8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 21.13 руб.

Алгоритм визуального обнаружения для судов внутреннего водного транспорта (с компакт-диском) (высокая версия)/Серия исследований современной безопасности судоходства и логистики «Зеленые интеллектуальные технологии»

Цена: 1 034руб.    (¥48.92)
Артикул: 611285853848

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:木垛旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥20.24428руб.
¥14.02297руб.
¥14.34304руб.
¥ 36.41 28.9611руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии
Основная информация
Название продукта:Алгоритм визуального обнаружения для судов внутреннего водного транспорта (с компакт-диском) (высокая версия)/Серия исследований современной безопасности судоходства и логистики «Зеленые интеллектуальные технологии»формат:16
Автор:Лю Цин//Мэй Ланци//Лу Пинпин//Го Цзяньмин|Редактор: Чэнь ЦзюньдунКоличество страниц:
Цены:75Время публикации:2019-09-01
Номер ISBN:9787562961369Время печати:2019-09-01
Издательство:Уханьский технологический университетИздание:1
Типы продукта:книгиВремя печати:1
Об авторе:
Краткое содержание:
Благодаря быстрому развитию сетевых и компьютерных технологий информатизация внутренних водных путей стала эффективным способом регулирования безопасности судоходства, а системы судового видеонаблюдения играют все более важную роль в морском надзоре.В целях дальнейшего повышения интеллектуального уровня судового видеонаблюдения в этой книге основное внимание уделяется алгоритму визуального обнаружения движущихся судов внутреннего плавания.Чтобы дать читателям возможность систематически понять теории и алгоритмы в области обнаружения движущихся судов, в этой книге анализируется текущий статус исследований в области визуального обнаружения движущихся целей и обнаружения движущихся судов на внутреннем водном судоходстве, а также обсуждаются характеристики и трудности обнаружения движущихся судов на внутреннем водном транспорте.От четырех классических алгоритмов метода оптического потока, метода разности кадров, GMM и кодовой книги до алгоритма ViBe и алгоритма SuBSENSE, основанного на согласованности выборки, представлены идеи проектирования и методы алгоритма визуального обнаружения движущихся кораблей от более мелких к более глубоким, а также предлагаются проблемы помех, которые необходимо решить при визуальном обнаружении.В этой книге основное внимание уделяется адаптивному методу разреженной динамической группы в сжатом восприятии (Compress-siveSense), который реконструирует фоновые изображения и изображения переднего плана непосредственно из видеокадров.Он также предлагает алгоритм визуального обнаружения движущегося корабля, основанный на сочетании разреженного представления и обнаружения заметности. Благодаря разреженному представлению модели фона это показывает, что алгоритм обнаружения, основанный на сжатом восприятии, хорошо адаптируется к различным сценам.После количественного и качественного сравнительного анализа шести алгоритмов визуального обнаружения фонового моделирования в этой книге предлагается адаптивная стратегия обнаружения движущихся целей, позволяющая одновременно адаптироваться к различным средам или множеству помех в одной и той же среде.Наконец, в нем представлена ​​база данных видеообнаружения движущихся судов, созданная командой авторов специально для внутреннего судоходства, и экспериментальная платформа алгоритмов, позволяющая коллегам-исследователям учиться и проводить исследования.
    Особенностью этой книги является то, что она сочетает в себе теоретический анализ алгоритмов и эксперименты по моделированию, что позволяет читателям четко понять принципы алгоритмов и проблемы, существующие в их приложениях, а также направления решения проблем. Контент охватывает обработку информации, компьютерное зрение, интеллектуальное видеонаблюдение и другие области. Эту книгу можно использовать в качестве учебного пособия для студентов старших курсов и аспирантов по специальностям «Компьютерные технологии», «Автоматизация», «Обработка информации», «Транспортное машиностроение» и других специальностей, а также в качестве справочника для научно-исследовательских работников, занимающихся обработкой видео и интеллектуальным видеоанализом.
    

......

