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出版者:河北大學

作者:哈明虎，田大增著

出品人:

頁數:156

译者:

出版時間:2007-7

價格:12.00元

裝幀:

isbn號碼:9787810972024

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像識彆
• 文檔圖像
• 預處理
• 視覺文檔分析
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 文檔分析
• OCR
• 圖像增強

《海事智能導航係統設計與實現》 內容簡介 本書深入探討瞭新一代海事智能導航係統的理論基礎、關鍵技術、係統架構以及實際應用。隨著全球航運業對安全、效率和環保要求的日益提高，傳統的導航技術已難以滿足現代船舶復雜運行環境的需求。本書旨在為海事領域的研究人員、工程師和決策者提供一套全麵、前沿且實用的智能導航解決方案。 全書共分為六個主要部分，層層遞進，從基礎理論到高級應用，構建起一個完整的智能導航技術體係。 --- 第一部分：智能導航係統基礎與環境感知 本部分首先界定瞭智能導航係統的概念範疇及其在現代海事體係中的戰略地位。重點闡述瞭構建智能導航係統的基石——高精度環境感知技術。 1.1 現代海事環境的挑戰與需求分析： 詳細分析瞭復雜海況（如大霧、暴雨、冰凍）對傳統導航設備的局限性，並梳理瞭國際海事組織（IMO）對未來船舶自主化和遠程控製能力的發展路綫圖。探討瞭網絡延遲、數據冗餘和係統魯棒性在海事應用中的特殊要求。 1.2 多源異構傳感器融閤技術： 智能導航的核心在於對周圍環境進行精確、可靠的建模。本章詳細介紹瞭各類傳感器在船舶導航中的應用： 高頻雷達與毫米波雷達： 探討瞭新型相控陣雷達在目標檢測、跟蹤和分類上的性能提升，以及如何通過先進信號處理算法解決海雜波抑製和弱小目標識彆的難題。 光學與紅外成像係統： 重點分析瞭在能見度受限條件下的圖像增強技術，包括基於深度學習的霧霾穿透模型和熱成像在夜間及惡劣天氣下的目標識彆應用。 GNSS/INS 組閤導航係統： 深入研究瞭高動態環境下組閤導航係統的誤差建模與最優濾波算法（如擴展卡爾曼濾波、粒子濾波），確保在GNSS信號丟失或受乾擾時仍能維持厘米級定位精度。 水下聲納與測深技術： 針對近岸和淺水航行需求，介紹瞭多波束和側掃聲納在海底地形測繪、水下障礙物探測中的應用原理與數據處理流程。 1.3 數據預處理與質量評估： 討論瞭從傳感器獲取的原始數據（如點雲、雷達迴波、圖像流）如何進行時間同步、空間對齊和噪聲過濾。提齣瞭針對海事環境的實時數據質量評估指標和異常數據自動剔除機製。 --- 第二部分：高精度電子海圖與實時態勢認知 精確的地理信息是安全航行的前提。本部分聚焦於電子海圖（ENC）的深化應用和實時的環境態勢認知建模。 2.1 矢量電子海圖（ENC）的高級應用： 超越傳統的顯示功能，探討瞭如何利用S-57/S-100標準構建具備語義信息的動態電子海圖。內容包括：航道規則的編碼、水深動態變化信息的集成以及與船舶運動模型的耦閤方法。 2.2 目標檢測、跟蹤與行為預測： 利用深度捲積神經網絡（如YOLOv7/v8）處理雷達和視覺數據，實現對其他船舶、浮標、離岸結構等動態和靜態目標的實時識彆與精確定位。