復雜環境運動目標檢測技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丁瑩，楊華民，範靜濤 等 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 運動目標檢測
• 復雜環境
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 算法優化
• 視頻分析
• 智能監控
• 目標跟蹤
• 應用研究

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118091137

版次：1

商品編碼：11458523

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：146

正文語種：中文

內容簡介

　　《復雜環境運動目標檢測技術及應用》簡要介紹瞭當前典型的運動目標檢測技術，並根據其實現原理分析瞭各種方法的適用範圍和場閤；圍繞監控設備實際拍攝的圖像序列所存在的光學畸變、環境光照變化、陰影及攝像頭的運動等復雜條件，對運動目標檢測的若乾關鍵技術進行瞭研究和探討，包括廣角攝像機的成像原理、標定模型和畸變校正方法，靜態場景中分類特徵的優選、相似性度量和特徵融閤方法，動態場景中圖像的配準技術等；此外，考慮到空間偵察、夜視導航等軍事領域，對運動目標檢測技術的特殊需求，介紹瞭紅外圖像和雙目視覺圖像中的運動目標檢測技術；最後，以智能監控係統為例，介紹瞭運動目標檢測技術的具體應用情況。

目錄

第1章 概述
1.1 基本概念
1.2 研究進展
1.3 技術難點分析
1.4 主要應用領域

第2章 典型的運動目標檢測技術及適用性分析
2.1 基於光流法的運動目標檢測技術
2.1.1 基本概念
2.1.2 算法原理
2.1.3 常見的光流法
2.2 基於幀差法的運動目標檢測技術
2.2.1 基本思想
2.2.2 算法流程
2.3 基於背景差法的運動目標檢測
2.3.1 基本思想
2.3.2 算法流程
2.4 混閤高斯背景建模
2.4.1 混閤高斯背景模型的建立
2.4.2 混閤高斯背景模型的更新
2.5 不同運動目標檢測技術的適用性分析

第3章 攝像機畸變校正技術
3.1 數理模型
3.1.1 坐標係
3.1.2 攝像機標定模型
3.1.3 非綫性畸變模型
3.2 攝像機標定方法的分類
3.2.1 基於標定物的標定法
3.2.2 攝像機自標定方法
3.2.3 基於主動視覺的標定方法
3.2.4 不同攝像機標定方法的適用性分析
3.3 基於GPU的畸變校正加速算法
3.3.1 采用CUDA技術的GPU
3.3.2 基於網格標定的校正技術原理
3.3.3 GBGC算法概述
3.3.4 GBGC算法關鍵步驟
3.4 實驗結果分析

第4章 靜態場景運動目標檢測技術
4.1 基本原理
4.2 分類特徵的選擇
4.2.1 顔色特徵
4.2.2 紋理特徵
4.3 相似性度量的定義
4.4 基於Choquet積分的特徵融閤
4.5 基於自適應閾值的圖像分割算法
4.5.1 定義
4.5.2 基本步驟
4.5.3 閾值更新策略
4.6 實驗結果分析
4.6.1 顔色特徵選擇實驗
4.6.2 ULBP紋理特徵選擇實驗
4.6.3 自適應分類閾值確定實驗
4.6.4 復雜背景條件下運動目標檢測實驗
4.6.5 運動目標檢測效果的定量分析

第5章 動態場景運動目標檢測技術
5.1 基本原理
5.2 基於多尺度Harris角點SAM的圖像配準算法
5.2.1 算法基礎
5.2.2 算法描述
5.2.3 多尺度邊緣檢測算法
5.2.4 多尺度Hartis角點檢測算法
5.2.5 相似性測度的定義及誤匹配點對的刪除
5.2.6 圖像配準實驗
5.3 基於幀差法的運動目標檢測算法
5.3.1 算法描述
5.3.2 具體實現
5.3.3 幀差法實驗
5.4 實驗結果分析

第6章 紅外圖像運動目標檢測技術
6.1 基本原理
6.2 基於小波係數相關度的圖像去噪增強算法
6.2.1 問題描述
6.2.2 算法描述
6.2.3 具體實現
6.2.4 圖像去噪增強實驗
6.3 特徵的相似性度量
6.4 基於Sugeno模糊積分的分類特徵融閤
6.5 實驗結果分析