Оглавление:
Глава 1 Введение
1.1 Цель и значимость исследования.
1.2. Статус внешнего исследования
1.2.1 Текущее состояние зарубежных исследований систем обнаружения судов внутреннего плавания
1.2.2 Текущее состояние исследований визуального обнаружения движущихся целей
1.2.3 Текущее состояние исследований по обнаружению судов внутреннего плавания методом разности фона
1.3 Особенности и трудности визуального осмотра движущихся судов
1.3.1 Характеристический анализ
1.3.2 Анализ сложности
1.4 Показатели оценки эффективности алгоритма
Рекомендации
Глава 2. Классический алгоритм обнаружения движущихся целей
2.1 Метод оптического потока
2.1.1 Принцип метода оптического потока
2.1.2 Алгоритм Хорна-Шунка
2.1.3 Алгоритм Лукаса-Канаде
2.1.4 Анализ оптического потока
2.2 Метод разности кадров
2.2.1 Метод двухкадровой разности
2.2.2 Метод трехкадровой разности
2.3 Алгоритм разности фона
2.3.1 Алгоритм смешанной гауссовой модели
2.3.2 алгоритм кодовой книги
2.4 Экспериментальный сравнительный анализ
2.4.1 Качественные экспериментальные результаты и анализ
2.4.2 Количественные экспериментальные результаты и анализ
Рекомендации
Глава 3. Алгоритм обнаружения на основе согласованности выборки
3.1 Алгоритм ViBe
3.1.1 Инициализация фоновой модели
3.1.2 Обнаружение переднего плана
3.1.3 Новая фоновая модель
3.1.4 Экспериментальная настройка параметров
3.2 Алгоритм SubSENSE
3.2.1 Локальный шаблон двоичного подобия
3.2.2 Фоновое моделирование
3.2.3 Классификация пикселей и предыстория Новое
3.2.4 Механизм адаптивной обратной связи по параметрам
3.3 Результаты досмотра и анализа судов внутреннего плавания на основе SuBSENSE
3.4 Оптимизация алгоритма SuBSENSE
3.4.1 Оптимизация постобработки
3.4.2 Оптимизация времени
3.5 Экспериментальный анализ оптимизированного алгоритма SuBSENSE
3.5.1 Качественный анализ
3.5.2 Количественный анализ
Рекомендации
Глава 4. Алгоритм обнаружения на основе разреженной динамической группы
4.1 Принцип сжатого измерения
4.1.1 Представление разреженного сигнала
4.1.2 Некоррелированные измерения
4.1.3 Алгоритм реконструкции
4.2 Алгоритм разреженной динамической группы
4.3 Алгоритм обнаружения движущихся целей на основе ДГС
4.3.1 Алгоритм реконструкции EAdaDGS
4.3.2 Новый механизм базового словаря
4.3.3 Обнаружение с разными разрешениями
4.4 Анализ результатов эксперимента
4.4.1 Анализ эффективности
4.4.2 Анализ в реальном времени
Рекомендации
Глава 5. Фоновое моделирование, объединяющее разреженное представление и обнаружение значимости.
5.1 Фоновое моделирование на основе разреженного представления
5.2 Выделение заметных областей на изображениях внутренних рек на основе обнаружения заметности
5.2.1 Обнаружение значимости
5.2.2 Модель переменного тока
5.2.3 Вар-модель
5.2.4 Объединение карт значимости
5.3 Классификация пикселей и предыстория Новое
5.4 Анализ алгоритма
5.4.1 Теоретический анализ
5.4.2 Экспериментальный анализ
Рекомендации
Глава 6. Экспериментально-сравнительный анализ.
6.1 Настройка параметров
6.2 Качественные экспериментальные результаты и анализ
6.3 Количественные экспериментальные результаты и анализ
Рекомендации
Глава 7. Адаптивный алгоритм обнаружения движущегося судна.
7.1 Общая структура алгоритма
7.2 Адаптивная стратегия
7.2.1 Принцип алгоритма
7.2.2 Пространственная корреляция адаптивной регулировки веса
7.3 Анализ результатов эксперимента
7.3.1 Анализ эффективности
7.3.2 Анализ устойчивости
7.3.3 Анализ совместимости
7.3.4 Анализ в реальном времени
Рекомендации
Глава 8 Создание библиотеки визуального осмотра судна и разработка экспериментальной платформы алгоритма
8.1 Необходимость создания библиотеки визуального осмотра судов
8.2 Создание библиотеки визуального осмотра судов
8.3 Проектирование платформы для экспериментов по алгоритмам
8.3.1 Внедрение ключевых технологий
8.3.2 Функции платформы
Рекомендации

......

Цвет страница: