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智能光電感知(精)

  • 作者：王亮//劉京京//張志勇|責編:彭岩
  • 出版社：中國青年
  • ISBN：9787515366814
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：599
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是基於Berthold K.P.Horn教授的基本思想而寫成的，作者通過多年教學和科研實踐經驗，得出了如下的認知：光電感知=成像+視覺。並且以此為綱分析和論述了智能光電感知的核心思想，介紹了光電成像、圖像感知和智能分析的相關理論和方法。
    本書由國家自然科學基金（62174181）、中山大學中青年教師科研能力提升項目資助出版，可以作為高等院校相關專業教學以及研究人員的參考書籍。
作者介紹
王亮//劉京京//張志勇|責編:彭岩
目錄
第1章  內容介紹
  1.1  「感」與「知」
  1.2  光電感知
  1.3  智能交互
  1.4  視覺感知的相關領域
  1.5  成像+視覺
  1.6  後續章節的概要
  1.7  習題
第2章  成像系統
  2.1  透視投影
  2.2  平行直線與消失點
  2.3  確定觀測方向
  2.4  透鏡
  2.5  成像模式的拓展
  2.6  像素
  2.7  習題
第3章  輻射與亮度
  3.1  圖像亮度
  3.2  輻射
  3.3  圖像的形成
  3.4  雙向反射分佈函數
  3.5  連續光源
  3.6  物體表面的反射性質
  3.7  物體表面的亮度
  3.8  光度立體視覺
  3.9  習題
第4章  顏色與光譜
  4.1  電子圖像
  4.2  三色刺激
  4.3  光譜頻帶
  4.4  黑體輻射
  4.5  紅外成像
  4.6  X射線成像
  4.7  仿製「響尾蛇」導彈
  4.8  習題
第5章  半導體光電轉換
  5.1  光子吸收原理
  5.2  半導體P-N結
  5.3  光電二極體
  5.4  量子效率
  5.5  片上太陽能電池
  5.6  本章小結
  5.7  習題
第6章  圖像感測器
  6.1  CCD圖像感測器
  6.2  CMOS圖像感測器
  6.3  紅外圖像感測器
  6.4  圖像感測器的外圍電路
  6.5  本章小結
  6.6  習題

第7章  二值圖處理
  7.1  二值圖
  7.2  標注連通區域
  7.3  簡單幾何性質
  7.4  計算朝向
  7.5  夜間車燈預警系統
  7.6  習題
第8章  離散線性系統
  8.1  離散信號與線性系統
  8.2  循環卷積
  8.3  多項式與平移操作
  8.4  離散Fourier變換
  8.5  卷積定理
  8.6  二維信號的情況
  8.7  後向投影
  8.8  習題
第9章  圖像處理
  9.1  線性移不變系統
  9.2  點擴散函數
  9.3  調製傳遞函數
  9.4  二維Fourier變換
  9.5  模糊和失焦
  9.6  圖像複原與增強
  9.7  功率譜
  9.8  Wiener濾波器
  9.9  離散情況
  9.10  習題
第10章  邊緣和角點
  10.1  圖像中的邊緣
  10.2  微分運算元
  10.3  離散近似
  10.4  確定邊緣
  10.5  角點檢測
  10.6  平行軸旋轉定理
  10.7  角點的動態特徵
  10.8  一個具體的例子
  10.9  習題
第11章  光流估計
  11.1  觀測運動
  11.2  光流：估算速度場
  11.3  稀疏光流演算法
  11.4  稠密光流演算法
  11.5  光流的不連續
  11.6  觸覺感測器
  11.7  習題
第12章  無源導航
  12.1  估計觀測者的運動
  12.2  平動的情況
  12.3  使用其他的范數形式
  12.4  轉動的情況

  12.5  剛體運動
  12.6  碰撞時間估計
  12.7  習題
第13章  統計機器學習
  13.1  一個簡單的例子
  13.2  特徵向量
  13.3  分類模型
  13.4  神經網路模型
  13.5  聚類的自動形成
  13.6  鐵軌表面擦傷的自動檢測
  13.7  一個預言故事
  13.8  題
第14章  隨機分析與過程
  14.1  引例：動物行為分析
  14.2  集合及其結構
  14.3  概率空間
  14.4  隨機變數
  14.5  概率分佈
  14.6  條件期望
  14.7  隨機過程與鞅
  14.8  習題
第15章  隨機過程的圖模型
  15.1  Markov鏈
  15.2  基於Markov鏈的隨機採樣
  15.3  鏈式概率圖模型
  15.4  隱Markov模型
  15.5  Bayes網路
  15.6  習題
第16章  學生聽課狀態分析
  16.1  概率圖模型的完善
  16.2  教育機器人
  16.3  基於感知的智能交互
  16.4  數據收集與整理
  16.5  實驗結果與分析
  16.6  本章小結
  16.7  習題
附錄：一些應用案例
  A.1  基於YOLO的目標檢測
  A.2  關於YOLOv5的實際操作
  A.3  常用目標檢測演算法介紹
  A.4  智慧工地暴力行為識別
  A.5  工地抽煙行為的智能檢測
  A.6  雙模態鋼軌缺陷快速檢測
  A.7  本書總結
本書參考文獻
索引

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