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智能化目標跟蹤系統和關鍵技術

作者：許廷發|責編:楊凌//孟紅
出版社：人民郵電
ISBN：9787115615237

出版日期：2026/06/01
裝幀：平裝
頁數：198

人民幣：RMB 99.8 元售價：元

內容大鋼

本書以智能化目標跟蹤系統為基本研究框架，針對具有實用性的相關濾波目標跟蹤方法和關鍵技術在複雜場景下存在的問題進行深入探討，基於智能化目標跟蹤基礎理論，詳細介紹約束多核相關濾波目標跟蹤方法、上下文抑制相關濾波目標跟蹤方法、注意力遷移學習的孿生網路目標跟蹤方法、前景感知孿生網路相關濾波目標跟蹤的設計與應用、深度特徵融合的相關濾波目標跟蹤的設計與應用、時空注意力孿生網路目標跟蹤的設計與應用。
本書適合光電探測、識別和跟蹤領域的科研人員，以及高等學校相關專業的師生參考閱讀。

作者介紹

許廷發|責編:楊凌//孟紅

第1章  概述
  1.1  智能化目標跟蹤理論和應用需求
  1.2  智能化目標跟蹤的基本概念
    1.2.1  目標表觀特徵
    1.2.2  目標表觀模型
    1.2.3  目標跟蹤搜索策略
    1.2.4  目標模型更新機制
  1.3  智能化目標跟蹤面臨的挑戰
  1.4  本章小結
  參考文獻
第2章  智能化目標跟蹤基礎理論
  2.1  相關濾波目標跟蹤理論
    2.1.1  基本理論
    2.1.2  線性嶺回歸
    2.1.3  循環矩陣
    2.1.4  核技巧
    2.1.5  目標檢測
  2.2  孿生網路目標跟蹤理論
    2.2.1  全卷積孿生網路
    2.2.2  區域提議孿生網路
    2.2.3  基於錨框的孿生網路
    2.2.4  基於區域卷積神經網路的孿生網路
    2.2.5  基於Transformer的孿生網路
  2.3  目標跟蹤數據集及評價機制
    2.3.1  目標跟蹤數據集
    2.3.2  評價機制
  2.4  本章小結
  參考文獻
第3章  約束多核相關濾波目標跟蹤方法
  3.1  核化相關濾波目標跟蹤
  3.2  約束多核相關濾波目標跟蹤
    3.2.1  交替方向乘子法優化求解
    3.2.2  尺度估計及在線更新
  3.3  實驗設置與結果分析
    3.3.1  實驗設置
    3.3.2  量化評估
    3.3.3  與核化相關濾波目標跟蹤的比較
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  上下文抑制相關濾波目標跟蹤方法
  4.1  上下文背景生成網路
    4.1.1  對抗生成上下文實例
    4.1.2  快速上下文背景生成
  4.2  上下文抑制相關濾波目標跟蹤方法
    4.2.1  多通道相關濾波目標跟蹤器
    4.2.2  上下文抑制相關濾波目標跟蹤器
    4.2.3  頻率域中的優化求解
    4.2.4  在線跟蹤策略
  4.3  實驗設置與結果分析
    4.3.1  實驗設置

    4.3.2  量化評估
    4.3.3  消融實驗
    4.3.4  參數分析
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  注意力遷移學習的孿生網路目標跟蹤方法
  5.1  注意力遷移學習的孿生網路目標跟蹤
  5.2  注意力遷移學習的決策網路
    5.2.1  交叉相關決策網路
    5.2.2  實例遷移判別相關濾波決策網路
    5.2.3  互相補償決策機制
  5.3  實驗設置與結果分析
    5.3.1  實驗設置
    5.3.2  量化評估
    5.3.3  計算速度分析
    5.3.4  消融實驗
    5.3.5  可視化比較
  5.4  本章小結
  參考文獻
第6章  前景感知孿生網路相關濾波目標跟蹤的設計與應用
  6.1  前景感知孿生網路相關濾波目標跟蹤
    6.1.1  局部有效模板特徵注意網路
    6.1.2  上下文信息約束的模板更新策略
    6.1.3  前景感知自適應通道選擇模塊
  6.2  實驗設置與結果分析
    6.2.1  實驗數據集及評價指標
    6.2.2  實驗設置
    6.2.3  實驗結果分析
  6.3  深度學習的訓練樣本生成
    6.3.1  實時雙光決策級融合目標跟蹤面臨的挑戰
    6.3.2  紅外圖像訓練樣本的生成
    6.3.3  樣本生成的對抗網路模型
  6.4  雙光決策級融合實時跟蹤
    6.4.1  決策級融合目標跟蹤
    6.4.2  實際測試結果分析
  6.5  雙光決策級融合的目標跟蹤性能
    6.5.1  智能監控系統跟蹤數據集
    6.5.2  跟蹤測試與結果分析
  6.6  本章小結
  參考文獻
第7章  深度特徵融合的相關濾波目標跟蹤的設計與應用
  7.1  深度特徵融合的相關濾波目標跟蹤框架
    7.1.1  多通道深度卷積特徵提取
    7.1.2  自適應特徵降維
    7.1.3  時空正則項相關濾波訓練模型
    7.1.4  相關濾波器優化求解
    7.1.5  目標尺度估計
  7.2  實驗設置與結果分析
    7.2.1  模擬實驗環境設置
    7.2.2  綜合性能分析

    7.2.3  不同屬性的場景分析
    7.2.4  消融實驗
  7.3  深度特徵融合目標跟蹤應用
    7.3.1  特徵級融合跟蹤方法
    7.3.2  決策級融合跟蹤方法
  7.4  模擬實驗設置與結果分析
    7.4.1  實驗環境設置
    7.4.2  數據集
    7.4.3  融合跟蹤方法的實驗結果分析
  7.5  實際場景目標跟蹤結果與分析
    7.5.1  可見光場景目標跟蹤
    7.5.2  紅外場景目標跟蹤
  7.6  本章小結
  參考文獻
第8章  時空注意力孿生網路目標跟蹤的設計與應用
  8.1  STANet
    8.1.1  孿生特徵提取器
    8.1.2  C-C RPN
    8.1.3  S-L RCNN
  8.2  時空注意力機制
    8.2.1  時空關係定義
    8.2.2  時間序列決策專家
    8.2.3  監督前景檢測器
    8.2.4  狀態感知轉換器
    8.2.5  三聯體訓練
  8.3  紅外目標跟蹤應用與分析
    8.3.1  應用測試設置
    8.3.2  量化評估
    8.3.3  不同特徵提取器的比較
    8.3.4  消融實驗
    8.3.5  可視化比較
  8.4  本章小結
  參考文獻

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