重點研究瞭基於時空圖神經網絡（ST-GNN）的多目標軌跡預測模型，能夠預判其他船隻在未來數分鍾內的潛在航行意圖，為避碰決策提供依據。 2.3 海事態勢融閤與三維重建： 描述瞭如何將傳感器數據、電子海圖信息和船舶自身狀態信息，融閤到一個統一的、實時的三維場景模型中。引入概率占據柵格地圖（PGM）和場景圖（Scene Graph）技術，用以描述復雜港口或狹水道中的空間關係和潛在碰撞風險。 --- 第三部分：智能避碰決策與路徑規劃 本部分是智能導航係統的核心“大腦”，專注於自主決策和最優路徑的生成。 3.1 規則驅動與模型預測控製（MPC）： 首先迴顧瞭基於國際海上避碰規則（COLREGs）的經典避碰邏輯，並分析其在復雜交互場景下的局限性。隨後，詳細介紹瞭基於模型預測控製（MPC）的路徑修正和速度調整策略。MPC如何通過優化目標函數（最小化風險、最小化能耗、保證航行舒適度）來生成平滑、安全的短期規控指令。 3.2 強化學習在復雜避碰中的應用： 針對規則難以覆蓋的“灰色地帶”和突發事件，引入深度強化學習（DRL）。探討瞭如何構建逼真的海事仿真環境（Sim-to-Real Transfer），訓練智能體（Agent）學習高效、人性化的避碰策略，如“藉道”或“跟隨”策略的自動生成。 3.3 全局路徑規劃與動態重規劃： 研究從起點到目的地的全局最優航綫生成算法（如A的改進版本和RRT算法在海洋環境下的適應性改進）。重點闡述瞭在遭遇突發天氣變化或被臨時封鎖區域時，係統如何快速、平穩地執行動態路徑重規劃。 --- 第四部分：係統架構、冗餘設計與人機交互 智能導航係統必須具備極高的可靠性和友好的操作界麵。 4.1 軟硬件協同架構設計： 提齣瞭基於分布式計算和邊緣計算的智能導航係統架構。探討瞭高性能計算單元（如GPU/FPGA）在實時數據處理中的部署，以及不同計算節點間的通信協議（如TSN以太網在海事應用中的適配）。 4.2 功能安全與故障診斷： 基於IEC 61508/ISO 26262標準，設計瞭係統的功能安全等級（SIL）劃分和冗餘策略。詳細闡述瞭硬件冗餘（雙核/多核並行）和軟件冗餘（異構算法交叉驗證）機製，以及“看門狗”和“仲裁器”在係統故障切換中的作用。 4.3 智能決策的可解釋性與人機協作界麵（HMI）： 現代智能係統必須能解釋其決策過程。本章探討瞭XAI（可解釋人工智能）技術如何應用於導航決策，嚮船員清晰展示“為什麼係統選擇A而不是B”。設計瞭沉浸式的3D HMI界麵，用於直觀顯示態勢信息、風險等級和決策建議，實現人與智能體之間的無縫協作。 --- 第五部分：網絡安全與遠程運維 隨著船舶網絡的互聯互通，網絡安全成為保障航行安全的關鍵環節。 5.1 海事網絡安全威脅與防禦機製： 分析瞭針對船舶網絡（如INS網絡、VHF/AIS係統）的常見攻擊類型（如數據篡改、拒絕服務攻擊、傳感器欺騙）。提齣瞭基於零信任模型的訪問控製策略，以及對關鍵導航數據流的加密和完整性校驗方法。 5.2 遠程監控與軟件生命周期管理： 探討瞭如何安全地對岸基控製中心進行遠程診斷和軟件更新。引入“影子模式”測試和A/B部署策略，確保係統升級不會中斷現有航行任務，保障船舶運行的連續性。 --- 附錄與案例分析 本書最後提供瞭一係列基於真實航行數據的案例研究，包括復雜海峽穿越、霧中進港、以及緊急避碰場景的係統應對過程，以期幫助讀者將理論知識有效地轉化為工程實踐能力。 本書內容嚴謹、技術前沿，是深入理解和開發新一代自主化、智能化船舶導航係統的權威參考資料。

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從技術角度講，我一直對計算機視覺中的“理解”能力非常感興趣。而“視覺文檔圖像識彆”無疑是這種理解能力的一個重要應用方嚮。但我常常感到，我們在討論識彆算法時，往往會忽略掉“識彆”之前至關重要的“預處理”階段。就像是蓋房子，地基打得牢不牢，直接決定瞭房子的質量。我推測，這本書會非常詳細地探討，如何在將原始文檔圖像輸入到識彆算法之前，對其進行一係列的優化和增強。這其中可能包括，如何有效地去除圖像中的噪聲，如何矯正傾斜或彎麯的文本區域，如何調整圖像的對比度和亮度以突齣文本信息，甚至是如何處理不同光照條件下的圖像。我期待這本書能夠提供一個全麵、深入的視角，讓我理解預處理技術是如何為後續的識彆任務鋪平道路，並為我提供一些實用的方法論，能夠獨立思考和解決實際的文檔圖像預處理問題。

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當我看到“視覺文檔圖像識彆預處理”這個書名時，我的第一反應是，這聽起來像是給計算機“打好基礎”的過程，為它能“看懂”各種文檔圖像做準備。我想象中的預處理，大概就是把一張皺巴巴、有點歪斜的掃描件，變成一張清晰、端正、甚至顔色均勻的圖像，這樣識彆起來纔更容易。我特彆好奇，究竟有哪些“手段”可以達到這個效果。書中會不會介紹一些經典的預處理算法，比如閾值分割、形態學操作，或者更高級的去噪和增強技術？我還會想，是不是針對不同類型的文檔，需要采取不同的預處理策略？比如，手寫體的預處理和印刷體的預處理，是不是有很大區彆？這本書，我希望它能像一位經驗豐富的老師，耐心地教我如何“馴服”那些不那麼完美的文檔圖像，讓它們乖乖地“聽話”，從而為後續的“識彆”工作創造更好的條件。

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我對視覺文檔圖像識彆這個概念一直有著朦朧的認識，總覺得它是一個非常實用的技術，能夠解決很多實際問題，比如自動掃描閤同、識彆火車票信息、甚至是數字化古籍。然而，我總覺得“識彆”本身是技術的核心，但“預處理”這個環節似乎更加基礎，也更加具有挑戰性。畢竟，如果原始圖像質量不高，後續的識彆效果肯定會大打摺扣。我很好奇，這本書會如何深入地剖析“預處理”這個過程。它會不會詳細講解如何處理模糊、噪點、傾斜、彎麯等常見的圖像問題？會不會介紹一些針對不同類型文檔（例如，手寫體、印刷體、錶格、圖片混閤）的特色預處理方法？我希望通過閱讀這本書，能夠對視覺文檔圖像預處理有一個係統而深刻的理解，瞭解其在整個識彆流程中的重要性，並能初步掌握一些解決實際圖像質量問題的技巧。

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作為一個對圖像處理領域充滿好奇的普通讀者，我常常思考，那些日常生活中隨處可見的、充滿信息但又不那麼“規整”的圖像，比如拍攝下來的名片、發票復印件，甚至是一些老舊的印刷品，它們是如何被計算機“識彆”齣其中的文字和關鍵信息的？我腦海中浮現齣這樣一個畫麵：我將一張有些模糊、邊緣不太清晰的名片拍下來，然後手機上的某個App就能準確地提取齣姓名、電話、郵箱等信息。這背後的過程，一定離不開一係列精妙的“預處理”技術，它們就像是給原始圖像做“美容”，讓它變得更容易被“識彆”。我希望這本書能帶領我穿越這個“美容”的過程，瞭解那些讓模糊變清晰、讓扭麯變規整、讓雜亂變有序的魔法。我期待能夠理解，究竟是什麼樣的技術，能夠幫助計算機剋服這些“不完美”，從而準確地捕捉到隱藏在圖像中的寶貴信息。

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這本書的書名很吸引人，我一直對如何讓計算機“看懂”圖像中的文字和信息非常著迷，特彆是當這些圖像不是清晰的印刷品，而是掃描件、照片或者手寫文檔時。我曾經接觸過一些基礎的圖像處理概念，比如邊緣檢測、噪聲去除，但感覺離真正理解“文檔圖像識彆”還有一段距離。我特彆好奇的是，在“識彆”之前，那些至關重要的“預處理”步驟究竟包含哪些內容？是簡單的亮度對比度調整，還是涉及到更復雜的算法，比如傾斜校正、去模糊，甚至是針對特定文檔類型（比如發票、閤同）的定製化處理？我設想這本書會詳細講解這些預處理技術，並輔以案例分析，說明每種技術在實際應用中扮演的角色，以及如何根據不同的文檔質量和識彆需求來選擇和組閤這些技術。我期待能從中學習到如何更有效地將原始文檔圖像轉化為機器可讀的格式，為後續的光學字符識彆（OCR）或其他信息提取任務打下堅實基礎。

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