第7章 基於雙目視覺的運動目標檢測技術
7.1 雙目視覺基本原理
7.2 實現步驟
7.3 雙目攝像機標定
7.4 雙目立體匹配
7.4.1 特殊性及難點
7.4.2 具體實現

第8章 運動目標檢測技術在智能監控係統中的應用
8.1 智能監控係統的發展曆程
8.2 運動目標檢測技術應用情況
參考文獻

前言/序言

《智能交通係統中的時空數據分析與預測》 本書聚焦於當前智慧城市建設的核心挑戰之一：如何有效地處理和分析海量的交通時空數據，並在此基礎上進行精準的預測。我們將深入探討城市交通網絡中蘊含的豐富信息，從車輛軌跡、信號燈狀態、道路擁堵情況到人群流動模式，通過先進的數據挖掘和機器學習技術，揭示其內在規律，從而為交通管理部門提供決策支持，為齣行者提供更優化的路綫規劃。 第一部分：時空數據基礎與預處理 在這一部分，我們將首先建立起對交通時空數據的全麵認知。從數據的來源、采集方式（如GPS、傳感器、視頻監控、手機信令等）到數據的格式和特點，都將進行細緻的介紹。特彆地，我們會詳細闡述時空數據的空間維度（地理位置、道路網絡）和時間維度（時間戳、周期性、趨勢性）的特性，以及它們如何相互交織影響。 接著，我們將重點講解時空數據的預處理技術。這包括： 數據清洗與去噪： 針對GPS漂移、傳感器故障、缺失值等常見數據質量問題，介紹一係列魯棒的清洗和填充算法，確保數據的準確性和完整性。 空間數據建模： 如何將離散的交通數據轉化為可分析的空間模型，例如路網圖的構建、區域劃分（如網格、興趣區域POI）以及空間索引技術的應用。 時間序列分析： 對交通流量、速度等時間序列數據進行平穩性檢驗、季節性分解、趨勢分析等，揭示交通運行的內在模式。 數據融閤與集成： 介紹如何將來自不同傳感器和源的數據進行有效融閤，構建更全麵、更精細的交通態勢圖。 第二部分：交通時空數據挖掘與模式識彆 數據預處理完成後，本書將進入核心的數據挖掘階段，旨在從海量數據中提取有價值的交通模式和規律。我們將重點介紹以下內容： 聚類分析： 探討基於空間位置和時間特徵的交通齣行模式聚類，例如識彆高峰齣行時段、常旅客軌跡、特定區域的交通熱點等。 關聯規則挖掘： 發現不同交通要素之間的潛在聯係，例如特定路段的擁堵與信號燈配時的關係，或者大型活動對周邊交通流量的影響。 異常檢測： 識彆交通係統中的突發事件，如交通事故、道路施工、車輛故障等，並分析其對交通運行的影響範圍和程度。 軌跡分析與模式識彆： 深入研究車輛和行人的運動軌跡，提取典型的齣行模式、行為習慣，以及識彆潛在的擁堵誘因。 交通網絡拓撲分析： 利用圖論等方法分析交通網絡的連通性、魯棒性，識彆關鍵節點和瓶頸路段。 第三部分：交通時空預測模型與方法 在理解瞭交通數據的基本特性和挖掘齣潛在模式後，本書將重點闡述如何利用這些信息進行未來交通狀況的預測。我們將覆蓋從傳統統計模型到深度學習模型的各類先進預測技術： 時間序列預測模型： 統計模型： ARIMA、SARIMA等經典時間序列模型，用於預測短期內的交通流量、速度等指標。 狀態空間模型： 如卡爾曼濾波及其變種，適用於實時跟蹤和預測動態變化的交通狀態。 基於機器學習的預測模型： 迴歸模型： 支持嚮量迴歸（SVR）、隨機森林等，用於預測交通參數。 圖神經網絡（GNN）： 專門用於處理圖結構數據，能夠有效地捕捉交通網絡的空間依賴性，實現更精準的路段交通流量、擁堵程度預測。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 擅長處理序列數據，能夠捕捉時間序列的長期依賴關係，適用於預測未來一段時間內的交通趨勢。 捲積神經網絡（CNN）： 可用於提取交通數據中的空間特徵，例如識彆交通態勢圖中的擁堵模式。 混閤模型與集成學習： 結閤不同模型的優勢，提高預測的穩定性和準確性。 多尺度、多時段預測： 探討如何實現不同時間尺度（短期、中期、長期）和空間尺度（路段、區域、城市）的預測。 不確定性量化： 介紹如何評估預測結果的置信度，為決策提供風險參考。 第四部分：在智能交通係統中的應用實踐 本書的最後一部分將聚焦於將上述理論和技術應用於實際的智能交通係統中，展示其在各個方麵的應用價值： 交通信號燈優化： 基於實時和預測的交通流量，動態調整信號燈配時，減少車輛等待時間，提高通行效率。 齣行路徑規劃與導航： 為用戶提供基於實時路況和未來預測的個性化路徑推薦，避開擁堵區域。 交通擁堵預測與預警： 提前預測可能發生的擁堵，並嚮公眾和管理部門發齣預警，采取預防措施。 公共交通調度優化： 根據客流預測，優化公交綫路、發車頻率和車輛調度，提高公共交通的吸引力和效率。 事件檢測與應急響應： 快速檢測交通事故、突發事件，並評估其對交通網絡的影響，協助製定應急響應方案。 交通仿真與規劃： 利用預測模型對不同交通政策、基礎設施建設方案進行仿真評估，輔助城市交通規劃。 電動汽車充電站選址與調度： 基於齣行行為和充電需求預測，優化充電設施的布局和運營。 本書旨在為交通工程師、數據科學傢、研究人員以及對智能交通係統感興趣的讀者提供一個係統、深入的學習框架，幫助他們掌握分析和預測復雜交通時空數據的能力，為建設更智能、更高效、更可持續的城市交通係統貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在人工智能領域工作的工程師，主要負責開發和優化計算機視覺相關的算法。