群目标跟踪(精) 耿文东 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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耿文东 著

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• 深度学习
• 跟踪算法
• 机器人
• 智能监控

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118090833

商品编码：29829981905

包装：精装

出版时间：2014-01-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	群目标跟踪(精)
作者	耿文东
定价	49.00元
ISBN号	9787118090833
出版社	防工业出版社
出版日期	2014-01-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：精装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

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目录

内容提要

《群目标跟 踪》系统地介绍了多年来外目标跟踪技术的发展 概况，以及作者 在该领域的研究成果。全书由7章组成，主要内容包 括：目标跟踪发展概 况、典型跟踪系统、群目标产生背景、群目标跟踪思 想形成过程、群目标概念 与内涵、群目标跟踪原理及应用前景；目标跟踪的基 本概念、卡尔曼滤波、目 标运动模型与目标跟踪算法等基础知识；群目标形成 的分群检测与群目标 航迹起始算法；基于数据关联与态势关联一体化的单 群目标与多群目标关 联算法；基于机动检测、态势认知同时实现的群目标 合并与分离检测算法， 以及群目标跟踪算法的仿真设计与验证等内容。 《群目标跟踪》可供从事雷达数据处理、多传感 器信息融合、电子对抗、态势感知 与指挥信息系统等专业科技人员阅读和参考，也可作 为相关专业本科生或 研究生等在校学生的教材使用。

编辑推荐

作者介绍

耿文东，男，1966年11月出生，装备学院工程师，主要从事态势感知与目标跟踪方面的教学科研工作。分别于海军航空工程学院、防科大与装备学院获得工学学士、硕士与博士学位。中雪达行业协会会员，中电子学会会员，无线电定位技术分会专业委员，北京市电子学会雷达专委会委员。主持完成*科研项目10余项，获得防科技进步一等奖1项、全军科技进步三等奖6项，发表论文60余篇。 　　王元钦，男，1963年9月出生，毕业于哈尔滨工业大学，工学博土，装备学院教授，博士生导师，主要从事航天测控方面的教学科研工作。主持完成*科研项目20余项，获得军队级科技进步一等奖2项、二等奖3项。2000年荣获中科协“求是”杰出青年实用工程奖，2004年荣获中航天基金奖。 　　董正宏，男，1977年11月生，江苏阜宁人，工学博士，装备学院副教授，主要从事信息技术领域的教学科研工作。青年科技英才培养对象、近天体监测与预警专组成员。主持完成*科研项目10余项，获军队科技进步二等奖2项，出版专著四部，发表论文50余篇。

