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谢剑斌 等 著

图书标签:

• 无人监控
• 智能监控
• 视频分析
• 边缘计算
• 物联网
• 安防
• 图像处理
• 深度学习
• 目标检测
• 实时监控

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302372134

版次：1

商品编码：11566396

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：286

字数：456000

正文语种：中文

内容简介

　　《无人监控技术详解与工程实践》是无人监控领域的技术应用著作，为使读者全面了解无人监控的新技术及应用方法，本书系统地介绍了无人监控系统、环境信息感知、高清视频摄像、可靠数据传输、海量视频搜索、异常行为识别、异常声音识别、无人监控平台等无人监控领域的新技术和新成果。
　　《无人监控技术详解与工程实践》将视频分析技术应用于解决可靠环境感知、差错控制与内容保护、可疑目标判断、危险行为分析、异常声音识别方法、监控平台架构、监控平台软件等无人监控难题，实用性强。
　　《无人监控技术详解与工程实践》主要适用于从事无人监控领域的应用开发和工程设计的技术人员阅读。

作者简介

　　谢剑斌，博士后，曾于新加坡国立大学访问学习，现为国防科技大学电子科学与工程学院教授，中国生物特征识别国家标准组委员、中国数字电视国家标准组委员、中国图象图形学会高级会员、计算机学会高级会员、电光与控制编委会委员。长期从事数字视频分析与生物特征识别方面的研究工作，参与和主持国家863项目3项、国防预研项目2项、航空基金项目1项、国家标准项目2项、公安部创新计划项目3项、横向项目17项。参与制定安全防范系统生物特征识别国家标准、面向安全监视的视频获取国家标准、数字电视地面传输国家标准、机载TFT液晶显示器军用标准。发表学术论文70多篇，出版专著4部，授权国家发明专利15项、实用新型专利27项。获湖南省科技进步二等奖1项，公安部技术革新成果特别项目奖2项，国际发明展金奖2项，全国发明展览会金奖1项、铜奖1项。

内页插图

目录

第1章 无人监控系统
1.1 视频监控的发展阶段
1.1.1 模拟视频监控
1.1.2 数字视频监控
1.1.3 网络视频监控
1.1.4 无人监控
1.2 无人监控的体系结构
1.2.1 无人监控的重要功能
1.2.2 无人监控的高级功能
1.2.3 无人监控的两大派系
1.3 无人监控的关键技术
1.3.1 运动目标检测
1.3.2 运动目标分类
1.3.3 运动目标跟踪
1.3.4 行为理解和描述
1.4 无人监控的应用
1.4.1 安全类应用
1.4.2 非安全类应用
1.5 无人监控的产品
1.6 无人监控的发展
1.6.1 市场需求清晰化
1.6.2 协调高性能和灵活性
1.6.3 提高无人监控的实用性

第2章 环境信息感知
2.1 传感器概述
2.1.1 传感器的静态特性
2.1.2 传感器的动态特性
2.1.3 传感器的分类及发展
2.1.4 传感器的应用
2.2 视频传感器
2.3 声音传感器
2.4 光电传感器
2.5 雷达传感器
2.6 超声波传感器
2.7 红外传感器
2.7.1 主动红外传感器
2.7.2 被动红外传感器
2.8 振动传感器
2.9 磁开关传感器
2.10 气体传感器
2.10.1 气体传感器的原理
2.10.2 气体传感器的举例——CO气体传感器
2.11 温度传感器
2.11.1 热电阻温度传感器
2.11.2 集成温度传感器
2.11.3 智能温度传感器
2.12 湿度传感器
2.12.1 湿度传感器的基本结构
2.12.2 湿度传感器的特点 64
2.12.3 湿度传感器的举例——HSl101
2.13 RFID

