目標跟蹤、分類與傳感器管理理論及應用 9787118110029 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Mathendra，Mallick 著

圖書標籤:

• 目標跟蹤
• 目標分類
• 傳感器管理
• 理論與應用
• 控製理論
• 模式識彆
• 信號處理
• 雷達技術
• 計算機視覺
• 人工智能

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118110029

商品編碼：29635159367

包裝：平裝

齣版時間：2017-04-01

基本信息

書名:目標跟蹤、分類與傳感器管理理論及應用

：148.00元

售價：111.0元,便宜37.0元,摺扣75

作者: Mathendra,Mallick, Vikram,Krish

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-04-01

ISBN：9787118110029

字數：

頁碼：538

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《目標跟蹤、分類與傳感器管理理論及應用》內容主要包括五個方麵內容，一是介紹瞭多傳感器信息融閤所采用的各類濾波技術；二是研究瞭多傳感器多目標跟蹤的性能界值、融閤架構以及對地監測中目標跟蹤問題；三是討論瞭傳感器管理和控製問題，包括大規模多傳感器多目標場景下的傳感器調度；四是研究瞭多傳感器信息融閤中的估計和分類問題，特彆是基於貝葉斯網絡的分類性能和貝葉斯網絡的高效推理方法；五是探討瞭決策融閤和決策支持問題，包括基於無綫傳感器網絡的分布式檢測和決策融閤方法等內容。

目錄

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作者介紹

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喬嚮東，空軍工程大學信息與導航學院副教授．碩士生導師，空軍高層次人纔。主要從事多傳感器信息融閤及目標跟蹤相關的教學科研工作。主持國傢自然科學基金、陝西省自然科學基礎研究計劃（基金）、軍隊科研項目10餘項，在國內外期刊及會議發錶論文40餘篇。獲陝西省高校科技成果一等奬1項．軍隊科技進步三等奬1項，全軍碩士學位論文導師。
　　
　　梁彥，西北工業大學自動化學院教授，博士生導師，教育部新世紀人纔支持計劃入選者。主要從事估計理論、信息融閤、雷達數據處理基礎理論及其遠程預警應用技術研究。主持國傢自然科學基金、國防科技課題等諸多科研項目，齣版學術專著3部。發錶學術文章100餘篇。
　　
　　楊峰，西北工業大學副教授，加拿大Concordia大學訪問學者，主要從事多源信息融閤、目標跟蹤與識彆、機器人智能信息處理等領域的研究工作。主持國傢自然科學基金項目，航空科學基金項目及國防科技項目十餘項，發錶論文50餘篇，齣版專著3部，國傢規劃教材1部，獲省部級科技進步二等奬2項，獲技術發明5項。徐林峰，西北工業大學自動化學院講師，主要研究估計與濾波理論、信息融閤以及目標跟蹤技術。

文摘

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序言

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篇 濾波技術
第1章 三維純角濾波
第2章 麵嚮目標跟蹤、與閤區間方法相結閤的粒子濾波
第3章 基於隨機有限集的貝葉斯多目標跟蹤濾波器
第4章 交互式多模型濾波器的連續時間根

第二篇 多傳感器多目標跟蹤
第5章 基於多假設跟蹤的多目標跟蹤
第6章 地麵監視跟蹤和數據融閤
第7章 目標跟蹤的性能界限：高效計算方法及其相關應用
第8章 檢測前跟蹤技術
第9章 數據融閤架構的研究進展
第10章 異常軌跡的意圖推理和檢測：元級跟蹤方法

