智能视频监控中目标检测与识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:290

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出版时间:2010-1

价格:98.00元

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isbn号码:9787313060617

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《远见之眼：智能视频监控的深度探索》 本书并非聚焦于“智能视频监控中目标检测与识别”这一特定领域，而是将视野扩展至智能视频监控系统的整体设计、运行原理及其更广泛的应用场景。我们将深入剖析构成智能视频监控骨干的各项关键技术，并着重探讨其在多元化社会需求下的创新实践。 第一部分：智能视频监控的基石——硬件与基础技术 在信息时代，视频数据的获取是智能分析的前提。本部分将首先梳理不同类型视频采集设备（如高清摄像头、无人机载相机、嵌入式设备等）的选型考量，包括分辨率、帧率、低光照性能、宽动态范围（WDR）、畸变校正等核心参数的意义及其对后续分析的影响。我们将探讨视频流的传输协议（如RTSP、RTMP、SRT）及其在网络带宽、延迟和稳定性方面的权衡。 随后，我们将回归到视频信号的数字化处理。这包括但不限于视频压缩标准（如H.264、H.265）的原理及其对存储和带宽的优化作用，以及数字水印、视频加密等保障视频数据安全与隐私的技术。我们还将简要介绍视频编解码器的硬件实现与软件实现方式，为后续的深入分析打下基础。 第二部分：从像素到场景——视频内容的理解与分析 本部分将是本书的核心内容之一，重点在于揭示视频内容是如何被机器“理解”的。我们并非直接研究“目标检测与识别”算法，而是从更宏观的角度审视视频分析的流程。 运动分析与行为初判： 在目标出现之前，视频中物体的运动本身就蕴含着丰富的信息。我们将探讨背景减除、帧差法、光流法等经典运动检测技术，以及它们在识别异常运动、轨迹跟踪等方面的应用。在此基础上，我们将介绍基于运动模式分析的行为预警，例如闯入、滞留、跌倒等基础行为的初步判定。 图像增强与预处理： 为了更好地提取视频中的有效信息，图像的质量至关重要。我们将探讨一系列图像增强技术，包括去噪、锐化、对比度调整、白平衡校正等，并分析这些技术在不同光照、天气条件下的适用性。我们将深入讲解降雨、雾霾等恶劣天气对视频成像的影响，以及相应的去雨、去雾算法的原理和局限性。 场景理解与事件推理： 视频监控并非孤立地识别单个目标，而是要理解整个场景中的动态交互。我们将讨论场景分割、前景/背景分离、区域划分等技术，它们帮助系统区分出有意义的活动区域。在此基础上，我们将探讨如何通过分析多个目标之间的空间关系和时间序列信息，来推断更复杂的事件，例如人员聚集、车辆拥堵、特定动作的组合（如开门、拿取物品）。 异常行为的统计与建模： 区别于预设规则，统计学方法能够捕捉到“不寻常”的事件。我们将介绍基于概率模型、机器学习的异常检测方法，如高斯混合模型（GMM）、支持向量机（SVM）在异常行为识别中的应用，以及如何通过学习正常场景的行为模式来发现潜在的异常。 第三部分：智能视频监控的应用范畴与系统架构 本部分将跳出单一技术层面，探讨智能视频监控系统如何在实际应用中发挥价值，以及构建一个完整的系统所需的要素。 智慧城市与公共安全： 智能视频监控在城市管理、治安维护方面发挥着越来越重要的作用。我们将讨论其在交通流量监控、违章抓拍、人群密度分析、重点区域安防、突发事件响应等方面的应用案例。同时，我们也会探讨在这些场景下，数据隐私保护和伦理道德方面的挑战。 工业生产与精细化管理： 在制造业领域，智能视频监控能够实现生产过程的自动化监控、产品质量的实时检测、设备运行状态的监测与预警。我们将介绍如何利用视频分析来优化生产流程，提高效率，降低损耗。 零售与商业环境： 在零售业，视频分析可以帮助企业了解顾客行为动线、热点区域、排队情况，从而优化店铺布局、改进营销策略、提升客户体验。 智能视频监控系统的体系架构： 一个完整的智能视频监控系统通常包含前端采集、后端存储、平台管理、应用分析等多个模块。我们将分析各个模块的功能和相互关系，探讨分布式与集中式架构的优缺点，以及云计算、边缘计算在系统部署中的作用。 人机协同与决策支持： 智能视频监控系统并非要完全取代人工，而是要辅助人工进行更高效、更准确的决策。我们将讨论如何设计用户界面，如何将分析结果可视化，以及如何构建人机协同的工作流程。 第四部分：面向未来的智能视频监控 展望未来，智能视频监控技术将继续朝着更智能、更自主、更个性化的方向发展。 多模态信息融合： 除了视频信息，未来系统将更多地融合来自音频、传感器、地理位置信息等多模态数据，实现更全面的场景理解。 联邦学习与隐私计算： 为了解决数据孤岛和隐私泄露问题，联邦学习等分布式机器学习技术将在智能视频监控领域扮演重要角色。 可解释性AI与可信赖系统： 随着AI技术的深入应用，如何让系统行为更具可解释性，如何构建可信赖的智能监控系统，将是未来研究的重要方向。 本书旨在提供一个关于智能视频监控系统的全景式理解，它不仅仅是一系列算法的集合，更是一个融合了硬件、软件、数据、应用和伦理的复杂而充满活力的生态系统。我们期望读者能够通过本书，洞察到智能视频监控的无限潜力，并为其未来的发展提供更广阔的视角。

