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數字圖像視覺顯著性檢測修復與目標識別技術

作者：徐濤|責編:王燁
出版社：化學工業
ISBN：9787122438904

出版日期：2024/01/01
裝幀：平裝
頁數：178

人民幣：RMB 88 元售價：元

內容大鋼

本書以提高智能無人系統的環境感知和識別能力為主線，系統展示基於視覺注意機制的服務機器人深度感知方法研究、基於深度學習框架的水下遮擋圖像識別方法研究、面向畜類肉品骨骼在線定位的輕量化顯著性檢測網路構建等典型應用案例。本書充分介紹了視覺顯著性檢測、視覺注意機制、圖像修復、目標檢測與識別的發展現狀，構建了基於脈衝耦合神經網路和基於元胞自動機多尺度優化的改進顯著性區域提取演算法，提出了基於兩階段引導的協同顯著性檢測方法，同時基於深度學習框架搭建多個遮擋圖像重構和目標識別方法，並在軟體模擬、真實環境等多實驗場景中驗證了演算法的有效性。
本書適合從事智能機器人開發和研製的科研人員、智能製造行業及智能城市建設管理人員閱讀，也可作為高等院校人工智慧、機器人工程、農業工程等專業教師、學生的參考書。

作者介紹

徐濤|責編:王燁

第一章  緒論
  第一節  電腦視覺技術
  第二節  視覺注意機制研究現狀
    一、元胞自動機的基本結構
    二、協同顯著性演算法研究現狀
  第三節  圖像修復與目標檢測研究現狀
    一、圖像修復的研究現狀
    二、目標檢測的研究現狀
第二章  基於PCNN的顯著性區域混合估計模型研究
  第一節  引言
  第二節  顯著性濾波演算法
    一、圖像預處理（abstraction）
    二、顏色獨立性度量（element uniqueness）
    三、空間顏色分佈度量（element distribution）
    四、生成顯著性圖（saliency assignment）
    五、演算法魯棒性討論
  第三節  基於PCNN的改進顯著性區域提取演算法
    一、輸入單元
    二、連接調製單元
    三、點火脈衝單元
  第四節  實驗結果及總結分析
    一、標準資料庫
    二、評價方案和指標
    三、標準資料庫實驗及分析
第三章  基於多尺度優化的顯著性目標細微區域檢測方法研究
  第一節  引言
  第二節  元胞自動機模型
    一、元胞自動機的基本結構
    二、元胞自動機的應用
  第三節  顯著性目標細微區域檢測演算法
    一、暗通道先驗原始顯著性圖
    二、元胞自動機優化顯著性圖
    三、貝葉斯概率融合方法
  第四節  實驗結果及分析
    一、DUT?OMRON資料庫
    二、加權綜合F值評價方案
    三、資料庫實驗及分析
第四章  基於引導傳播和流形排序的協同顯著性檢測方法研究
  第一節  引言
  第二節  基於流形排序的顯著性計算方法
    一、流形排序
    二、圖模型建立
    三、顯著性檢測
  第三節  協同顯著性演算法模型
    一、輸入圖像預處理
    二、圖像間顯著性傳播
    三、圖像內流形排序
  第四節  實驗結果及分析
    一、協同顯著性資料庫
    二、定性和定量對比實驗

    三、演算法參數討論
    四、演算法模型獨立性分析
    五、演算法執行效率
    六、真實場景圖像檢測和分割實驗
第五章  場內外特徵融合的水下殘缺圖像精細修復
  第一節  常識性知識的檢索和嵌入
  第二節  特徵融合
  第三節  基於場內外特徵融合的水下殘缺圖像重構
    一、水下殘缺圖像重構模型
    二、粗修復網路
    三、精細修復網路
    四、損失函數
  第四節  場內外特徵融合的水下殘缺圖像修復結果與分析
    一、實驗設置
    二、定性評價實驗
    三、定量評價實驗
第六章  基於顯著環境特徵融合的水下遮擋目標精細重構
  第一節  對比學習
  第二節  注意力機制
  第三節  基於環境特徵融合的水下遮擋目標精細重構
    一、水下遮擋目標精細重構模型
    二、模型訓練與損失函數
  第四節  基於環境特徵融合的水下遮擋目標重構實驗結果與分析
    一、實驗設置
    二、水下遮擋圖像重構模擬與結果分析
第七章  水下遮擋目標的識別
  第一節  基於遷移學習的水下遮擋目標識別
    一、遷移學習介紹
    二、基於自適應多特徵集成遷移學習模型
    三、基於遷移學習的水下遮擋目標識別
  第二節  基於融合顯著環境特徵的水下遮擋目標識別
    一、特徵提取
    二、交互作用
    三、目標識別及損失函數
    四、基於融合顯著環境特徵的水下遮擋目標識別模擬與結果分析
  第三節  基於兩階段圖像重構策略的水下遮擋目標識別
    一、自適應邊界回歸的目標識別模型
    二、基於兩階段圖像重構策略的水下遮擋目標識別模擬與結果分析
第八章  應用案例
  第一節  顯著性檢測在機器人目標抓取任務中的典型應用案例
    一、服務機器人平台介紹
    二、基於顯著性檢測的空間障礙物感知策略
    三、基於協同顯著性檢測的空間物體檢測與定位方法
  第二節  水下目標識別在AUV場景感知任務中的典型應用案例
    一、水下機器人的研究現狀
    二、圖像處理技術在水下機器人領域的應用現狀
    三、機器人調試與水下圖像識別
  第三節  輕量級顯著性檢測在肉品智能化加工中的經典應用案例
    一、輕量級顯著性檢測研究現狀
    二、國內外肉品智能化加工機器人技術發展狀況

    三、基於輕量化顯著性檢測的畜類肉品骨骼在線定位
  第四節  總結與展望
    一、總結
    二、展望
參考文獻

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