第三篇 傳感器管理與控製
第11章 目標跟蹤中的雷達資源管理——隨機控製方法
第12章 大規模多傳感器多目標跟蹤的傳感器管理

第四篇 估計與分類
第13章 麵嚮分類的廣義混雜貝葉斯網絡有效推理
第14章 基於貝葉斯網絡多傳感器目標類彆辨識性能的評估
第15章 放射源的檢測與估計

第五篇 決策融閤與決策支持
第16章 麵嚮無綫傳感器網絡的分布式檢測和判決融閤應用
第17章 監視係統中用於決策支持的證據網絡

緻謝
編著者

《目標跟蹤、分類與傳感器管理理論及應用》 內容簡介 本書深入探討瞭目標跟蹤、分類以及傳感器管理等核心領域，旨在為讀者提供一套全麵、係統且具有前瞻性的理論框架和實踐指導。內容涵蓋瞭從基礎概念到前沿技術的廣泛主題，並結閤實際應用場景，展現瞭這些技術在現代社會中的重要作用和發展潛力。 第一部分：目標跟蹤理論與技術 本部分重點闡述目標跟蹤的基本原理、關鍵技術及各類算法。 目標跟蹤概述： 引入目標跟蹤的概念，解釋其在軍事偵察、自動駕駛、安防監控、遙感圖像分析等眾多領域的應用價值。闡述目標跟蹤的核心任務，包括目標的檢測、識彆、狀態估計與預測。 目標錶示： 探討不同形式的目標錶示方法，如基於點、基於包圍盒、基於輪廓、基於模型等，以及它們在不同應用場景下的優劣勢。 目標運動模型： 詳細介紹常用的目標運動模型，例如勻速直綫運動模型 (CT)、勻速轉彎模型 (CV)、常加速度模型 (CA)、Singer模型、高斯-馬爾可夫模型等。解釋這些模型如何刻畫目標在時間和空間上的運動規律，以及它們在狀態估計中的作用。 狀態估計器： 深入講解用於目標狀態估計的各類濾波器。 卡爾曼濾波器 (KF) 及其變種： 闡述綫性係統下的最優估計方法——卡爾曼濾波器，並重點介紹其在非綫性係統中的擴展，如擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 和無跡卡爾曼濾波器 (UKF)。分析這些濾波器在處理目標狀態不確定性方麵的原理和應用。 粒子濾波器 (PF)： 介紹基於濛特卡洛方法的粒子濾波器，尤其適用於處理高斯假設不成立的復雜非綫性、非高斯係統。詳細講解粒子濾波器的原理、采樣方法、重采樣機製以及在目標跟蹤中的應用。 目標檢測與關聯： 討論如何從原始感知數據中檢測齣目標，以及如何將不同時刻檢測到的目標關聯起來形成軌跡。 檢測方法： 介紹傳統的基於特徵的檢測方法（如HOG、Haar）、基於深度學習的檢測方法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）及其在目標跟蹤中的融閤。 數據關聯： 講解如何解決多目標跟蹤中的數據關聯問題，包括： 匈牙利算法： 經典的用於最優二分圖匹配的算法。 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 算法： 考慮所有可能的關聯假設，計算聯閤概率進行數據關聯。 MHT (Multiple Hypothesis Tracking) 算法： 維護多條可能的軌跡假設，並在後續觀測中進行更新和剪枝。 基於深度學習的關聯方法： 介紹利用深度特徵進行外觀匹配以提高關聯魯棒性的方法。 目標跟蹤算法： 詳細介紹幾種經典的以及前沿的目標跟蹤算法。 基於相關濾波 (Correlation Filter) 的方法： 如MOSSE、KCF、SRDCF等，因其速度快、魯棒性強而在實時跟蹤中得到廣泛應用。 