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類腦智能目標檢測原理及應用

作者：趙小川//史津竹|責編:周紅//曾越
出版社：化學工業
ISBN：9787122420794

出版日期：2023/01/01
裝幀：平裝
頁數：183

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書將人工智慧與人類智慧深度融合，系統、全面地介紹了類腦智能目標檢測網路的構建原理、方法、過程，具有較高的學術價值；同時，本書將所構建的類腦智能目標檢測網路在無人車交通標誌檢測、無人車-機械臂協同作業這兩個場景進行了示範應用，具有較大的工程應用價值。
本書主要的讀者群體為從事類腦智能、電腦視覺、無人系統研究的科研工作者，以及人工智慧、電子信息、電腦工程等相關專業的博士研究生、碩士研究生。

作者介紹

趙小川//史津竹|責編:周紅//曾越
趙小川，博士，高級工程師。科技部、北京市科委項目評審專家組成員。《Robotica》、《IEEE Transactions On Biomedical Engineering》等期刊的審稿人。主編了《MATLAB數字圖像處理——程序實現與模塊化模擬》、《MATLAB數字圖像處理——能力提高與應用案例》、《MATLAB數字圖像處理——從模擬C∕C++代碼自動生成》等圖書。

第1章  目標檢測技術及其發展
  1.1  數字圖像處理與深度學習
    1.1.1  數字圖像處理的基礎知識
    1.1.2  深度學習的基礎知識
  1.2  目標檢測技術及其評價指標
    1.2.1  什麼是目標檢測技術
    1.2.2  目標檢測的評價指標
  1.3  目標檢測的研究進展
    1.3.1  傳統視覺目標檢測的研究進展
    1.3.2  基於深度學習的視覺目標檢測研究進展
    1.3.3  總結與展望
  1.4  目標檢測技術的難點
  1.5  AI對抗攻擊的內涵與研究狀況
    1.5.1  AI對抗攻擊的內涵
    1.5.2  AI對抗攻擊的研究狀況
第2章  大腦視覺皮層的機理分析
  2.1  視覺系統的運行流程
  2.2  眼球-視網膜-視神經工作機制
  2.3  視覺皮層的工作機制
  2.4  受視覺皮層啟發的目標檢測研究現狀及思考
第3章  類腦智能目標檢測網路的構建與優化
  3.1  構建的總體思路
  3.2  仿V1視覺皮層模塊
  3.3  視覺注意力模塊
  3.4  類腦智能目標檢測深度網路框架
  3.5  目標檢測的網路模型壓縮提速
    3.5.1  模型剪枝技術
    3.5.2  模型量化技術
第4章  類腦智能目標檢測網路的性能評價
  4.1  在公開數據集COCO2017上目標識別性能評估
    4.1.1  COCO數據集簡介
    4.1.2  模型訓練過程
    4.1.3  性能對比分析
  4.2  在自建數據集上性能評估
  4.3  存在AI對抗攻擊時的目標檢測效能
    4.3.1  AI對抗攻擊圖案
    4.3.2  AI對抗攻擊下的目標檢測效果分析
第5章  在無人駕駛車輛上的應用驗證
  5.1  無人駕駛車輛的發展與分析
    5.1.1  無人駕駛車輛的發展
    5.1.2  無人駕駛車輛在視覺感知方面的瓶頸
  5.2  面向複雜城市環境的數據集構建
    5.2.1  數據集概述
    5.2.2  數據集詳細情況
  5.3  面向干擾環境無人車交通標誌識別
    5.3.1  應用驗證系統簡介
    5.3.2  應用驗證場景介紹
    5.3.3  應用驗證效果及對比分析
  5.4  基於視覺目標檢測的車臂協同開門
    5.4.1  應用驗證系統簡介

    5.4.2  系統驗證場景介紹及驗證效果對比分析
第6章  類腦目標檢測系統的綜合評價
  6.1  構建綜合評價模型的總體思路
  6.2  綜合評價的具體實現過程
  6.3  指標評測方法與流程
總結與展望
參考文獻

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