群目標跟蹤(精) 耿文東 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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耿文東 著

圖書標籤:

• 目標跟蹤
• 多目標跟蹤
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像處理
• 算法
• 深度學習
• 跟蹤算法
• 機器人
• 智能監控

店鋪： 典則俊雅圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118090833

商品編碼：29829981905

包裝：精裝

齣版時間：2014-01-01

圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名	群目標跟蹤(精)
作者	耿文東
定價	49.00元
ISBN號	9787118090833
齣版社	防工業齣版社
齣版日期	2014-01-01
版次	1

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：精裝	開本：16開	重量：0.4
版次：1	字數：	頁碼：

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目錄

內容提要

《群目標跟 蹤》係統地介紹瞭多年來外目標跟蹤技術的發展 概況，以及作者 在該領域的研究成果。全書由7章組成，主要內容包 括：目標跟蹤發展概 況、典型跟蹤係統、群目標産生背景、群目標跟蹤思 想形成過程、群目標概念 與內涵、群目標跟蹤原理及應用前景；目標跟蹤的基 本概念、卡爾曼濾波、目 標運動模型與目標跟蹤算法等基礎知識；群目標形成 的分群檢測與群目標 航跡起始算法；基於數據關聯與態勢關聯一體化的單 群目標與多群目標關 聯算法；基於機動檢測、態勢認知同時實現的群目標 閤並與分離檢測算法， 以及群目標跟蹤算法的仿真設計與驗證等內容。 《群目標跟蹤》可供從事雷達數據處理、多傳感 器信息融閤、電子對抗、態勢感知 與指揮信息係統等專業科技人員閱讀和參考，也可作 為相關專業本科生或 研究生等在校學生的教材使用。

編輯推薦

作者介紹

耿文東，男，1966年11月齣生，裝備學院工程師，主要從事態勢感知與目標跟蹤方麵的教學科研工作。分彆於海軍航空工程學院、防科大與裝備學院獲得工學學士、碩士與博士學位。中雪達行業協會會員，中電子學會會員，無綫電定位技術分會專業委員，北京市電子學會雷達專委會委員。主持完成*科研項目10餘項，獲得防科技進步一等奬1項、全軍科技進步三等奬6項，發錶論文60餘篇。 　　王元欽，男，1963年9月齣生，畢業於哈爾濱工業大學，工學博土，裝備學院教授，博士生導師，主要從事航天測控方麵的教學科研工作。主持完成*科研項目20餘項，獲得軍隊級科技進步一等奬2項、二等奬3項。2000年榮獲中科協“求是”傑齣青年實用工程奬，2004年榮獲中航天基金奬。 　　董正宏，男，1977年11月生，江蘇阜寜人，工學博士，裝備學院副教授，主要從事信息技術領域的教學科研工作。青年科技英纔培養對象、近天體監測與預警專組成員。主持完成*科研項目10餘項，獲軍隊科技進步二等奬2項，齣版專著四部，發錶論文50餘篇。

序言

智能感知與協同作業：麵嚮復雜環境下的目標識彆、跟蹤與行為分析 在當今科技飛速發展的時代，信息獲取與處理能力已成為衡量一個國傢或地區綜閤實力的重要指標。特彆是在軍事、安全、交通管理、環境監測、人機交互等諸多關鍵領域，對海量動態信息進行高效、精準的感知、理解與利用，是實現智能化決策與自動化作業的基礎。本書《智能感知與協同作業：麵嚮復雜環境下的目標識彆、跟蹤與行為分析》正是聚焦於這一核心挑戰，深入探討瞭如何在復雜多變、信息乾擾嚴重的環境中，實現對多個目標的有效識彆、持續跟蹤，並進一步分析其行為模式，為高級彆的智能應用奠定堅實的技術基礎。 本書的研究對象——“目標”，具有廣泛的定義，涵蓋瞭人、車輛、無人機、艦船、甚至是特定類型的野生動物等任何在特定場景下需要被監控和理解的個體或群體。而“復雜環境”則意味著目標可能麵臨遮擋、形變、相似目標乾擾、低分辨率、光照變化、惡劣天氣等種種不利因素，同時，環境中可能存在大量目標，它們之間相互影響、協同或競爭，使得單一目標的識彆與跟蹤任務變得尤為棘手。 本書的寫作旨在係統性地梳理和介紹當前目標識彆、跟蹤與行為分析領域的前沿技術、核心理論與最新進展，並著重強調多目標、協同作業以及復雜環境下的魯棒性。我們將從基礎的數學模型和算法原理齣發，逐步深入到麵嚮實際應用的復雜係統設計。 第一部分：基礎理論與核心技術 在本書的開篇，我們將首先迴顧和介紹目標識彆與跟蹤領域的基礎理論。這包括但不限於： 目標錶示方法： 如何有效地描述一個目標，使其能夠被計算機理解和區分？我們將討論多種錶示方式，如基於特徵（SIFT, HOG, LBP等）、基於深度學習的模型（CNNs, Transformers等）以及它們在不同場景下的適用性。特彆地，我們將分析在復雜環境下，特徵的魯棒性和錶徵能力如何影響最終的識彆效果。 圖像處理與增強技術： 復雜的環境往往意味著原始數據質量不高。因此，有效的圖像預處理與增強技術是後續處理的關鍵。我們將介紹包括噪聲抑製、對比度增強、銳化、以及針對特定環境（如低光照、霧霾）的專門處理方法。 目標檢測算法： 如何從圖像或視頻序列中快速準確地找齣所有感興趣的目標？本書將詳述經典的Two-stage檢測器（如Faster R-CNN係列）與One-stage檢測器（如YOLO係列、SSD）的原理與演進，並重點分析它們在多目標檢測、小目標檢測以及密集目標檢測等方麵的優劣勢。此外，我們還將探討Transformer在目標檢測領域的最新應用。 目標跟蹤基本原理： 一旦目標被檢測到，如何持續地“盯住”它？我們將介紹多種跟蹤範式，包括生成式跟蹤（如卡爾曼濾波、粒子濾波）、判彆式跟蹤（如SVM-based tracker、Correlation Filter-based tracker）以及近年來興起的基於深度學習的跟蹤方法（如Siamese網絡）。我們將重點討論它們在處理目標遮擋、尺度變化、形變和身份切換等問題時的魯棒性。 第二部分：多目標跟蹤與協同分析 本書的核心亮點之一在於對“多目標”的處理。在現實世界中，我們往往需要同時關注多個目標，而不僅僅是單個目標。因此，多目標跟蹤（Multiple Object Tracking, MOT）是本書的重點內容。 數據關聯（Data Association）： 在連續幀中，如何將當前幀檢測到的目標與前一幀的已跟蹤目標正確地匹配起來，是MOT的基石。我們將深入探討各種數據關聯方法，包括基於相似度的匹配（如IoU、外觀特徵相似度）、基於運動模型的預測與匹配（如Hungarian算法、GNNs）、以及端到端的聯閤檢測與跟蹤模型。 多目標跟蹤框架： 除瞭數據關聯，一個完整的MOT係統還需要考慮如何初始化新目標、如何處理目標消失、以及如何維護目標的身份信息。本書將介紹主流的MOT框架，如Tracking-by-Detection（TBD）範式，並分析其在不同場景下的性能錶現。 基於圖模型的多目標跟蹤： 圖模型在多目標跟蹤中扮演著越來越重要的角色。我們將介紹如何將目標及其之間的關係構建成圖，並利用圖神經網絡（GNNs）或概率圖模型（如馬爾可夫隨機場）進行端到端的跟蹤與分析。 協同行為分析： 當多個目標同時齣現時，它們的行為往往不是孤立的，而是相互關聯、協同或對抗的。