序言

智能感知与协同作业：面向复杂环境下的目标识别、跟踪与行为分析 在当今科技飞速发展的时代，信息获取与处理能力已成为衡量一个国家或地区综合实力的重要指标。特别是在军事、安全、交通管理、环境监测、人机交互等诸多关键领域，对海量动态信息进行高效、精准的感知、理解与利用，是实现智能化决策与自动化作业的基础。本书《智能感知与协同作业：面向复杂环境下的目标识别、跟踪与行为分析》正是聚焦于这一核心挑战，深入探讨了如何在复杂多变、信息干扰严重的环境中，实现对多个目标的有效识别、持续跟踪，并进一步分析其行为模式，为高级别的智能应用奠定坚实的技术基础。 本书的研究对象——“目标”，具有广泛的定义，涵盖了人、车辆、无人机、舰船、甚至是特定类型的野生动物等任何在特定场景下需要被监控和理解的个体或群体。而“复杂环境”则意味着目标可能面临遮挡、形变、相似目标干扰、低分辨率、光照变化、恶劣天气等种种不利因素，同时，环境中可能存在大量目标，它们之间相互影响、协同或竞争，使得单一目标的识别与跟踪任务变得尤为棘手。 本书的写作旨在系统性地梳理和介绍当前目标识别、跟踪与行为分析领域的前沿技术、核心理论与最新进展，并着重强调多目标、协同作业以及复杂环境下的鲁棒性。我们将从基础的数学模型和算法原理出发，逐步深入到面向实际应用的复杂系统设计。 第一部分：基础理论与核心技术 在本书的开篇，我们将首先回顾和介绍目标识别与跟踪领域的基础理论。这包括但不限于： 目标表示方法： 如何有效地描述一个目标，使其能够被计算机理解和区分？我们将讨论多种表示方式，如基于特征（SIFT, HOG, LBP等）、基于深度学习的模型（CNNs, Transformers等）以及它们在不同场景下的适用性。特别地，我们将分析在复杂环境下，特征的鲁棒性和表征能力如何影响最终的识别效果。 图像处理与增强技术： 复杂的环境往往意味着原始数据质量不高。因此，有效的图像预处理与增强技术是后续处理的关键。我们将介绍包括噪声抑制、对比度增强、锐化、以及针对特定环境（如低光照、雾霾）的专门处理方法。 目标检测算法： 如何从图像或视频序列中快速准确地找出所有感兴趣的目标？本书将详述经典的Two-stage检测器（如Faster R-CNN系列）与One-stage检测器（如YOLO系列、SSD）的原理与演进，并重点分析它们在多目标检测、小目标检测以及密集目标检测等方面的优劣势。此外，我们还将探讨Transformer在目标检测领域的最新应用。 目标跟踪基本原理： 一旦目标被检测到，如何持续地“盯住”它？我们将介绍多种跟踪范式，包括生成式跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波）、判别式跟踪（如SVM-based tracker、Correlation Filter-based tracker）以及近年来兴起的基于深度学习的跟踪方法（如Siamese网络）。我们将重点讨论它们在处理目标遮挡、尺度变化、形变和身份切换等问题时的鲁棒性。 第二部分：多目标跟踪与协同分析 本书的核心亮点之一在于对“多目标”的处理。在现实世界中，我们往往需要同时关注多个目标，而不仅仅是单个目标。因此，多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）是本书的重点内容。 数据关联（Data Association）： 在连续帧中，如何将当前帧检测到的目标与前一帧的已跟踪目标正确地匹配起来，是MOT的基石。我们将深入探讨各种数据关联方法，包括基于相似度的匹配（如IoU、外观特征相似度）、基于运动模型的预测与匹配（如Hungarian算法、GNNs）、以及端到端的联合检测与跟踪模型。 多目标跟踪框架： 除了数据关联，一个完整的MOT系统还需要考虑如何初始化新目标、如何处理目标消失、以及如何维护目标的身份信息。本书将介绍主流的MOT框架，如Tracking-by-Detection（TBD）范式，并分析其在不同场景下的性能表现。 基于图模型的多目标跟踪： 图模型在多目标跟踪中扮演着越来越重要的角色。我们将介绍如何将目标及其之间的关系构建成图，并利用图神经网络（GNNs）或概率图模型（如马尔可夫随机场）进行端到端的跟踪与分析。 协同行为分析： 当多个目标同时出现时，它们的行为往往不是孤立的，而是相互关联、协同或对抗的。本书将引入行为分析的概念，探讨如何从目标的位置、速度、姿态以及它们之间的相对关系中，识别出诸如“跟随”、“聚集”、“分散”、“碰撞”等高级行为模式。我们将介绍基于时空图、序列模型（如RNNs, LSTMs）以及图卷积网络（GCNs）的行为分析方法。 第三部分：复杂环境下的鲁棒性增强 复杂环境是导致目标识别与跟踪系统失效的罪魁祸首。本书将投入大量篇幅来探讨如何提高系统在复杂环境下的鲁棒性。 遮挡处理： 目标被部分或完全遮挡是常见的问题。我们将研究各种遮挡处理技术，包括基于历史轨迹的预测、基于部分外观信息的重识别、以及利用多传感器融合来弥补单传感器遮挡带来的信息缺失。 相似目标干扰： 在密集场景下，外观相似的多个目标容易产生混淆。本书将讨论如何利用更精细的外观特征、更准确的运动模型以及上下文信息来区分相似目标。 低分辨率与模糊处理： 在远距离监控或低质量图像条件下，目标可能变得模糊不清。我们将介绍超分辨率重建、去模糊算法以及结合深度学习模型的低分辨率目标识别与跟踪方法。 多传感器融合： 为了克服单一传感器的局限性，多传感器融合技术被广泛应用。本书将讨论不同传感器（如可见光相机、红外相机、雷达、激光雷达）的数据融合策略，以及如何通过融合来提高目标检测、跟踪和行为分析的准确性和鲁棒性。我们将介绍早期融合、晚期融合以及深度学习驱动的融合方法。 对抗性攻击与防御： 随着深度学习模型的普及，对抗性攻击也日益受到关注。我们将简要介绍针对目标识别和跟踪系统的对抗性攻击手段，并探讨一些基本的防御策略。 第四部分：应用实例与未来展望 为了更好地展示本书所介绍的技术，我们将选取几个典型的应用场景进行深入剖析。 智能交通系统： 在城市交通管理中，对车辆、行人、非机动车的实时跟踪与行为分析，对于交通流量预测、事故检测、违章抓拍等至关重要。 公共安全监控： 在安防领域，对人群密度、异常行为（如聚集、追逐、摔倒）的识别与告警，对于维护公共秩序、预防犯罪具有重要意义。 无人系统协同： 在无人机编队、自主导航等领域，多无人机的协同感知、目标跟踪与任务分配是实现复杂任务的关键。 环境监测与保护： 在野生动物保护、自然灾害监测等场景下，对特定物种的跟踪与行为分析，有助于我们更深入地理解生态系统。 最后，本书将对当前研究的热点与未来的发展方向进行展望。我们将讨论例如：基于Transformer的端到端感知与决策、自监督与弱监督学习在目标跟踪中的应用、可解释性AI在行为分析中的挑战、以及更鲁棒、更高效的多模态、多传感器融合技术等。 本书的写作风格力求严谨而不失可读性，理论阐述深入浅出，并辅以大量的图示、算法伪代码和实验结果分析。我们希望通过本书，能够为从事计算机视觉、模式识别、人工智能、机器人技术等领域的科研人员、工程师以及相关专业的学生，提供一个全面、深入且实用的技术参考，助力他们在复杂环境下的智能感知与协同作业领域取得新的突破。