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对于非技术背景，但负责安全技术采购和预算的管理者而言，这本书提供了一种全新的、基于价值而非成本评估技术方案的视角。它用清晰的逻辑将复杂的技术术语“翻译”成了可量化的业务指标。书中没有充斥着晦涩的数学符号，反而大量使用了流程图和对比表格，直观地展示了不同技术路线在投资回报率（ROI）上的差异。比如，它对比了基于规则的传统视频分析和基于深度学习的智能识别在“误报率控制”与“人工干预成本”上的差距，这直接关系到后续运维团队的人员配置和管理效率。更重要的是，它提供了一种评估供应商技术成熟度的框架。通过书中对“模型漂移”、“数据治理”和“系统可扩展性”的论述，采购者可以清晰地辨别出那些仅仅停留在概念演示阶段的方案，与真正具备长期维护价值的成熟系统之间的本质区别。这本书让管理者学会了如何用技术人员的语言去对话，并基于对技术生命周期的深刻理解来做出明智的决策。

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这本新近出版的关于城市智能安防的书籍，简直是为我这样的行业新兵量身定做的。我原本以为，市面上关于AI视觉技术的书籍都会陷在那些枯燥的数学公式和晦涩的算法细节里打转，让人望而却步。然而，这本书的叙事方式却出乎意料地平易近人。它没有一上来就抛出复杂的卷积神经网络结构图，而是从一个最贴近日常生活的场景——比如十字路口的交通异常检测——开始切入，循序渐进地展示了“智能”是如何从海量视频流中被“提取”出来的。作者在介绍传统目标跟踪算法（比如卡尔曼滤波）时，非常巧妙地穿插了一些历史典故和实际应用中的“坑”，比如在光照突变时系统是如何失效的，以及如何通过多传感器融合技术来弥补单一视觉系统的不足。我尤其欣赏它在数据预处理章节所花的心思，它详细阐述了如何清洗和标注那些“脏数据”，这在实际项目中往往是决定成败的关键一步，但很多教材却一带而过。整本书的结构就像搭积木一样，每章都在前一章的基础上稳固地增加新模块，让我感觉自己真的在一步步构建一个复杂的智能分析系统，而不是在被动地接受知识灌输。对于那些渴望快速掌握实用技能、又不想被理论的海洋淹没的工程师来说，这本书无疑提供了一条清晰而坚实的路径。

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我得说，我买这本书纯粹是抱着“碰运气”的心态，因为我主要关注的是工业自动化领域的机器视觉，而非传统意义上的安防系统。但这本书中关于“非结构化环境下的鲁棒性”的讨论，却意外地击中了我的痛点。在工厂流水线上，光影变化、物体遮挡、以及高速运动带来的运动模糊，与城市监控环境中的挑战有着异曲同工之妙。这本书详尽地介绍了如何构建对环境变化具有高容忍度的模型。它并非简单地堆砌更多的数据，而是侧重于“域适应性（Domain Adaptation）”的学习策略，指导我们如何将实验室训练好的模型，平滑地迁移到光照条件复杂多变的真实工业场景中，而无需进行昂贵的、耗时的人工重新标注。这种对“泛化能力”的执着探究，体现了作者深厚的工程经验。它不是在教你如何跑通一个Demo，而是在教你如何构建一个能抵抗时间侵蚀和环境突变的“活的”系统。对于需要将尖端视觉技术落地到复杂生产环境的工程师而言，这本书的指导性价值是难以估量的。

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对于那些对技术发展趋势充满好奇心、并期望从宏观层面理解未来安全生态的研究生来说，这本书的价值是无可替代的。它远超出了基础教程的范畴，更像是一部关于“智能感知边界拓展”的白皮书。作者的视野非常开阔，在阐述了基础的视觉任务之后，它并没有止步于静态的目标识别，而是大胆地将讨论延伸到了“行为预测”和“事件语义理解”。例如，书中关于“异常群集行为建模”的章节，就超越了简单的目标计数，开始探讨群体动力学在特定空间下的非线性变化，以及如何利用时间序列分析来捕捉这些微妙的模式。这种从“看到”到“理解”的跨越，是下一代安防系统的核心。此外，书中对跨模态数据融合的探讨也极具启发性，比如如何将雷达数据、热成像数据与可见光视频进行有机结合，以应对恶劣天气下的检测盲区。阅读这本书的过程，就像是进行了一次高级别的行业战略研讨会，它迫使读者跳出单一技术细节的桎梏，去思考技术集合体如何重塑城市管理和社会安全的面貌。

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我以一个资深系统集成商的视角来审视这本书，坦率地说，我本来对它抱着一丝怀疑。毕竟，市面上太多号称“前沿”的技术书籍，其实不过是将几年前的开源代码和过时的论文摘要重新拼凑一遍。然而，《XX》这本书展现出的行业洞察力，确实让我刮目相看。它没有沉溺于那些已经被大厂垄断且迭代速度极快的深度学习模型参数调优，而是将重点放在了“边缘计算”和“系统级优化”上。书中关于如何设计一个低延迟、高吞吐量的视频流处理管道的论述，非常具有实操价值。它详细分析了在资源受限的嵌入式设备上，如何权衡模型的精度与推理速度，甚至还探讨了量化技术在实际部署中的效果差异。更让我感到惊喜的是，它对网络安全和隐私保护在视频监控体系中的集成进行了深入探讨。在这个数据安全日益敏感的时代，如何设计一个既能有效识别目标又能确保数据合规的架构，是所有集成商面临的难题。这本书提供了一个框架性的思考，而不是简单的技术罗列，这对于我们制定长期解决方案至关重要。它更像是一本“架构师手册”，而非“算法工程师的工具箱”。

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98块啊，天哪！！就是综合了几篇硕士论文

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