本書將引入行為分析的概念，探討如何從目標的位置、速度、姿態以及它們之間的相對關係中，識彆齣諸如“跟隨”、“聚集”、“分散”、“碰撞”等高級行為模式。我們將介紹基於時空圖、序列模型（如RNNs, LSTMs）以及圖捲積網絡（GCNs）的行為分析方法。 第三部分：復雜環境下的魯棒性增強 復雜環境是導緻目標識彆與跟蹤係統失效的罪魁禍首。本書將投入大量篇幅來探討如何提高係統在復雜環境下的魯棒性。 遮擋處理： 目標被部分或完全遮擋是常見的問題。我們將研究各種遮擋處理技術，包括基於曆史軌跡的預測、基於部分外觀信息的重識彆、以及利用多傳感器融閤來彌補單傳感器遮擋帶來的信息缺失。 相似目標乾擾： 在密集場景下，外觀相似的多個目標容易産生混淆。本書將討論如何利用更精細的外觀特徵、更準確的運動模型以及上下文信息來區分相似目標。 低分辨率與模糊處理： 在遠距離監控或低質量圖像條件下，目標可能變得模糊不清。我們將介紹超分辨率重建、去模糊算法以及結閤深度學習模型的低分辨率目標識彆與跟蹤方法。 多傳感器融閤： 為瞭剋服單一傳感器的局限性，多傳感器融閤技術被廣泛應用。本書將討論不同傳感器（如可見光相機、紅外相機、雷達、激光雷達）的數據融閤策略，以及如何通過融閤來提高目標檢測、跟蹤和行為分析的準確性和魯棒性。我們將介紹早期融閤、晚期融閤以及深度學習驅動的融閤方法。 對抗性攻擊與防禦： 隨著深度學習模型的普及，對抗性攻擊也日益受到關注。我們將簡要介紹針對目標識彆和跟蹤係統的對抗性攻擊手段，並探討一些基本的防禦策略。 第四部分：應用實例與未來展望 為瞭更好地展示本書所介紹的技術，我們將選取幾個典型的應用場景進行深入剖析。 智能交通係統： 在城市交通管理中，對車輛、行人、非機動車的實時跟蹤與行為分析，對於交通流量預測、事故檢測、違章抓拍等至關重要。 公共安全監控： 在安防領域，對人群密度、異常行為（如聚集、追逐、摔倒）的識彆與告警，對於維護公共秩序、預防犯罪具有重要意義。 無人係統協同： 在無人機編隊、自主導航等領域，多無人機的協同感知、目標跟蹤與任務分配是實現復雜任務的關鍵。 環境監測與保護： 在野生動物保護、自然災害監測等場景下，對特定物種的跟蹤與行為分析，有助於我們更深入地理解生態係統。 最後，本書將對當前研究的熱點與未來的發展方嚮進行展望。我們將討論例如：基於Transformer的端到端感知與決策、自監督與弱監督學習在目標跟蹤中的應用、可解釋性AI在行為分析中的挑戰、以及更魯棒、更高效的多模態、多傳感器融閤技術等。 本書的寫作風格力求嚴謹而不失可讀性，理論闡述深入淺齣，並輔以大量的圖示、算法僞代碼和實驗結果分析。我們希望通過本書，能夠為從事計算機視覺、模式識彆、人工智能、機器人技術等領域的科研人員、工程師以及相關專業的學生，提供一個全麵、深入且實用的技術參考，助力他們在復雜環境下的智能感知與協同作業領域取得新的突破。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到《群目標跟蹤(精)》這本書時，我的第一反應就是“這正是我需要的！”。近年來，隨著無人機、自主機器人、智能交通等技術的飛速發展，對“群目標跟蹤”的需求與日俱增。然而，現有的很多技術資料往往過於碎片化，或者側重於單目標跟蹤，對於如何有效地處理和跟蹤成群的動態目標，缺乏係統、深入的論述。這本書的“精”字，仿佛為我指明瞭一個方嚮，它暗示著作者在這一領域有著精深的造詣，能夠提供一套全麵、精準的解決方案。我滿心期待地設想，這本書會從群目標跟蹤的基本概念和挑戰入手，係統地介紹各種關鍵技術。例如，它可能會詳細講解如何利用先進的傳感器數據融閤技術，將來自不同傳感器（如雷達、相機、聲呐等）的信息整閤起來，以提高對目標群體的整體感知能力。同時，我非常希望書中能夠深入探討目標數據關聯的難題，比如如何在目標數量巨大、運動軌跡交叉時，準確地將觀測數據與已有目標軌跡進行匹配，可能涉及到貝葉斯濾波、概率數據關聯、多假設跟蹤等經典算法，甚至是一些基於機器學習的新方法。耿文東這個名字，在我的認知中，就是一位在該領域具有深厚學術背景和豐富實踐經驗的專傢，他的著作定會價值非凡。

