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  • 醉染图书基于视觉的运动目标检测跟踪9787030735508
  • 正版全新
    • 作者: 郑江滨,李秀秀著 | 郑江滨,李秀秀编 | 郑江滨,李秀秀译 | 郑江滨,李秀秀绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2022-11-01
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    • 作者: 郑江滨,李秀秀著| 郑江滨,李秀秀编| 郑江滨,李秀秀译| 郑江滨,李秀秀绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2022-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:317000
    • 页数:252
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030735508
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:郑江滨,李秀秀
    • 著:郑江滨,李秀秀
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:148.00
    • ISBN:9787030735508
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-11-01
    • 页数:252
    • 外部编号:1202776414
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    章 绪论 1

    1.1 研究意义 1

    1.2 国内外研究进展 2

    1.2.1 单目视觉下的目标检测跟踪 2

    1.2.2 双目及多目视觉下的目标跟踪 4

    1.. 机器学习与目标跟踪 5

    1.3 研究框架 17

    第2章 多视视频处理软硬件平台 20

    2.1 多视图像、视频同步采集硬件环境 20

    2.2 软件环境 22

    . 本章小结 28

    第3章 多摄像机标定及三维坐标恢复 29

    3.1 摄像机成像模型 29

    3.2 摄像机标定 32

    3.3 张氏标定算法 34

    3.3.1 原理推导 34

    3.3.2 畸变模型 38

    3.3.3 标定算法流程 38

    3.3.4 标定实验结果 39

    3.4 三维重建算法 41

    3.5 本章小结 46

    第4章 视频中的多运动目标检测 47

    4.1 结合瞬时差分和背景差分的运动目标检测 47

    4.2 基于形态学处理的标记点检测 49

    4.3 基于Harris角点检测的标记点检测 52

    4.4 基于迭代阈值的标记点检测 53

    4.5 本章小结 55

    第5章 红外小目标检测 56

    5.1 奇异值分解基本原理 57

    5.2 粒子滤波基本原理 58

    5.3 基于奇异值分解的背景抑制和粒子滤波的红外小目标检测 60

    5.3.1 背景抑制 60

    5.3.2 目标位置预测 63

    5.3.3 算法实现 64

    5.4 实验结果与分析 65

    5.5 本章小结 67

    第6章 运动背景下目标检测 68

    6.1 基于特征点匹配的图像匹配 69

    6.1.1 特征点匹配 69

    6.1.2 实验结果与分析 71

    6.2 基于相邻帧间背景匹配的目标检测 72

    6.2.1 运动背景图像匹配 73

    6.2.2 运动目标检测和提取 75

    6.. 实验结果与分析 76

    6.3 基于离散化摄像机运动的目标检测方法 77

    6.3.1 运动摄像机视野范围的离散化 77

    6.3.2 摄像机静止情况下的运动目标实时检测和跟踪 77

    6.3.3 摄像机调度 79

    6.3.4 随动跟踪 80

    6.3.5 实验结果与分析 81

    6.4 本章小结 81

    第7章 扩展卡尔曼滤波与均值漂移结合的目标跟踪 83

    7.1 基于均值漂移的目标跟踪 83

    7.2 目标特征匹配与卡尔曼滤波更新 85

    7.3 改进的均值漂移目标跟踪算法 87

    7.4 实验结果与分析 88

    7.5 本章小结 89

    第8章 基于多子块模型的长时在线目标跟踪 90

    8.1 在线目标跟踪框架 90

    8.2 可信赖子块 97

    8.2.1 序列化的蒙特卡洛框架 98

    8.2.2 子块的可跟踪度量 99

    8.. 子块与整体目标的关系 100

    8.3 可信赖子块跟踪器 101

    8.4 线回归与循环移位 103

    8.4.1 线回归模型 103

    8.4.2 循环移位 104

    8.4.3 循环矩阵 105

    8.5 核空间的岭回归 106

    8.6 融合可信赖子块与核相关滤波的目标跟踪 107

    8.7 实验结果与分析 109

    8.7.1 实验设置 109

    8.7.2 定量评估与分析 110

    8.8 本章小结 114

    第9章 基于多轨迹分析的长时在线目标跟踪 115

    9.1 带核的结构化输出跟踪 115

    9.2 多跟踪器分析 117

    9.2.1 多跟踪器 117

    9.2.2 轨迹分析 118

    9.. 很优跟踪轨迹选择 122

    9.3 实验结果与分析 1

    9.3.1 实验设置 1

    9.3.2 定量评估与分析 1

    9.4 本章小结 126

    0章 基于去冗余卷积特征的相关滤波跟踪 128

    10.1 基于相关滤波的多通道特征 129

    10.1.1 密集采样 129

    10.1.2 多通道特征 130

    10.2 卷积特征去冗余 132

    10.2.1 特征通道的激活强度 133

    10.2.2 基于激活强度的特征通道去冗余 135

    10.3 多层次卷积特征的综合应用 137

    10.3.1 卷积特征的尺度归一化 137

    10.3.2 基于多层次卷积特征的目标定位策略 138

    10.4 目标的尺度估计 142

    10.5 算法框架及流程 143

    10.6 实验结果与分析 144

    10.6.1 实验设置 144

    10.6.2 对比实验分析 146

    10.7 本章小结 154

    1章 基于全卷积孪生网络的多模板匹配跟踪 156

    11.1 全卷积孪生网络 156

    11.1.1 孪生网络结构 156

    11.1.2 基于全卷积孪生网络的相似度量 157

    11.1.3 网络训练 158

    11.2 多模板匹配跟踪 159

    11.2.1 多模板匹配 159

    11.2.2 多模板的选择与更新 160

    11.. 增量式的更新计算 161

    11.3 算法框架及流程 163

    11.4 实验结果与分析 164

    11.4.1 实验设置 164

    11.4.2 对比实验与分析 166

    11.5 本章小结 175

    2章 双目视觉下无明显特征区分的多目标三维跟踪 176

    12.1 基于卡尔曼滤波器的三维跟踪 176

    12.1.1 基于卡尔曼滤波器的目标跟踪 176

    12.1.2 目标搜索匹配 177

    12.1.3 目标更新 179

    12.2 基于平行光轴摄像机外极线约束的立体匹配 179

    12.2.1 外极线约束原理 179

    12.2.2 平行光轴摄像机的外极线约束 181

    12.. 无明显特征区分的多标记点立体匹配 182

    1. 平行双目视觉中结合外极线约束的跟踪 184

    12.4 结合人体关节点骨骼长度约束的异常处理 188

    12.5 本章小结 190

    3章 双目视觉下的机动目标跟踪 192

    13.1 灰色预测模型 192

    13.2 卡尔曼滤波和灰色预测结合的三维目标跟踪 196

    13.2.1 标记点检测 196

    13.2.2 标记点匹配 198

    13.. 算法框架 199

    13.3 实验结果与分析 200

    13.4 本章小结 203

    4章 多目视觉下多目标融合跟踪 205

    14.1 多目视觉跟踪系统结构 206

    14.2 新标记点的数据关联算法 208

    14.3 标记点融合跟踪算法 210

    14.4 实验结果与分析 211

    14.5 本章小结 216

    5章 基于拓扑结构保持的多目跟踪 218

    15.1 扩展卡尔曼滤波器与自组织特征映网络结合的三维跟踪 218

    15.2 基于主成分分析的自动初始化算法 219

    15.3 基于自组织特征映网络的匹配策略 222

    15.4 实验结果与分析 226

    15.5 本章小结 229

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