第3章 高清视频摄像
3.1 高清视频摄像的基本概念
3.1.1 标清视频与高清视频
3.1.2 高清视频的优势
3.1.3 高清视频的问题
3.2 高清摄像的核心器件
3.2.1 成像模组
3.2.2 光学镜头
3.2.3 高清视频处理器
3.3 高清摄像的关键技术
3.3.1 阵列成像与拼接技术
3.3.2 主动高清摄像技术
3.4 高清摄像的评估方法
3.4.1 清晰度测试
3.4.2 动态范围测试
3.4.3 色彩还原测试
3.4.4 信噪比测试
3.5 高清摄像的典型系统
3.5.1 ARGUS-IS
3.5.2 高清智能一体机
3.5.3 高清智能快球
3.5.4 蛙眼系统
3.6 高清摄像的工程应用
3.6.1 道路交通
3.6.2 城市治安
3.6.3 银行安保
3.6.4 平安学校
3.6.5 机场与港口

第4章 可靠数据传输
4.1 数据传输基础
4.2 监控数据种类
4.2.1 监控现场物理数据
4.2.2 前端智能分析数据
4.2.3 监控设备控制数据
4.3 数据传输方式
4.3.1 有线传输
4.3.2 无线传输
4.3.3 监控数据传输方式
4.4 差错控制与内容保护
4.4.1 检错与纠错
4.4.2 加密传输
4.5 传输性能评价
4.5.1 传输速率
4.5.2 信道带宽
4.5.3 信道容量
4.5.4 可靠性
4.6 典型设备应用
4.6.1 网络视频服务器
4.6.2 光端机
4.6.3 双绞线传输器
4.6.4 无线影音传输系统
4.6.5 无线数传模块
4.6.6 ZigBee模块
4.6.7 卫星通信终端

第5章 海量视频搜索
5.1 海量视频
5.2 人脸搜索
5.2.1 人脸区域检测
5.2.2 人脸特征提取
5.2.3 人脸特征匹配
5.3 车牌搜索
5.3.1 车牌区域检测
5.3.2 车牌字符分割
5.3.3 车牌字符识别
5.4 车标搜索
5.4.1 车标定位
5.4.2 车标识别
5.5 搜索性能评价方法
5.6 典型搜索系统
5.6.1 QBIC系统
5.6.2 WebSeek系统
5.6.3 VSearch系统
5.6.4 大海捞针

第6章 异常行为识别
6.1 异常行为概述
6.1.1 暴力行为
6.1.2 可疑行为
6.2 异常行为分析模型
6.2.1 人体结构模型
6.2.2 时空特征模型
6.2.3 图像统计模型
6.3 暴力行为识别
6.3.1 基于时空着色的暴力行为识别方法
6.3.2 基于运动矢量的暴力行为识别方法
6.4 可疑行为识别
6.4.1 目标检测
6.4.2 目标跟踪
6.4.3 特征提取
6.4.4 行为分类
6.5 异常行为识别的评价方法
6.6 异常行为识别系统
6.6.1 VSAM项目
6.6.2 REASON、ETISE、ISCAPS项目
6.6.3 NUDT的“孙悟空”项目

第7章 异常声音识别
7.1 声音识别概述
7.2 异常声音特征
7.3 异常声音识别方法
7.3.1 异常声音特征提取
7.3.2 异常声音分类
7.3.3 仿真实验
7.4 异常声音识别评价方法
7.5 国内外典型系统
7.5.1 枪弹声测定位系统
7.5.2 蛙人探测声纳系统
7.5.3 异常声音监控系统

第8章 无人监控平台
8.1 基本原则
8.2 平台架构
8.2.1 功能结构设计
8.2.2 控制与管理软件结构
8.2.3 平台服务组成
8.2.4 平台要求
8.2.5 系统网络拓扑结构
8.2.6 存储容量分析
8.2.7 服务器设计
8.3 基本功能
8.3.1 视频实时监控
8.3.2 视频录像回放
8.3.3 实时图片监控
8.3.4 布撤控和黑白名单
8.3.5 数据比对
8.3.6 历史数据查询
8.3.7 车辆流量统计
8.3.8 数据手动校准
8.3.9 报警联动
8.3.10 系统管理
8.3.11 数据库设计和管理
8.4 扩展功能
8.4.1 视图融合
8.4.2 多级布控
8.4.3 事件检索
8.4.4 图片合成
8.5 应用方法
参考文献 287