在日常工作中，我們經常會遇到各種各樣棘手的難題，其中最讓我頭疼的莫過於在復雜環境下進行準確的運動目標檢測。比如，在監控視頻中，目標可能因為角度問題、光照不足、或者被其他物體部分遮擋而難以被識彆；在自動駕駛場景中，突然齣現的行人、非機動車，或者惡劣天氣下的能見度降低，都會對算法的實時性和準確性提齣極高的要求。我一直渴望能找到一本能夠係統性地講解如何應對這些“復雜環境”的著作，並且能夠提供切實可行的“應用”指導。這本書的書名——《復雜環境運動目標檢測技術及應用》，正是我一直在尋找的。我期待書中能夠深入剖析各種復雜環境因素對目標檢測算法的影響，並提齣相應的解決方案。例如，針對光照變化，書中是否會介紹一些基於深度學習的圖像增強技術，或者魯棒性更強的特徵提取方法？針對遮擋問題，是否會探討一些多目標跟蹤與檢測相結閤的策略？而“應用”部分，我更是充滿瞭期待。我希望書中能提供一些具體的工程實現案例，例如在智慧城市、智能製造、無人零售等領域，如何將這些技術落地，並解決實際問題。這本書的書名給我一種“直擊痛點”的感覺，我相信它能夠為我帶來許多寶貴的經驗和啓發，幫助我提升工作效率和算法性能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《復雜環境運動目標檢測技術及應用》讓我眼前一亮，仿佛是為我量身定製的一本指南。我是一名在安防行業工作的工程師，我們部門的主要職責就是利用視頻監控係統進行區域內的目標檢測與跟蹤，以確保公共安全。然而，現實場景中的挑戰遠比想象的要嚴峻得多。節假日期間人流量巨大，目標之間相互遮擋嚴重；惡劣天氣，如大雨、大雪、濃霧，會顯著降低圖像質量，使得目標難以辨識；夜晚的光照不足，更是讓傳統的檢測算法束手無策。我一直在尋找能夠係統性地解決這些“復雜環境”問題的技術方案，並且能夠將理論研究轉化為實際的“應用”。因此，這本書的書名立刻吸引瞭我的注意。我非常期待書中能夠詳細介紹各種復雜場景下的目標檢測難點，並提供切實有效的解決方案。例如，我希望看到關於如何利用多傳感器融閤技術，剋服單一傳感器在惡劣天氣下的局限性；如何設計魯棒性更強的特徵提取器，以應對光照變化和低分辨率的問題；如何實現高精度的多目標跟蹤，即使在目標大量齣現且相互遮擋的情況下。此外，書中“應用”部分的內容，對我來說尤為重要。我希望看到書中能夠提供具體的行業案例分析，例如在人群密度監測、異常行為識彆、重點目標跟蹤等方麵的實際應用經驗。這本書的齣現，無疑將為我解決實際工程難題提供寶貴的理論指導和實踐經驗，我將把它作為我工作的案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注計算機視覺領域發展的技術愛好者，我一直在尋找能夠深入剖析“復雜環境”下運動目標檢測的專業書籍。《復雜環境運動目標檢測技術及應用》這本書的齣現，無疑填補瞭我心中的一個空白。我曾經接觸過一些目標檢測的教材，但它們大多側重於算法的原理和數學推導，對於如何在真實世界中復雜多變的環境下應用這些算法，卻鮮有涉及。比如，在城市街道、工業廠區、野外森林等不同場景下，光照、天氣、背景紋理、遮擋程度都會韆差萬彆，這些都會極大地影響目標檢測的準確性和穩定性。這本書的書名恰好點齣瞭核心問題，它暗示著本書將不僅會探討目標檢測的“技術”，更會深入研究這些技術在“復雜環境”下的“應用”。我非常好奇作者是如何處理這些挑戰的，是會提齣新的算法模型，還是會通過數據增強、後處理技術等方式來提升算法的魯棒性？書中對“應用”的闡述，也讓我倍感期待。我希望看到書中能夠提供一些具體的行業案例，例如在自動駕駛領域如何實現對行人、車輛的安全檢測，在智能安防領域如何進行行為識彆和預警，甚至在醫療影像分析中如何檢測微小病竈等。隻有將技術與實際應用緊密結閤，纔能真正體現齣其價值。這本書的書名預示著它將是一本理論與實踐並重，能夠為我帶來深刻啓發的著作，我迫不及待地想閱讀它。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本《復雜環境運動目標檢測技術及應用》瞭，拿到手的時候，厚實的紙張和精美的封麵就讓我對它充滿瞭期待。我是一個對計算機視覺領域特彆是目標檢測技術很感興趣的研究生，在實驗室的導師推薦下，我瞭解到這本書的獨特之處，尤其是在處理現實世界中各種復雜場景下的目標檢測問題。我一直覺得，雖然有很多關於目標檢測的論文和書籍，但它們往往偏嚮於理論推導或者在理想數據集上的實驗，真正要將這些技術落地到實際應用，例如自動駕駛、智能監控、機器人導航等場景，會遇到各種各樣的挑戰。光照變化、遮擋、背景乾擾、目標尺度不一緻、運動模糊等等，這些都是讓目標檢測算法“頭疼”的問題。這本書的標題就非常直觀地抓住瞭我的痛點，“復雜環境”這四個字，讓我仿佛看到瞭這本書會如何深入地剖析這些難題，並給齣切實可行的解決方案。我迫不及待地想要一探究竟，看看作者是如何將這些前沿技術與實際應用巧妙地結閤在一起的。這本書的書名本身就極具吸引力，它承諾瞭技術深度和應用廣度，這對於我這樣的讀者來說，無疑是一份寶貴的知識財富。我特彆關注的是書中對於“技術及應用”這一部分的論述，這不僅僅是停留在算法層麵，而是要看作者如何將這些技術應用到具體的行業場景中，是否能夠提供一套完整的設計思路或者解決方案，這對我未來進行相關的科研和工程實踐具有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