評分☆☆☆☆☆

“群目標跟蹤(精)”——這幾個字組閤在一起，就如同一個信號，精準地擊中瞭我在工程實踐中一直以來所麵臨的痛點。在實際的無人機集群控製、智能交通管理等場景中，我們常常需要同時處理幾十甚至上百個動態目標。而傳統的單目標跟蹤方法，在麵對如此龐大的目標群體時，往往顯得力不從心，要麼計算量過大，要麼精度無法得到保障。這本書的“精”字，讓我看到瞭希望，它意味著作者在群目標跟蹤領域有著深入的鑽研，並且能夠提供精煉、高效的解決方案。我設想，這本書的結構會非常清晰，可能從基礎的數學模型講起，逐步引入目標的狀態錶示、運動預測、數據關聯、狀態更新等核心環節，並且會詳細介紹各種算法的優缺點以及適用場景。我尤其關心書中對於“群”這個概念的處理，比如如何有效地進行目標聚類，如何區分相似的目標，以及在目標數量動態變化的情況下，如何保持跟蹤的連續性。我期待著書中能夠提供一些業界領先的算法，並且能夠結閤實際案例進行分析，讓我能夠快速地將書中的知識應用於我的工作。耿文東這個名字，本身就帶有一種專業、嚴謹的學術氛圍，讓我相信這本書的內容一定是經過深思熟慮、邏輯嚴密的。

評分☆☆☆☆☆

《群目標跟蹤(精)》——這個書名，本身就散發著一種“硬核”科技的氣息。我一直對能夠處理復雜動態場景的技術充滿興趣，而“群目標跟蹤”，無疑是其中極具挑戰性的一部分。想象一下，在一個繁忙的港口，數十艘大小不一的集裝箱貨輪在狹小的水域內穿梭，或者是在一場空戰中，無數的導彈和戰鬥機交織在一起，如何纔能在如此混亂的環境中，準確地識彆和追蹤每一個目標，並預測它們的運動軌跡？這本書的“精”字，讓我覺得它不僅僅是技術方法的羅列，更是對這些復雜問題的精闢分析和深入解答。我期待書中能夠涵蓋從基礎理論到前沿算法的完整體係。例如，在理論層麵，可能會深入講解目標運動模型、觀測模型，以及各種概率統計的數學工具。在算法層麵，我希望能看到關於多目標跟蹤中常用的數據關聯方法，如JPDA（Joint Probabilistic Data Association）、MHT（Multiple Hypothesis Tracking）的詳細解析，以及如何將其擴展到大規模群目標跟蹤場景。同時，我也對書中可能介紹的，利用深度學習進行目標檢測、跟蹤和重識彆的技術抱有極大的興趣，因為這些方法近年來在提升跟蹤精度和魯棒性方麵取得瞭顯著的突破。耿文東這個名字，對我來說，就像是這本書的質量保證，代錶著作者在該領域可能擁有的深厚學識和多年研究的沉澱，我預感這本書將是一本值得反復研讀的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

書名《群目標跟蹤(精)》本身就充滿瞭信息量，首先“群目標”這三個字就讓我聯想到在復雜場景下，需要同時處理多個動態個體，這在自動駕駛、機器人協同、智慧安防等領域都至關重要。而“精”字，則進一步提升瞭我對這本書的期待，意味著作者在內容上力求精準、深入，絕非淺嘗輒止。我猜想，這本書的開頭會從群目標跟蹤的基本概念、難點和挑戰入手，比如如何有效地進行目標的狀態估計、如何解決目標之間的混淆和遮擋問題，以及如何在高密度的場景下保證跟蹤的實時性和準確性。我特彆希望書中能夠詳細介紹各種先進的跟蹤算法，比如基於模型的方法（如各種卡爾曼濾波器族）和基於數據驅動的方法（如深度學習在目標檢測、關聯和軌跡預測中的應用），並且會對其進行詳細的性能分析和比較，幫助讀者理解不同算法的優劣勢以及適用範圍。此外，我渴望書中能夠提供一些實際的應用案例，展示這些算法是如何在真實世界的復雜環境中工作的，以及如何解決其中遇到的工程問題。耿文東這個名字，在我看來，代錶著在這個專業領域具有深厚研究背景和豐富實踐經驗的學者，他的著作一定會包含寶貴的知識財富。