评分☆☆☆☆☆

“群目标跟踪(精)”——这几个字组合在一起，就如同一个信号，精准地击中了我在工程实践中一直以来所面临的痛点。在实际的无人机集群控制、智能交通管理等场景中，我们常常需要同时处理几十甚至上百个动态目标。而传统的单目标跟踪方法，在面对如此庞大的目标群体时，往往显得力不从心，要么计算量过大，要么精度无法得到保障。这本书的“精”字，让我看到了希望，它意味着作者在群目标跟踪领域有着深入的钻研，并且能够提供精炼、高效的解决方案。我设想，这本书的结构会非常清晰，可能从基础的数学模型讲起，逐步引入目标的状态表示、运动预测、数据关联、状态更新等核心环节，并且会详细介绍各种算法的优缺点以及适用场景。我尤其关心书中对于“群”这个概念的处理，比如如何有效地进行目标聚类，如何区分相似的目标，以及在目标数量动态变化的情况下，如何保持跟踪的连续性。我期待着书中能够提供一些业界领先的算法，并且能够结合实际案例进行分析，让我能够快速地将书中的知识应用于我的工作。耿文东这个名字，本身就带有一种专业、严谨的学术氛围，让我相信这本书的内容一定是经过深思熟虑、逻辑严密的。

评分☆☆☆☆☆

书名《群目标跟踪(精)》本身就充满了信息量，首先“群目标”这三个字就让我联想到在复杂场景下，需要同时处理多个动态个体，这在自动驾驶、机器人协同、智慧安防等领域都至关重要。而“精”字，则进一步提升了我对这本书的期待，意味着作者在内容上力求精准、深入，绝非浅尝辄止。我猜想，这本书的开头会从群目标跟踪的基本概念、难点和挑战入手，比如如何有效地进行目标的状态估计、如何解决目标之间的混淆和遮挡问题，以及如何在高密度的场景下保证跟踪的实时性和准确性。我特别希望书中能够详细介绍各种先进的跟踪算法，比如基于模型的方法（如各种卡尔曼滤波器族）和基于数据驱动的方法（如深度学习在目标检测、关联和轨迹预测中的应用），并且会对其进行详细的性能分析和比较，帮助读者理解不同算法的优劣势以及适用范围。此外，我渴望书中能够提供一些实际的应用案例，展示这些算法是如何在真实世界的复杂环境中工作的，以及如何解决其中遇到的工程问题。耿文东这个名字，在我看来，代表着在这个专业领域具有深厚研究背景和丰富实践经验的学者，他的著作一定会包含宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

《群目标跟踪(精)》——这个书名，本身就散发着一种“硬核”科技的气息。我一直对能够处理复杂动态场景的技术充满兴趣，而“群目标跟踪”，无疑是其中极具挑战性的一部分。想象一下，在一个繁忙的港口，数十艘大小不一的集装箱货轮在狭小的水域内穿梭，或者是在一场空战中，无数的导弹和战斗机交织在一起，如何才能在如此混乱的环境中，准确地识别和追踪每一个目标，并预测它们的运动轨迹？这本书的“精”字，让我觉得它不仅仅是技术方法的罗列，更是对这些复杂问题的精辟分析和深入解答。我期待书中能够涵盖从基础理论到前沿算法的完整体系。例如，在理论层面，可能会深入讲解目标运动模型、观测模型，以及各种概率统计的数学工具。在算法层面，我希望能看到关于多目标跟踪中常用的数据关联方法，如JPDA（Joint Probabilistic Data Association）、MHT（Multiple Hypothesis Tracking）的详细解析，以及如何将其扩展到大规模群目标跟踪场景。同时，我也对书中可能介绍的，利用深度学习进行目标检测、跟踪和重识别的技术抱有极大的兴趣，因为这些方法近年来在提升跟踪精度和鲁棒性方面取得了显著的突破。耿文东这个名字，对我来说，就像是这本书的质量保证，代表着作者在该领域可能拥有的深厚学识和多年研究的沉淀，我预感这本书将是一本值得反复研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的封面，看到“群目标跟踪(精)”这个书名，我的第一反应是：终于等到一本真正讲透彻的书了！