從《復雜環境運動目標檢測技術及應用》這個書名本身，我就能感受到它所蘊含的巨大價值。我是一名從事智慧城市建設的技術人員，我們一直在探索如何利用先進的技術來提升城市管理的效率和智能化水平。其中，城市交通管理、公共安全監控、環境監測等領域都離不開對運動目標的精準檢測和跟蹤。然而，城市環境本身就極其復雜：白天車流密集，夜晚光照條件差，惡劣天氣（如雨、雪、霧）更是傢常便飯，再加上各種廣告牌、建築物等背景乾擾，這些都給運動目標檢測帶來瞭巨大的挑戰。我一直希望能夠找到一本能夠係統性地講解如何在這些“復雜環境”下實現高效、準確的“運動目標檢測”的專業書籍，並且能夠提供具體的“應用”指導。這本書的書名恰好迎閤瞭我的需求。我非常期待書中能夠深入剖析各種復雜環境對目標檢測算法的影響，並提齣有效的解決方案，例如如何處理多尺度目標、如何增強算法的魯棒性、如何進行實時跟蹤等。更令我興奮的是，書名中的“應用”二字，意味著書中不僅僅停留在理論層麵，而是會提供一些具體的行業案例分析，比如如何利用這些技術來優化交通流量、預測交通擁堵、發現潛在的安全隱患等。我相信這本書將為我提供寶貴的知識和實踐經驗，幫助我們更好地推動智慧城市的建設。

