內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（精）

定　價(jià)：￥75.00

作　者：	劉清，梅浪奇，路萍萍，郭建明
出版社：	武漢理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	現(xiàn)代航運(yùn)與物流安全綠色智能技術(shù)研究叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787562961369	出版時(shí)間：	2019-09-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，內(nèi)河航道信息化成為航運(yùn)安全監(jiān)管的一種有效途徑，航運(yùn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)在海事監(jiān)管中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。為了進(jìn)一步提高航運(yùn)視頻監(jiān)控的智能化水平，《內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》重點(diǎn)研究了內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法。為了使讀者系統(tǒng)地了解運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)領(lǐng)域的理論及算法，《內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》分析了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)和內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，討論了內(nèi)河航運(yùn)中運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)的特點(diǎn)和難點(diǎn)。從光流法、幀差法、GMM和codebook這4種經(jīng)典的算法到基于樣本一致性的ViBe算法和SuBSENSE算法，由淺入深地介紹了運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)思路和方法，提出了視覺(jué)檢測(cè)中需要解決的干擾問(wèn)題?！秲?nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》重點(diǎn)研究了壓縮感知（Compres-siveSense）中自適應(yīng)動(dòng)態(tài)組稀疏方法，直接從視頻幀中重構(gòu)出背景圖像和前景圖像，同時(shí)提出了基于稀疏表示和顯著性檢測(cè)相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法，通過(guò)對(duì)背景模型的稀疏表示，顯示出基于壓縮感知的檢測(cè)算法對(duì)各類場(chǎng)景均具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力。在對(duì)6種背景建模視覺(jué)檢測(cè)算法進(jìn)行定量和定性的對(duì)比分析后，《內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》提出了一種自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)策略，以同時(shí)適應(yīng)不同的環(huán)境或同一環(huán)境的多種干擾。介紹了《內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》作者團(tuán)隊(duì)專門為內(nèi)河航運(yùn)這種環(huán)境建立的運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)視頻數(shù)據(jù)庫(kù)和為同行研究人員學(xué)習(xí)和開(kāi)展研究用的算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)?！秲?nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》的特點(diǎn)是將算法理淪分析和仿真實(shí)驗(yàn)相結(jié)合，可以讓讀者清晰地掌握算法原理和應(yīng)用中存在的問(wèn)題以及解決問(wèn)題的方向，內(nèi)容涉及信息處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。《內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（附光盤）》可作為計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信息處理和交通工程等專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的學(xué)習(xí)用書，也可作為從事視頻處理和智能視頻分析等的研發(fā)人員的參考用書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《內(nèi)河航運(yùn)運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)算法（精）》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 研究的目的和意義
1．2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 內(nèi)河船舶檢測(cè)系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．3 基于背景差分法的內(nèi)河運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)研究現(xiàn)狀
1．3 運(yùn)動(dòng)船舶視覺(jué)檢測(cè)的特點(diǎn)與難點(diǎn)
1．3．1 特點(diǎn)分析
1．3．2 難點(diǎn)分析
1．4 算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
參考文獻(xiàn)
第2章經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
2．1 光流法
2．1．1 光流法原理
2．1．2 Horn-Schunck算法
2．1．3 Lucas-Kanade算法
2．1．4 光流法分析
2．2 幀差法
2．2．1 二幀差分法
2．2．2 三幀差分法
2．3 背景差分算法
2．3．1 混合高斯模型算法
2．3．2 codebook算法
2．4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
2．4．1 定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
2．4．2 定量實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
參考文獻(xiàn)
第3章基于樣本一致性的檢測(cè)算法
3．1 ViBe算法
3．1．1 背景模型初始化
3．1．2 前景檢測(cè)
3．1．3 背景模型更新
3．1．4 實(shí)驗(yàn)參數(shù)調(diào)整
3．2 SuBSENSE算法
3．2．1 局部二值相似模式
3．2．2 背景建模
3．2．3 像素分類與背景更新
3．2．4 參數(shù)自適應(yīng)反饋機(jī)制
3．3 基于SuBSENSE的內(nèi)河運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)結(jié)果與分析
3．4 SuBSENSE算法優(yōu)化
3．4．1 后處理優(yōu)化
3．4．2 時(shí)間優(yōu)化
3．5 優(yōu)化后的SuBSENSE算法實(shí)驗(yàn)分析
3．5．1 定性分析
3．5．2 定量分析
參考文獻(xiàn)
第4章基于動(dòng)態(tài)組稀疏的檢測(cè)算法
4．1 壓縮感知原理
4．1．1 信號(hào)稀疏表示
4．1．2 非相關(guān)測(cè)量
4．1．3 重建算法
4．2 動(dòng)態(tài)組稀疏算法
4．3 基于DGS的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法
4．3．1 EAdaDGS重構(gòu)算法
4．3．2 背景字典更新機(jī)制
4．3．3 多分辨率檢測(cè)
4．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4．4．1 有效性分析
4．4．2 實(shí)時(shí)性分析
參考文獻(xiàn)
第5章融合稀疏表示和顯著性檢測(cè)的背景建模
5．1 基于稀疏表示的背景建模
5．2 基于顯著性檢測(cè)的內(nèi)河圖像顯著區(qū)域提取
5．2．1 顯著性檢測(cè)
5．2．2 AC模型
5．2．3 Var模型
5．2．4 顯著圖融合
5．3 像素分類與背景更新
5．4 算法分析
5．4．1 理論分析
5．4．2 實(shí)驗(yàn)分析
參考文獻(xiàn)
第6章實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
6．1 參數(shù)設(shè)置
6．2 定性實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
6．3 定量實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
參考文獻(xiàn)
第7章自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)船舶檢測(cè)算法
7．1 算法整體框架
7．2 自適應(yīng)策略
7．2．1 算法原理
7．2．2 權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整的空間相關(guān)
7．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
7．3．1 有效性分析
7．3．2 魯棒性分析
7．3．3 兼容性分析
7．3．4 實(shí)時(shí)性分析
參考文獻(xiàn)
第8章船舶視覺(jué)檢測(cè)庫(kù)建立與算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)
8．1 船舶視覺(jué)檢測(cè)庫(kù)建立的必要性
8．2 船舶視覺(jué)檢測(cè)庫(kù)的建立
8．3 算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)
8．3．1 關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)
8．3．2 平臺(tái)功能
參考文獻(xiàn)