市面上关于目标跟踪的书籍不少，但很多都停留在单目标跟踪的层面，或者对群目标跟踪的处理不够深入，不够系统。我之前在工作中就遇到了不少群目标跟踪的挑战，尤其是在处理海量的传感器数据时，如何有效地将不同传感器获取的、可能存在噪声和不确定性的信息融合起来，形成对整个目标群体的精准认知，是一件头疼的事情。这本书的“精”字，让我看到了希望。它预示着作者对这一领域有着深刻的理解和独到的见解，并且能够将其清晰地阐述出来。我设想，书中会详细讲解群目标跟踪的理论基础，比如概率数据关联、多假设跟踪等核心概念，并且会循序渐进地引入更复杂的模型和算法。我期待着它能提供一套完整的技术框架，从目标的提取、特征描述，到目标的关联、状态估计，再到轨迹的生成和管理，都能够得到详尽的论述。而且，我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能够结合实际应用场景，提供一些算法的实现细节和性能分析。例如，在实际系统中，如何权衡算法的复杂度和计算效率？如何处理目标突然出现或消失的情况？如何评估跟踪算法的性能指标？这本书会不会给我这些问题的答案？我相信，耿文东这个名字，代表着在这个方向上的专业性和权威性。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到《群目标跟踪(精)》这本书时，我的第一反应就是“这正是我需要的！”。近年来，随着无人机、自主机器人、智能交通等技术的飞速发展，对“群目标跟踪”的需求与日俱增。然而，现有的很多技术资料往往过于碎片化，或者侧重于单目标跟踪，对于如何有效地处理和跟踪成群的动态目标，缺乏系统、深入的论述。这本书的“精”字，仿佛为我指明了一个方向，它暗示着作者在这一领域有着精深的造诣，能够提供一套全面、精准的解决方案。我满心期待地设想，这本书会从群目标跟踪的基本概念和挑战入手，系统地介绍各种关键技术。例如，它可能会详细讲解如何利用先进的传感器数据融合技术，将来自不同传感器（如雷达、相机、声呐等）的信息整合起来，以提高对目标群体的整体感知能力。同时，我非常希望书中能够深入探讨目标数据关联的难题，比如如何在目标数量巨大、运动轨迹交叉时，准确地将观测数据与已有目标轨迹进行匹配，可能涉及到贝叶斯滤波、概率数据关联、多假设跟踪等经典算法，甚至是一些基于机器学习的新方法。耿文东这个名字，在我的认知中，就是一位在该领域具有深厚学术背景和丰富实践经验的专家，他的著作定会价值非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就带着一种沉甸甸的专业感，一看就知道是学术领域的硬骨头。“群目标跟踪(精)”——“群目标”这几个字就足够引发我的联想。我想象着，在浩瀚的战场上，无数的雷达信号交织，成群的飞机、导弹、无人机，甚至是海面上的舰船，都在动态地变化着位置和状态。如何在一个信息爆炸、杂乱无章的环境中，准确地识别出每一个目标，并且将它们连贯地追踪起来，形成一条条清晰的运动轨迹，这本身就是一项极其艰巨的任务。再看看“精”字，这说明作者在研究的深度和精细度上下了功夫，绝非泛泛而谈，而是直击核心，力求将群目标跟踪的每一个细节都剖析得淋漓尽致。耿文东这个名字，在我看来，就是潜心钻研、在特定领域有着深厚积累的学者的标志。这本书会不会就像一本武林秘籍，把那些纷繁复杂的数学模型、算法设计、滤波技术等等，一层层地揭开神秘的面纱，让我得以窥见群目标跟踪的精髓？我期待着它能够解决我工作中遇到的难题，提供一套严谨、高效、可行的解决方案。我甚至可以想象，书中会涉及大量的公式推导，以及各种算法的优劣分析，比如卡尔曼滤波、粒子滤波，甚至是更先进的机器学习方法在群目标跟踪中的应用。我迫切地想知道，面对干扰、遮挡、目标数量剧增等复杂情况时，书中提出的方法是如何应对的，其鲁棒性和实时性又如何？这本书，对我来说，可能不仅仅是一本书，更是一种解决问题的工具，一种提升专业技能的阶梯。