評分☆☆☆☆☆

這本《復雜環境運動目標檢測技術及應用》的書名，讓我想起瞭我之前在學習和實踐過程中遇到的許多難題。我是一名對無人機技術很感興趣的愛好者，尤其關注無人機在偵察、巡航、搜救等任務中的應用。這些任務往往需要在各種復雜多變的環境下進行，比如山地、森林、沙漠，甚至是城市高樓林立的區域。在這些環境下，無人機搭載的攝像頭需要能夠準確地檢測到遠距離的、運動的、且可能被植被或其他物體部分遮擋的目標。這對我來說一直是一個巨大的挑戰。而這本書的書名，恰恰點齣瞭我所麵臨的核心問題：“復雜環境”和“運動目標檢測”。我非常期待書中能夠詳細介紹如何剋服這些技術難題，例如，如何設計能夠適應不同尺度和分辨率的目標檢測模型？如何提升算法在背景雜亂環境下的魯棒性？如何實現對目標的實時、精準跟蹤？更重要的是，書中“應用”這兩個字，讓我看到瞭這本書不僅僅是理論堆砌，而是會提供實際的解決方案。我希望能看到書中能夠結閤無人機偵察、搜救等具體場景，給齣如何將這些技術落地的思路和方法。這本書的書名非常有吸引力，因為它承諾能夠解決實際問題，並且具有很強的工程實踐指導意義，我相信它將成為我深入學習無人機技術的一個重要參考。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到《復雜環境運動目標檢測技術及應用》這本書名的時候，我就覺得它非常有價值。我是一名對自動駕駛技術充滿熱情的研究生，在學習過程中，我發現目標檢測是整個自動駕駛係統中最核心也是最具挑戰性的環節之一。尤其是在實際道路環境中，會遇到各種各樣復雜的情況，比如突發的行人橫穿馬路，在夜晚或者雨霧天氣下的低能見度，以及其他車輛的遮擋等等。這些“復雜環境”下的目標檢測問題，直接關係到自動駕駛係統的安全性和可靠性。這本書的書名恰好就點齣瞭這些核心問題，它不僅提及瞭“復雜環境”，還包含瞭“運動目標檢測”這一關鍵技術，並且強調瞭“應用”的重要性。我非常期待書中能夠深入講解如何應對這些挑戰，例如，是否會介紹一些針對惡劣天氣和低光照環境的圖像增強技術？是否會探討如何利用深度學習模型來提高目標檢測的準確率和實時性？更重要的是，我希望書中能夠提供一些關於這些技術在自動駕駛領域實際應用的案例分析，例如如何將目標檢測結果用於障礙物規避、路徑規劃等方麵。這本書的齣現，對我來說就像是雪中送炭，它承諾瞭技術深度和應用廣度，我深信它能夠為我的研究和未來職業發展提供寶貴的知識和指引，讓我能夠更好地理解和掌握自動駕駛領域中的關鍵技術。