評分☆☆☆☆☆

在信息科學飛速發展的今天，無論是科學研究還是工程實踐，都對我們處理海量動態數據提齣瞭更高的要求。“群目標跟蹤”便是其中一個極具挑戰性和重要性的領域。這本書，《群目標跟蹤(精)》，其書名本身就透露著一種嚴謹和深入的氣息。“群目標”錶明瞭其研究對象的多樣性和復雜性，不再局限於單一目標的追蹤，而是需要同時處理多個動態實體。“精”字則進一步強調瞭作者在方法論、算法設計以及性能分析上的追求，力求達到更高的精度和效率。我設想，這本書會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索群目標跟蹤的奧秘。我希望它能係統地介紹這一領域的發展曆程，梳理經典的跟蹤算法，比如卡爾曼濾波係列、粒子濾波，以及近年來備受關注的深度學習方法在目標檢測、關聯和跟蹤中的應用。更重要的是，我期待這本書能夠深入剖析在實際場景中，群目標跟蹤所麵臨的諸多挑戰，例如，如何有效地進行目標的身份識彆與關聯，如何處理由於遮擋、噪聲或傳感器限製導緻的信息丟失，以及如何設計齣具有高魯棒性和實時性的跟蹤算法。耿文東這個名字，在我看來，是對本書內容質量的一種保證，預示著作者在該領域擁有深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到《群目標跟蹤(精)》這個書名，我的腦海裏立即浮現齣一幅幅動態的畫麵：可能是天空中數架無人機協同作戰，也可能是海麵上數十艘艦艇編隊航行，甚至是在城市交通中，成百上韆輛汽車和行人交織穿梭。如何在這種復雜、動態、信息量巨大的場景下，實時地識彆、區分、定位並預測每一個目標，是“群目標跟蹤”的核心難題。而“精”這個字，則讓我對這本書的期待值瞬間拉滿。它意味著這本書絕非泛泛之談，而是力求在理論層麵做到精闢，在算法設計上做到精細，在實現上做到高效。我期待這本書能夠係統地梳理群目標跟蹤的各類方法，從經典的概率數據關聯、多假設跟蹤，到現代的基於深度學習的端到端跟蹤技術，都能夠有深入的講解。我尤其希望書中能夠詳細剖析在實際應用中會遇到的各種挑戰，比如傳感器噪聲、目標遮擋、目標漏檢、假目標乾擾，以及目標突然齣現或消失時，如何保證跟蹤係統的魯棒性和實時性。耿文東這個名字，對我來說，就像是行業內的一位資深專傢，他的著作一定蘊含著寶貴的知識和經驗。我渴望這本書能夠成為我打開群目標跟蹤世界大門的鑰匙，幫助我解決實際工作中遇到的技術難題，並為我指明未來研究的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的封麵，看到“群目標跟蹤(精)”這個書名，我的第一反應是：終於等到一本真正講透徹的書瞭！市麵上關於目標跟蹤的書籍不少，但很多都停留在單目標跟蹤的層麵，或者對群目標跟蹤的處理不夠深入，不夠係統。我之前在工作中就遇到瞭不少群目標跟蹤的挑戰，尤其是在處理海量的傳感器數據時，如何有效地將不同傳感器獲取的、可能存在噪聲和不確定性的信息融閤起來，形成對整個目標群體的精準認知，是一件頭疼的事情。這本書的“精”字，讓我看到瞭希望。它預示著作者對這一領域有著深刻的理解和獨到的見解，並且能夠將其清晰地闡述齣來。我設想，書中會詳細講解群目標跟蹤的理論基礎，比如概率數據關聯、多假設跟蹤等核心概念，並且會循序漸進地引入更復雜的模型和算法。我期待著它能提供一套完整的技術框架，從目標的提取、特徵描述，到目標的關聯、狀態估計，再到軌跡的生成和管理，都能夠得到詳盡的論述。而且，我希望它不僅僅是理論的堆砌，更能夠結閤實際應用場景，提供一些算法的實現細節和性能分析。例如，在實際係統中，如何權衡算法的復雜度和計算效率？如何處理目標突然齣現或消失的情況？如何評估跟蹤算法的性能指標？這本書會不會給我這些問題的答案？我相信，耿文東這個名字，代錶著在這個方嚮上的專業性和權威性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《群目標跟蹤(精)》就足以點燃我對技術探索的熱情。要知道，在當今這個信息化的時代，從自動駕駛汽車的避障係統，到軍事偵察中的目標識彆，再到智能安防中的異常行為檢測，幾乎所有涉及到動態物體識彆和預測的場景，都離不開高效的跟蹤技術。而“群目標跟蹤”，更是將這一技術推嚮瞭更加復雜和充滿挑戰的境地。試想一下，在一個繁忙的城市十字路口，無數的車輛、行人、自行車，甚至是突然闖入的動物，都可能成為需要實時跟蹤的對象。如何從海量的視頻流中，準確地識彆齣每一個獨立的目標，並且能夠區分它們，避免“串擾”，同時還要預測它們下一刻的運動軌跡，防止碰撞和意外，這其中的技術難度不言而喻。而《群目標跟蹤(精)》這個書名，恰恰點齣瞭作者在這一領域的深度和專業性。“精”字，暗示著這本書不僅僅是淺嘗輒止，而是力求深入挖掘群目標跟蹤的本質，提供更加精細、高效的解決方案。我迫切地想知道，書中會介紹哪些前沿的算法，例如，如何利用深度學習技術來提升目標檢測和識彆的精度？如何設計更加魯棒的數據關聯算法來應對目標遮擋和噪聲？書中會不會給齣一些在復雜場景下的跟蹤案例分析，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤？耿文東這個名字，在我看來，就是這部著作的質量保證，代錶著在這個領域多年的研究積纍和實踐經驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就帶著一種沉甸甸的專業感，一看就知道是學術領域的硬骨頭。“群目標跟蹤(精)”——“群目標”這幾個字就足夠引發我的聯想。我想象著，在浩瀚的戰場上，無數的雷達信號交織，成群的飛機、導彈、無人機，甚至是海麵上的艦船，都在動態地變化著位置和狀態。如何在一個信息爆炸、雜亂無章的環境中，準確地識彆齣每一個目標，並且將它們連貫地追蹤起來，形成一條條清晰的運動軌跡，這本身就是一項極其艱巨的任務。再看看“精”字，這說明作者在研究的深度和精細度上下瞭功夫，絕非泛泛而談，而是直擊核心，力求將群目標跟蹤的每一個細節都剖析得淋灕盡緻。耿文東這個名字，在我看來，就是潛心鑽研、在特定領域有著深厚積纍的學者的標誌。這本書會不會就像一本武林秘籍，把那些紛繁復雜的數學模型、算法設計、濾波技術等等，一層層地揭開神秘的麵紗，讓我得以窺見群目標跟蹤的精髓？我期待著它能夠解決我工作中遇到的難題，提供一套嚴謹、高效、可行的解決方案。我甚至可以想象，書中會涉及大量的公式推導，以及各種算法的優劣分析，比如卡爾曼濾波、粒子濾波，甚至是更先進的機器學習方法在群目標跟蹤中的應用。我迫切地想知道，麵對乾擾、遮擋、目標數量劇增等復雜情況時，書中提齣的方法是如何應對的，其魯棒性和實時性又如何？這本書，對我來說，可能不僅僅是一本書，更是一種解決問題的工具，一種提升專業技能的階梯。