评分☆☆☆☆☆

在数字时代，数据爆炸式的增长，特别是来自各种传感器的实时数据，如何从中提取有价值的信息，并将这些信息整合成对周围环境的认知，已经成为一个核心的挑战。而“群目标跟踪”，顾名思义，就是在处理一群动态目标时的核心技术。这本书的名字，《群目标跟踪(精)》，让我眼前一亮。首先，“群目标”这个词汇就暗示了其应用场景的广泛性，可能涵盖军事、交通、安防、机器人等众多领域。其次，“精”这个字，则让我看到了作者在研究深度和技术细节上的追求。我设想，这本书会带领我进入一个严谨的科学世界，从最基础的数学模型出发，一步步构建起复杂的跟踪算法。我期待着书中能够详细阐述各种跟踪算法的原理，比如卡尔曼滤波器族（扩展卡尔曼、无迹卡尔曼）、粒子滤波器，以及近年来越来越重要的基于深度学习的跟踪方法。更重要的是，我希望这本书能够深入探讨“群”这个概念所带来的挑战，比如如何有效地进行目标的关联，如何处理目标数量的变化，如何在高密度场景下保持跟踪的准确性，以及如何处理传感器之间的协同和信息融合。耿文东这个名字，对我而言，就是一种专业领域的背书，代表着作者在这个领域可能拥有的丰富经验和深刻洞察。我希望这本书能够成为我解决实际工程问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