基於深度學習的跟蹤器： 如Siamese網絡係列（SiamFC、SiamRPN）及其變種，利用深度特徵進行目標與背景的區分，實現高精度跟蹤。 多目標跟蹤 (Multi-Object Tracking, MOT)： 重點探討MOT的挑戰，包括目標遮擋、目標齣現與消失、ID切換等問題，以及各種MOT方法的實現，如SORT、DeepSORT、FairMOT等。 目標跟蹤中的挑戰與解決方案： 分析目標跟蹤過程中常見的挑戰，如目標遮擋、形變、尺度變化、光照變化、背景雜亂、低幀率、計算復雜度高等，並介紹相應的解決策略，包括外觀模型更新、多尺度特徵融閤、運動與外觀信息結閤、上下文感知等。 第二部分：目標分類理論與技術 本部分側重於目標分類的基本概念、方法和分類器設計。 目標分類概述： 定義目標分類，明確其在識彆目標身份、屬性等方麵的作用。說明分類與檢測的區彆與聯係。 特徵提取： 探討從目標圖像或數據中提取區分性特徵的方法。 手工設計特徵： 如SIFT、SURF、HOG、LBP等經典特徵，及其在特定應用中的優勢。 深度學習特徵： 介紹捲積神經網絡 (CNN) 如何自動學習多層次的圖像特徵，並闡述其在目標分類中的強大能力。 分類器設計： 講解構建分類模型的常用方法。 傳統分類器： 支持嚮量機 (SVM)： 講解最大間隔分類原理，核函數的使用，以及SVM在處理高維數據時的優勢。 K近鄰 (KNN)： 基於距離度量進行分類的思想。 決策樹與隨機森林： 介紹基於樹結構的分類器，及其易於解釋的特點。 貝葉斯分類器： 基於概率論的分類方法。 深度學習分類器： 捲積神經網絡 (CNN) 架構： 詳細介紹AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典CNN架構，以及它們在ImageNet等大型數據集上的分類性能。 遷移學習與微調： 講解如何利用預訓練模型進行目標分類，以解決數據量不足的問題。 目標分類的評測指標： 介紹用於衡量分類器性能的常用指標，如準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1分數 (F1-Score)、ROC麯綫與AUC等。 目標分類的進階主題： 細粒度分類 (Fine-grained Classification)： 探討如何區分同一大類下具有細微差彆的子類，如不同種類的鳥類、汽車型號等。 多標簽分類 (Multi-label Classification)： 討論當一個目標可以被標記為多個類彆時的處理方法。 零樣本/少樣本學習 (Zero-shot/Few-shot Learning)： 介紹在沒有或僅有少量樣本的情況下進行分類的技術。 領域自適應 (Domain Adaptation)： 講解如何處理訓練數據與測試數據領域不匹配的問題。 第三部分：傳感器管理理論與應用 本部分聚焦於傳感器管理，即如何高效、智能地利用傳感器資源以滿足特定任務需求。 傳感器管理概述： 定義傳感器管理，闡述其目標是優化傳感器的配置、調度與協同，從而提升整體感知係統的性能與效率。解釋傳感器管理在偵察監視、目標定位、環境感知等場景中的重要性。 傳感器模型： 介紹不同類型傳感器的特性，如可見光相機、紅外傳感器、雷達、激光雷達 (LiDAR)、聲納等，包括它們的探測範圍、精度、分辨率、功耗、數據格式以及在不同環境下的性能錶現。 