前言/序言

　　《无人监控技术详解与工程实践》是编者二十多年研究无人监控原理、技术和应用的结晶，以及相关科研实践的系统总结，详细介绍了无人监控的新技术及应用方法，适合于从事可靠环境感知、高清视频摄像、可疑目标判断、危险行为分析、异常声音识别、海量视频搜索、监控平台软件等领域的技术开发人员和工程应用人员阅读。
　　《无人监控技术详解与工程实践》分为8章，第1章是无人监控系统，主要介绍无人监控的概念、组成、演变和发展；第2章是环境信息感知，主要介绍视频传感器、雷达传感器、超声波传感器、红外传感器、声音传感器、磁开关传感器、温度传感器、湿度传感器和烟雾传感器；第3章是高清视频摄像，主要阐述高清视频获取的原理、方法和系统；第4章是可靠数据传输，主要介绍各种有效数据的有线和无线传输方法；第5章是海量视频搜索，主要阐述面向监视场景的人脸、车牌、车标等搜索方法；第6章是异常行为识别，主要阐述暴力行为和可疑行为的检测判断方法；第7章是异常声音识别，主要阐述面向监视场景的异常声音特征提取和分类方法；第8章是无人监控平台，主要介绍监控中心的音视频数据的存储、调度和分析方法。
　　《无人监控技术详解与工程实践》由国防科技大学电子科学与工程学院数字视频课题组编著，谢剑斌教授主编，第1、2、8章由谢剑斌执笔，第3、4章由闫玮、谢剑斌执笔，第5、7章由李沛秦、谢剑斌执笔，第6章由刘通、谢剑斌执笔。林成龙、洪泉益、周红飞、崔一兵提供多项工程实践的设计方案、设备型号和音视频数据。在编著过程中得到国防科技大学庄钊文教授、唐朝京教授的大力支持，穆春迪、刘双亚、李润华等为本书的编著做了大量工作，在此一并致谢！由于时间有限，可能没有列全参考文献，请读者或相关作者来信告知，在再版时加入并致谢。
　　编者
　　2014年9月

