3.2 反無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展前景 124
本章參考文獻(xiàn) 126
第6章 反無(wú)人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤 130
6.1 通用的目標(biāo)跟蹤 131
6.1.1 目標(biāo)跟蹤概念 131
6.1.2 視覺目標(biāo)跟蹤典型算法 131
6.2 特定于無(wú)人機(jī)場(chǎng)景的視覺目標(biāo)跟蹤 140
6.2.1 反無(wú)人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤概念 140
6.2.2 單模態(tài)全局反無(wú)人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤 142
6.2.3 單模態(tài)局部- 全局反無(wú)人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤 153
6.2.4 通用RGB -T 融合視覺目標(biāo)跟蹤 171
6.2.5 反無(wú)人機(jī)RGB -T 融合視覺目標(biāo)跟蹤 179
6.3 反無(wú)人機(jī)視覺目標(biāo)重識(shí)別 186
6.3.1 視覺目標(biāo)重識(shí)別概念 186
6.3.2 重識(shí)別技術(shù)的挑戰(zhàn) 187
6.3.3 重識(shí)別技術(shù)在反無(wú)人機(jī)中的應(yīng)用 187
本章參考文獻(xiàn) 189
第7章 反無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集與評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn) 195
7.1 反無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集 196
7.1.1 采集設(shè)備及無(wú)人機(jī)類型 196
7.1.2 采集過(guò)程 197
7.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注和校正 199
7.2 反無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集 200
7.3 反無(wú)人機(jī)評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn) 202
本章參考文獻(xiàn) 206
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