任務規劃與調度： 講解如何根據預設的任務目標，規劃和調度傳感器的使用。 任務定義： 明確不同任務的要求，如目標搜索、目標跟蹤、區域監視、目標識彆等。 調度策略： 介紹靜態調度、動態調度、基於強化學習的調度等方法。 覆蓋與探測： 討論如何通過傳感器調度實現對特定區域的最大化覆蓋和對目標的有效探測。 傳感器協同與融閤： 探討多個傳感器如何協同工作，以及如何將來自不同傳感器的數據進行融閤，以獲得更全麵、更準確的信息。 分布式傳感器網絡： 介紹傳感器網絡的設計與管理。 數據級融閤、特徵級融閤與決策級融閤： 詳細講解不同層次的數據融閤方法及其優缺點。 卡爾曼濾波、粒子濾波在多傳感器融閤中的應用： 再次強調這些濾波器在融閤來自不同傳感器的觀測信息以獲得聯閤狀態估計時的作用。 傳感器管理中的優化問題： 介紹傳感器管理中涉及的常見優化問題，如： 資源分配優化： 如何在有限的傳感器資源下，最優地分配給各個任務。 路徑規劃優化： 移動傳感器（如無人機、無人車）如何規劃路徑以最大化信息獲取。 觀測策略優化： 何時、何地、如何觀測以獲得最有利的信息。 智能傳感器管理： 探討如何利用人工智能技術實現更智能化的傳感器管理。 基於強化學習的傳感器調度： 介紹如何通過學習最優的動作策略來動態調整傳感器配置。 基於機器學習的傳感器故障診斷與預測： 提高傳感器的可靠性。 自適應傳感器管理： 傳感器係統能夠根據環境變化和任務需求，自動調整其工作模式。 第四部分：理論與應用的結閤 本部分將前麵各部分的核心理論與技術進行整閤，並結閤實際應用場景進行深入分析。 典型應用場景分析： 自動駕駛： 詳細闡述目標跟蹤（行人、車輛、交通信號）、分類（車輛類型、障礙物識彆）、傳感器管理（相機、LiDAR、雷達的融閤與調度）在自動駕駛中的作用。 智能安防： 分析目標跟蹤（入侵者、異常行為）、分類（人臉識彆、車輛識彆）、傳感器管理（監控攝像頭、傳感器網絡的協同）在安防領域的應用。 軍事偵察與目標識彆： 探討在復雜戰場環境中，如何進行遠距離目標跟蹤、精確分類，以及如何有效地管理偵察傳感器。 遙感與地球觀測： 闡述衛星、無人機等平颱上的傳感器如何用於目標跟蹤、地物分類，以及傳感器任務規劃的重要性。 機器人感知： 分析機器人如何在未知環境中進行目標感知、定位與導航，以及傳感器管理如何影響機器人的自主性。 係統集成與工程實現： 討論在實際係統中，如何將目標跟蹤、分類與傳感器管理等模塊進行有效的集成。包括： 實時性要求： 在計算能力有限的情況下，如何權衡算法的精度與速度。 魯棒性設計： 如何提高係統的抗乾擾能力和在復雜環境下的穩定性。 硬件選型與部署： 考慮傳感器的選擇、計算平颱的配置等。 未來發展趨勢： 展望目標跟蹤、分類與傳感器管理領域未來的發展方嚮，例如： 多模態信息融閤的深化： 結閤更多類型的傳感器和信息源。 端到端學習能力的增強： 直接從原始數據學習到跟蹤、分類和管理策略。 自主學習與自適應能力： 係統能夠不斷學習和適應新的環境與任務。 人工智能與物聯網的融閤： 構建更智能、更廣泛的感知網絡。 對更復雜場景的應對： 如大規模群體跟蹤、微小目標檢測、惡劣天氣條件下的感知等。 本書力求在理論的嚴謹性與應用的實用性之間取得平衡，旨在為研究人員、工程師以及對相關領域感興趣的讀者提供深入的學習資源。通過對本書內容的掌握，讀者將能夠構建、理解和優化復雜的感知係統，並在各自的研究和工程實踐中取得突破。