《数据洪流中的隐秘之眼：信息汇聚与智能决策系统解析》 在这信息爆炸的时代，海量数据的涌现如同一场永不停息的洪流，裹挟着无数机遇与挑战。如何在这片汪洋中捕捉到关键的信息，理解其内在的关联，并最终转化为具有指导意义的决策，成为现代社会各个领域亟待解决的核心问题。本书《数据洪流中的隐秘之眼》正是一部旨在揭示信息汇聚与智能决策系统奥秘的著作，它将带领读者深入探索如何构建一个能够穿透数据迷雾，洞察事物本质的智能体系。 本书并非关注对物理世界的直接观察与记录，而是聚焦于信息层面的收集、整合、分析与利用。它探讨的“隐秘之眼”并非实体监控设备，而是一种基于先进算法和系统架构的信息感知与处理能力。我们将首先从信息汇聚的基础谈起。无论数据来源于何种渠道——网络爬虫抓取的海量网页信息、传感器实时传输的物联网数据、用户行为产生的日志文件，还是结构化的数据库记录——都需要一套高效、 robust 的机制来将其收集、清洗、预处理，并最终汇聚到一个统一的平台。本书将详细解析不同数据源的特性、收集策略的选择、数据清洗的常用技术（如去重、缺失值填充、异常值检测），以及数据格式转换的必要性，确保原始数据能够以最适合分析的状态呈现。 信息汇聚的下一步是数据的组织与存储。对于海量、异构的数据，传统的单一数据库模式往往难以胜任。本书将深入介绍大数据存储技术的多样性，包括分布式文件系统（如HDFS）的原理与应用、NoSQL数据库（如HBase、MongoDB）在处理非结构化和半结构化数据方面的优势，以及数据仓库与数据湖的概念及其在不同场景下的适用性。我们还将探讨数据模型的设计，如何构建能够支持复杂查询和分析的数据架构，以及数据治理的重要性，包括数据质量管理、数据安全与隐私保护。 真正让“隐秘之眼”显现威力的是信息分析与智能决策的环节。本书将详细剖析一系列强大的数据分析技术。首先是描述性分析，它帮助我们理解“发生了什么”，通过数据可视化、统计报告等方式呈现数据的整体情况和关键指标。在此基础上，我们进一步探讨诊断性分析，旨在揭示“为什么会发生”，通过挖掘数据之间的因果关系、关联性分析等手段，找出问题的根源。 本书的重点之一将放在预测性分析上。借助机器学习和深度学习的强大能力，我们将学习如何构建模型来预测未来的趋势和事件。从经典的回归分析、分类算法（如逻辑回归、支持向量机），到更复杂的决策树、随机森林、梯度提升树，再到神经网络的各个分支（如卷积神经网络CNN用于图像数据分析，循环神经网络RNN用于序列数据分析），我们将一一解析其原理、适用场景、模型构建流程以及评价指标。例如，在金融领域，我们可以利用历史交易数据预测股票价格的波动；在零售业，可以预测商品的销售量以优化库存管理；在医疗领域，可以预测疾病的发生风险。 更进一步，本书将深入研究规定性分析，它不仅仅预测未来，更旨在回答“我们应该做什么”。这涉及到优化算法、推荐系统、决策支持系统等。例如，如何通过优化算法找到最佳的资源分配方案，如何利用协同过滤或基于内容的推荐算法为用户提供个性化的产品或服务，如何构建一个智能决策支持系统，为管理者提供基于数据驱动的行动建议。本书将提供丰富的工程实践案例，展示如何在实际业务场景中落地这些分析方法。 在工程实践方面，本书将强调系统架构的设计与实现。一个稳定、可扩展、高效的信息汇聚与智能决策系统需要良好的架构支持。我们将讨论微服务架构、数据管道（Data Pipeline）的设计原则，如何利用流处理技术（如Kafka、Flink、Spark Streaming）处理实时数据，以及批量处理技术（如Spark Batch）的应用。此外，容器化技术（如Docker）和容器编排工具（如Kubernetes）在部署和管理分布式数据处理系统中的作用也将得到详尽阐述。 本书还将关注人机交互与可视化在智能决策过程中的重要性。即使是最强大的分析模型，也需要以易于理解的方式呈现给最终用户。我们将探讨如何设计有效的用户界面，如何利用交互式可视化工具（如Tableau、Power BI、D3.js）来探索数据、展示分析结果，以及如何通过仪表盘（Dashboard）提供关键信息概览，辅助用户进行快速决策。 此外，本书不会回避数据安全与隐私保护在整个信息汇聚与智能决策流程中的核心地位。我们将讨论数据加密、访问控制、差分隐私等技术，以及相关的法律法规和伦理考量，确保在追求信息价值的同时，不触碰任何安全与隐私的底线。 总而言之，《数据洪流中的隐秘之眼》是一本面向对信息汇聚、数据分析、智能决策以及相关工程实践感兴趣的读者而编写的深度解析。它旨在提供一套系统的知识体系和实用的技术指南，帮助读者理解如何构建和运用强大的信息系统，在纷繁复杂的数据世界中，点亮那双“隐秘之眼”，洞察先机，引领未来。本书的价值在于其理论的深度与实践的广度相结合，为读者提供一条从数据到洞察，再到行动的完整路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“工程实践”部分，简直就是为我量身打造的！