評分☆☆☆☆☆

在數字時代，數據爆炸式的增長，特彆是來自各種傳感器的實時數據，如何從中提取有價值的信息，並將這些信息整閤成對周圍環境的認知，已經成為一個核心的挑戰。而“群目標跟蹤”，顧名思義，就是在處理一群動態目標時的核心技術。這本書的名字，《群目標跟蹤(精)》，讓我眼前一亮。首先，“群目標”這個詞匯就暗示瞭其應用場景的廣泛性，可能涵蓋軍事、交通、安防、機器人等眾多領域。其次，“精”這個字，則讓我看到瞭作者在研究深度和技術細節上的追求。我設想，這本書會帶領我進入一個嚴謹的科學世界，從最基礎的數學模型齣發，一步步構建起復雜的跟蹤算法。我期待著書中能夠詳細闡述各種跟蹤算法的原理，比如卡爾曼濾波器族（擴展卡爾曼、無跡卡爾曼）、粒子濾波器，以及近年來越來越重要的基於深度學習的跟蹤方法。更重要的是，我希望這本書能夠深入探討“群”這個概念所帶來的挑戰，比如如何有效地進行目標的關聯，如何處理目標數量的變化，如何在高密度場景下保持跟蹤的準確性，以及如何處理傳感器之間的協同和信息融閤。耿文東這個名字，對我而言，就是一種專業領域的背書，代錶著作者在這個領域可能擁有的豐富經驗和深刻洞察。我希望這本書能夠成為我解決實際工程問題的有力工具。