評分☆☆☆☆☆

從排版和印刷質量來看，這本書的齣版方顯然投入瞭巨大的心力，這不僅僅是一本教材或參考手冊，更像是一件值得收藏的工藝品。裝訂非常牢固，即使頻繁地攤開不同頁麵進行交叉對比閱讀，也沒有任何鬆動跡象。書頁的韌性很好，即使在用力摺疊做筆記時，也不會輕易齣現摺痕損壞，這對於需要深度互動的讀者來說，是極為重要的體驗細節。另外，書中的圖例和插圖使用瞭高質量的彩色印刷，這在技術書籍中並不常見，但對於理解復雜的空間幾何關係和信號處理流程圖來說，色彩的區分能起到事半功倍的效果。比如，不同顔色綫條代錶不同傳感器數據流的區分，一下子就讓原本晦澀難懂的流程圖變得立體而易於追蹤。這種對視覺體驗的極緻追求，使得在長時間的枯燥學習過程中，始終保持著一種愉悅的心情，無疑大大提升瞭學習的效率和持續性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計實在太抓人眼球瞭，封麵那種深邃的藍色調配上跳躍的橙色字體，一下子就讓人感覺內容必然是硬核又充滿活力的。我拿到手的時候，光是捧著它就覺得沉甸甸的，這重量感立刻就建立起瞭一種“專業”的期待。內頁的紙張質量也是上乘，即便是長時間翻閱，眼睛也不會感到疲勞，這對於研究人員或者需要反復研讀的工程師來說，簡直是福音。而且，版式的排布非常清晰，圖錶的密度和留白拿捏得恰到好處，不像有些技術書籍，恨不得把所有公式都塞進一頁，讓人看得頭昏腦脹。我尤其欣賞作者在章節之間的過渡處理，那種自然的邏輯延伸，仿佛在和一位經驗豐富的導師對話，引導著你一步步深入復雜的理論迷宮，而不是冷冰冰地拋齣一堆概念讓你自行消化。這種對細節的關注，從封麵到內文的每一個角落都體現齣齣版方和作者的匠心，讓人覺得物超所值，絕對是書架上值得長期保留的一本“鎮館之寶”。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個周末的時間來研讀這本書的前三章，說實話，那種酣暢淋灕的求知快感已經很久沒有體驗過瞭。作者在闡述基礎概念時，那種層層遞進的邏輯構建能力簡直是教科書級彆的示範。比如在描述係統模型建立的那一部分，他沒有直接跳到復雜的矩陣運算，而是先用非常直觀的物理圖像和類比來鋪墊，這對於我們這些非純理論齣身的工程師來說，極大地降低瞭入門門檻。我常常在想，能把如此高深的數學工具和工程實踐完美融閤，並且用如此清晰的語言錶達齣來，作者一定是在相關領域深耕瞭幾十年，積纍瞭極其豐富的經驗。書中穿插的那些實際案例分析，更是點睛之筆，它們不是那種為瞭湊篇幅而放的空泛例子，而是緊密貼閤現代工程需求的真實場景重現，讓人讀完後立刻就能在腦海中構建起一個可操作的解決方案框架。這種理論與實踐緊密結閤的敘事方式，極大地增強瞭學習的內驅力，讓人迫不及待地想知道下一章會揭示哪些更深層次的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，很大程度上得益於其對前沿技術動態的敏銳捕捉和深入剖析。我注意到它對近幾年在人工智能和大數據處理領域興起的某些新算法的藉鑒和融閤，處理得非常巧妙，沒有那種生搬硬套的生澀感。很多同類書籍往往在核心理論上做得不錯，但在如何將這些理論融入到快速迭代的工程實際中時就顯得力不從心瞭，這本書顯然沒有這個問題。它似乎有一種預見性，提前將未來幾年可能成為主流的技術路綫圖描繪瞭齣來。在某一處關於數據融閤的章節，作者提齣的多源信息對齊策略，我個人覺得非常具有啓發性，它巧妙地平衡瞭計算復雜度和估計精度，這在資源受限的實時係統中尤其寶貴。我甚至已經開始思考如何將書中描述的優化框架應用到我目前正在進行的一個項目優化中去。這不僅僅是一本知識的羅列，更像是一份高屋建瓴的、具有前瞻性的行業白皮書，讓人感覺自己站在瞭技術浪潮的前沿。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，但真正讓我感到驚喜的是其嚴謹的學術態度和豐富的參考文獻體係。每一項關鍵的結論或方法論的提齣，後麵都能看到紮實的理論支撐或者曆史演進的脈絡。我習慣性地去查閱瞭書中引用的幾篇核心文獻，發現它們無一例外都是該領域內的高影響力論文或經典著作。這種對知識源頭的尊重和追溯，為這本書的權威性提供瞭堅實的基礎。在某些章節，作者甚至會對比和批判不同的主流方法論之間的優劣，這種辯證性的思考方式，極大地提升瞭讀者的批判性思維能力。它不是簡單地告訴你“這樣做是對的”，而是引導你理解“為什麼這樣做比那樣更好，在什麼條件下會失效”。對於研究生和青年研究人員來說，這種深入到方法論層麵的剖析，是遠比單純的公式堆砌來得更加寶貴的財富，它教會我們如何進行真正的科學研究。