作为一名在工程领域摸爬滚打多年的技术人员，我深知理论与实践之间的鸿沟。这本书却以一种极为接地气的方式，将理论知识转化为可操作的步骤和解决方案。它详细讲解了从项目立项、需求分析、系统设计、设备选型，到最终的部署、调试和维护的全流程。书中给出的每一个建议都充满了实战经验，比如在设备选型时，它会考虑到成本效益、环境适应性、以及兼容性等多个维度，而不是简单地推荐最新最贵的设备。而且，它还提供了各种详细的图表、流程图和代码示例，这对于我们这些需要动手操作的人来说，简直是福音。我最欣赏的是它在“风险评估与应对”章节的细致分析，它能够预见到在工程实践中可能遇到的各种挑战，并提供切实可行的解决方案，这大大降低了项目失败的风险。读到这里，我感觉自己仿佛拥有了一本“武林秘籍”，能够胸有成竹地应对各种复杂的工程难题，将无人监控技术真正落地，创造价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一扇通往未来世界的大门！它不仅仅是在讲述当前的技术，更是在展望未来。书中对“新兴技术与发展趋势”的探讨，让我对无人监控技术的未来充满期待。它详细介绍了诸如5G通信、边缘计算、人工智能的最新进展，以及它们将如何进一步赋能无人监控技术，使其变得更加高效、智能和普及。我尤其被它关于“自主决策与智能响应”部分的设想所吸引，设想在不久的将来，无人监控系统能够不再仅仅是“被动”的观察者，而是能够根据实时情况，自主做出判断和响应，例如在发现火灾隐患时，自动启动灭火装置，或者在检测到非法入侵时，自动发出警报并联动安保人员。这本书让我看到了无人监控技术巨大的潜力，它不仅仅是为了安全，更是为了提升我们的生活质量，让我们的世界变得更安全、更智能、更便捷。读完这本书，我感觉自己已经置身于一个充满无限可能的未来之中。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在“技术详解”的部分，真的做到了深入浅出，令人拍案叫绝！作者以一种极其清晰且有条理的方式，剖析了无人监控技术的底层逻辑和核心原理。我尤其被它在“图像识别与目标检测”部分的讲解所震撼，它并没有停留在“看到”的层面，而是深入到“理解”的层面。从基础的像素处理，到复杂的深度学习模型，作者都用生动的比喻和直观的图示，将这些抽象的概念变得易于理解。它详细阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等关键技术的应用，以及它们在人脸识别、行为分析、异常事件检测等方面的强大能力。读到这里，我才真正明白，原来我们看到的那些“智能”的监控画面背后，竟然蕴含着如此精密的算法和强大的计算能力。而且，书中还探讨了数据隐私和伦理问题，这在技术飞速发展的当下尤为重要，提醒我们在追求技术进步的同时，也要关注其社会影响，保持审慎的态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！我本来以为会是一本枯燥的技术手册，没想到它竟然以一种引人入胜的方式，将“无人监控”这个概念娓娓道来。作者并非仅仅罗列技术名词，而是将这些技术置于实际应用场景中，让我们能够真切地感受到它们的力量。书中详细介绍了各种传感器、数据采集系统、以及核心的算法模型，比如在智慧城市建设中，如何利用这些技术实现交通流量的智能调度，优化城市资源分配，甚至在突发事件发生时，能够迅速定位关键区域，提升应急响应效率。我尤其喜欢它关于“智能分析”部分的阐述，通过对海量数据的深度挖掘，能够发现隐藏的模式和趋势，这在安防领域尤其重要，能够有效预测潜在的风险，变被动防御为主动预警。书中还穿插了大量的案例研究，从大型工业园区到社区街道，都展示了无人监控技术如何切实地提升安全性、管理效率和居民的生活品质。读完这部分，我对“无人监控”不再仅仅停留在冰冷的科技概念，而是对其背后所蕴含的社会价值和未来潜力有了更深刻的认识，它不只是一个工具，更是一种解决现实问题的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在错综复杂的无人监控技术世界里，找到了清晰的航向。它并没有将技术堆砌，而是巧妙地将各种技术串联起来，形成了一个完整的生态系统。我非常喜欢它在“系统集成与协同工作”方面的论述，它强调了不同子系统之间的互联互通和协同配合，比如将视频监控、雷达探测、以及物联网传感器等数据进行融合分析，从而实现更全面、更精准的态势感知。书中还对“云计算与大数据”在无人监控中的作用进行了深入的探讨，它解释了如何利用云平台的海量存储和强大算力，对海量监控数据进行实时处理和分析，从而挖掘出潜在的价值。这让我意识到，无人监控并非孤立的技术，而是需要多方协作、多点联动，才能发挥出最大的效能。它让我从一个碎片化的技术认知，上升到了一个系统化的、全局化的视野，这对于理解和应用这项技术至关重要。