在信息科学飞速发展的今天，无论是科学研究还是工程实践，都对我们处理海量动态数据提出了更高的要求。“群目标跟踪”便是其中一个极具挑战性和重要性的领域。这本书，《群目标跟踪(精)》，其书名本身就透露着一种严谨和深入的气息。“群目标”表明了其研究对象的多样性和复杂性，不再局限于单一目标的追踪，而是需要同时处理多个动态实体。“精”字则进一步强调了作者在方法论、算法设计以及性能分析上的追求，力求达到更高的精度和效率。我设想，这本书会像一位经验丰富的向导，带领我深入探索群目标跟踪的奥秘。我希望它能系统地介绍这一领域的发展历程，梳理经典的跟踪算法，比如卡尔曼滤波系列、粒子滤波，以及近年来备受关注的深度学习方法在目标检测、关联和跟踪中的应用。更重要的是，我期待这本书能够深入剖析在实际场景中，群目标跟踪所面临的诸多挑战，例如，如何有效地进行目标的身份识别与关联，如何处理由于遮挡、噪声或传感器限制导致的信息丢失，以及如何设计出具有高鲁棒性和实时性的跟踪算法。耿文东这个名字，在我看来，是对本书内容质量的一种保证，预示着作者在该领域拥有深厚的学术功底和丰富的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《群目标跟踪(精)》就足以点燃我对技术探索的热情。要知道，在当今这个信息化的时代，从自动驾驶汽车的避障系统，到军事侦察中的目标识别，再到智能安防中的异常行为检测，几乎所有涉及到动态物体识别和预测的场景，都离不开高效的跟踪技术。而“群目标跟踪”，更是将这一技术推向了更加复杂和充满挑战的境地。试想一下，在一个繁忙的城市十字路口，无数的车辆、行人、自行车，甚至是突然闯入的动物，都可能成为需要实时跟踪的对象。如何从海量的视频流中，准确地识别出每一个独立的目标，并且能够区分它们，避免“串扰”，同时还要预测它们下一刻的运动轨迹，防止碰撞和意外，这其中的技术难度不言而喻。而《群目标跟踪(精)》这个书名，恰恰点出了作者在这一领域的深度和专业性。“精”字，暗示着这本书不仅仅是浅尝辄止，而是力求深入挖掘群目标跟踪的本质，提供更加精细、高效的解决方案。我迫切地想知道，书中会介绍哪些前沿的算法，例如，如何利用深度学习技术来提升目标检测和识别的精度？如何设计更加鲁棒的数据关联算法来应对目标遮挡和噪声？书中会不会给出一些在复杂场景下的跟踪案例分析，让我能够将理论知识与实际应用相结合？耿文东这个名字，在我看来，就是这部著作的质量保证，代表着在这个领域多年的研究积累和实践经验。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《群目标跟踪(精)》这个书名，我的脑海里立即浮现出一幅幅动态的画面：可能是天空中数架无人机协同作战，也可能是海面上数十艘舰艇编队航行，甚至是在城市交通中，成百上千辆汽车和行人交织穿梭。如何在这种复杂、动态、信息量巨大的场景下，实时地识别、区分、定位并预测每一个目标，是“群目标跟踪”的核心难题。而“精”这个字，则让我对这本书的期待值瞬间拉满。它意味着这本书绝非泛泛之谈，而是力求在理论层面做到精辟，在算法设计上做到精细，在实现上做到高效。我期待这本书能够系统地梳理群目标跟踪的各类方法，从经典的概率数据关联、多假设跟踪，到现代的基于深度学习的端到端跟踪技术，都能够有深入的讲解。我尤其希望书中能够详细剖析在实际应用中会遇到的各种挑战，比如传感器噪声、目标遮挡、目标漏检、假目标干扰，以及目标突然出现或消失时，如何保证跟踪系统的鲁棒性和实时性。耿文东这个名字，对我来说，就像是行业内的一位资深专家，他的著作一定蕴含着宝贵的知识和经验。我渴望这本书能够成为我打开群目标跟踪世界大门的钥匙，帮助我解决实际工作中遇到的技术难题，并为我指明未来研究的方向。