評分☆☆☆☆☆

我對《復雜環境運動目標檢測技術及應用》這個書名所傳達的信息感到非常興奮，因為它精準地觸及瞭我目前工作中的一個關鍵痛點。我是一名在工業自動化領域工作的工程師，我們正在開發一係列智能化的檢測係統，用於生産綫上的産品質量檢測和流程監控。在這個場景下，我們需要檢測的是各種各樣在流水綫上高速移動的、形狀各異、有時甚至被其他零件部分遮擋的“運動目標”。而且，生産綫的環境往往也不盡理想，可能存在強烈的反光、不均勻的光照、以及大量的背景乾擾。我一直在尋找能夠有效解決這些“復雜環境”下“運動目標檢測”問題的技術方案，並且希望能看到一些成功的“應用”案例。這本書的書名，正是我苦苦追尋的。我非常期待書中能夠詳細介紹各種復雜環境因素對目標檢測算法的影響，並提供剋服這些睏難的方法。比如，如何設計對光照變化不敏感的檢測模型？如何處理高密度、互相遮擋的運動目標？如何實現高精度的實時檢測，以滿足生産綫的速度要求？而“應用”部分，更是讓我充滿期待，我希望看到書中能夠提供一些在工業生産、智能製造等領域的實際應用案例，例如如何利用這些技術來檢測産品缺陷、監控生産流程、或者實現機器人的精確抓取。這本書的齣現，無疑將為我打開新的思路，提供寶貴的知識和實踐經驗，助力我解決實際工程難題。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《復雜環境運動目標檢測技術及應用》後，我的第一感受就是它的實用性。我之前在工作中就遇到瞭不少在復雜環境下進行運動目標檢測的難題，例如在雨雪天氣下，攝像頭的成像質量會大打摺扣，目標容易變得模糊不清，或者被雨雪本身遮擋。又比如在夜晚，光照不足導緻目標的細節難以捕捉，背景噪聲也更加明顯。傳統的算法在這些場景下往往錶現不佳，誤檢率和漏檢率都非常高。我一直希望能夠找到一本能夠係統性地解決這些問題的書籍，而這本書的書名恰好就點齣瞭核心——“復雜環境”。我非常期待書中能夠詳細介紹各種復雜環境對目標檢測算法帶來的挑戰，以及如何通過改進算法來剋服這些挑戰。比如，我希望能看到關於如何增強圖像在低光照、雨霧等惡劣天氣下的魯棒性的方法，以及如何處理目標被部分遮擋時進行持續跟蹤的技術。更重要的是，書名中的“應用”二字，讓我看到瞭這本書不僅僅停留在理論層麵，而是會給齣實際的解決方案和案例分析，這對我而言是至關重要的。我希望書中能夠提供一些具體的應用場景，例如在智能交通係統中如何識彆車輛和行人，在安防監控中如何檢測異常行為，或者在無人機偵察中如何追蹤目標等。這本書的齣現，無疑為我解決實際工程問題提供瞭新的思路和方嚮，我相信它能夠成為我工作中的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本《復雜環境運動目標檢測技術及應用》的書名，一下子就抓住瞭我作為一名普通讀者對前沿科技的好奇心。雖然我不是專業的科研人員，但一直對人工智能、計算機視覺這些領域很感興趣，也關注著它們如何在我們的生活中發揮越來越重要的作用。我常常在想，那些在新聞報道中看到的“智能監控”、“自動駕駛”背後，究竟有著怎樣的技術支撐。這本書的書名就非常有指嚮性，它提到的“復雜環境”讓我聯想到我們在生活中遇到的各種不理想的拍攝條件，比如人潮擁擠的火車站，光綫昏暗的夜晚，或者雨霧天氣下的道路。而“運動目標檢測”更是讓人聯想到那些動態的、需要被精準捕捉的物體，比如奔跑的孩子、行駛的車輛、甚至是空中的無人機。這本書的名字告訴我，它不是一本枯燥的學術論文集，而是會講授如何讓技術在“復雜”的現實世界中“動起來”，並且有實際的“應用”。我特彆好奇書中會如何解釋這些技術，會不會用比較通俗易懂的方式來介紹復雜的算法原理？同時，“應用”這個詞也讓我充滿瞭期待，我想知道這些技術最終能為我們的生活帶來哪些改變，是否能讓我們的齣行更安全，生活更便利，社會更智能？這本書的書名，給我一種既有深度又不失廣度的感覺，讓我覺得它是一本值得我花時間去探索的優秀讀物。