反無人機(jī)目標(biāo)感知技術(shù)：基于視覺智能
定 價(jià)：108 元
- 作者：趙健、王剛、李佳男、林再平、李學(xué)龍 著
- 出版時(shí)間：2025/8/1
- ISBN：9787122480514
- 出 版 社：化學(xué)工業(yè)出版社
- 中圖法分類：V279-39
- 頁碼：206
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16開
《反無人機(jī)目標(biāo)感知技術(shù)：基于視覺智能》以“威脅分析-系統(tǒng)構(gòu)建-技術(shù)應(yīng)用”為脈絡(luò)，系統(tǒng)解析無人機(jī)目標(biāo)檢測、跟蹤與重識別的核心方法，涵蓋傳統(tǒng)圖像處理與深度學(xué)習(xí)方法，并詳述反無人機(jī)專用數(shù)據(jù)集構(gòu)建及評測標(biāo)準(zhǔn)。全書從YOLO、Faster R-CNN 等經(jīng)典檢測算法，拓展至RGB-T 多模態(tài)跟蹤、對抗環(huán)境模型優(yōu)化等創(chuàng)新方向，著力解決復(fù)雜場景下的感知難題。本書特色在于“技術(shù)縱深與行業(yè)應(yīng)用雙輪驅(qū)動”：縱向從機(jī)器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論切入，深度剖析算法原理與優(yōu)化策略；橫向結(jié)合安防、軍事、民航等場景需求，構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-算法訓(xùn)練-系統(tǒng)部署”全鏈路技術(shù)體系。書中系統(tǒng)性整合反無人機(jī)視覺感知技術(shù)框架，助力跨學(xué)科知識融合，兼具學(xué)術(shù)創(chuàng)新性與工程實(shí)踐價(jià)值。
本書適合人工智能與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究人員、反無人機(jī)系統(tǒng)開發(fā)工程師，以及安防、國防科技領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀，同時(shí)可作為高等院校相關(guān)專業(yè)研究生教材。
第1章 緒論 001
1.1 反無人機(jī)技術(shù)的興起 002
1.2 反無人機(jī)技術(shù)的意義 003
1.3 反無人機(jī)視覺感知 004
1.4 反無人機(jī)未來發(fā)展趨勢 006
第2章 低空無人機(jī)系統(tǒng) 008
2.1 低空無人機(jī) 009
2.1.1 低空無人機(jī)的概念 009
2.1.2 低空無人機(jī)系統(tǒng)分類 009
2.2 低空無人機(jī)研究現(xiàn)狀 011
2.3 低空無人機(jī)行業(yè)應(yīng)用 013
本章參考文獻(xiàn) 019
第3章 反無人機(jī)系統(tǒng) 021
3.1 無人機(jī)威脅分析 022
3.1.1 無人機(jī)威脅概念 022
3.1.2 無人機(jī)威脅類別 023
3.2 反無人機(jī)的需求 028
3.2.1 反無人機(jī)概念 028
3.2.2 反無人機(jī)意義 029
3.2.3 反無人機(jī)技術(shù)簡介 035
3.3 反無人機(jī)國內(nèi)外現(xiàn)狀 040
3.3.1 反無人機(jī)預(yù)防 040
3.3.2 反無人機(jī)預(yù)警 040
3.3.3 反無人機(jī)處置 043
3.4 反無人機(jī)挑戰(zhàn)及發(fā)展前景 050
3.4.1 反無人機(jī)技術(shù)面臨的多維度挑戰(zhàn) 050
3.4.2 反無人機(jī)技術(shù)的未來發(fā)展與應(yīng)用前景 051
本章參考文獻(xiàn) 053
第4章 機(jī)器視覺智能感知技術(shù) 054
4.1 機(jī)器視覺智能感知的基本概念 055
4.2 機(jī)器視覺智能感知的特性 055
4.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺技術(shù) 056
4.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)分類任務(wù) 057
4.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)聚類任務(wù) 060
4.3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)降維任務(wù) 061
4.4 基于深度學(xué)習(xí)的視覺感知 063
4.4.1 視覺感知的定義 063
4.4.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 063
4.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無人機(jī)檢測中的應(yīng)用 065
4.4.4 序列模型 067
4.5 視覺增強(qiáng)技術(shù) 069
4.5.1 傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法 070
4.5.2 基于深度學(xué)習(xí)的增強(qiáng)方法 071
4.5.3 視覺增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展趨勢 072
4.5.4 視覺增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用 072
4.6 視覺感知技術(shù)的應(yīng)用 074
4.6.1 無人機(jī)的應(yīng)用 074
4.6.2 反無人機(jī)的應(yīng)用 076
本章參考文獻(xiàn) 078
第5章 反無人機(jī)目標(biāo)檢測 079
5.1 通用目標(biāo)檢測 080
5.1.1 目標(biāo)檢測基本概念 080
5.1.2 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測 081
5.1.3 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測 086
5.2 反無人機(jī)目標(biāo)檢測算法的分類 097
5.2.1 基于傳統(tǒng)圖像處理方法 099
5.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法 102
5.3 反無人機(jī)目標(biāo)檢測的挑戰(zhàn)及發(fā)展前景 116
5.3.1 反無人機(jī)目標(biāo)檢測的挑戰(zhàn)和應(yīng)對 116
5.3.2 反無人機(jī)目標(biāo)檢測的發(fā)展前景 124
本章參考文獻(xiàn) 126
第6章 反無人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤 130
6.1 通用的目標(biāo)跟蹤 131
6.1.1 目標(biāo)跟蹤概念 131
6.1.2 視覺目標(biāo)跟蹤典型算法 131
6.2 特定于無人機(jī)場景的視覺目標(biāo)跟蹤 140
6.2.1 反無人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤概念 140
6.2.2 單模態(tài)全局反無人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤 142
6.2.3 單模態(tài)局部- 全局反無人機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤 153
6.2.4 通用RGB -T 融合視覺目標(biāo)跟蹤 171
6.2.5 反無人機(jī)RGB -T 融合視覺目標(biāo)跟蹤 179
6.3 反無人機(jī)視覺目標(biāo)重識別 186
6.3.1 視覺目標(biāo)重識別概念 186
6.3.2 重識別技術(shù)的挑戰(zhàn) 187
6.3.3 重識別技術(shù)在反無人機(jī)中的應(yīng)用 187
本章參考文獻(xiàn) 189
第7章 反無人機(jī)數(shù)據(jù)集與評測標(biāo)準(zhǔn) 195
7.1 反無人機(jī)數(shù)據(jù)采集 196
7.1.1 采集設(shè)備及無人機(jī)類型 196
7.1.2 采集過程 197
7.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注和校正 199
7.2 反無人機(jī)數(shù)據(jù)集 200
7.3 反無人機(jī)評測標(biāo)準(zhǔn) 202
本章參考文獻(xiàn) 206
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