礦山計算機視覺 江松 王運敏 盧才武等 9787502496388 【台灣高等教育出版社】

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書名：礦山計算機視覺
ISBN：9787502496388
出版社：冶金工業
著編譯者：江松 王運敏 盧才武等
頁數：219
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1702841
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內容簡介

本書以礦業生產為背景，對近年來計算機視覺技術的基礎理論、前沿技術及其在礦山領域的應用進行了系統介紹與闡述。全書共6章，主要內容包括計算機圖像技術，圖像特徵工程及深度學習圖像工程技術，礦山計算機視覺實際項目的操作流程、步驟與代碼，機器視覺的礦業應用等。 本書可作為高等院校礦業類專業教材，也可供對智慧礦山技術感興趣的礦業人員、計算機視覺研發人員和愛好者學習參考。

目錄

1 圖像理論基礎
1 1 圖像技術的起源與發展
1 1 1 圖像的最早起源——圖畫
1 1 2 圖像第二階段——傳統攝影
1 1 3 圖像新階段——數字圖像
1 2 圖像原理
1 2 1 數字圖像原理
1 2 2 數字圖像的產生
1 2 3 圖像的存儲
1 3 硬體原理
1 3 1 相機
1 3 2 相機圖像感測器感光原理
1 4 實驗平台介紹
1 4 1 Python概述
1 4 2 OpenCV概述
1 4 3 開發環境搭建
1 5 小結
思考題
參考文獻
2 傳統圖像工程
2 1 圖像的特徵與雜訊
2 1 1 圖像的特徵類別
2 1 2 特徵提取與特徵空間
2 1 3 圖像雜訊
2 2 圖像增強
2 2 1 圖像增強的點運算
2 2 2 圖像的空域平滑
2 2 3 圖像的空域銳化
2 2 4 頻域增強
2 3 特徵提取
2 3 1 方向梯度直方圖
2 3 2 尺度不變特徵變換
2 3 3 加速穩健特徵
2 3 4 全局特徵提取
2 4 機器學習與圖像工程
2 4 1 稀疏模型
2 4 2 線性分類模型
2 4 3 支持向量機
2 5 小結
思考題
參考文獻
3 深度學習與計算機視覺
3 1 深度學習簡介
3 1 1 什麼是深度學習
3 1 2 機器學習與深度學習
3 1 3 深度學習的應用場景
3 2 深度學習基礎理論
3 2 1 線性代數
3 2 2 微積分
3 2 3 概率
3 3 神經網絡發展
3 3 1 神經元
3 3 2 線性神經網絡
3 3 3 多層感知機
3 4 卷積神經網絡的組成及相關技術
3 4 1 卷積層
3 4 2 池化層
3 4 3 全連接層
3 4 4 數據增強
3 4 5 損失函數
3 4 6 優化算法
3 4 7 欠擬合與過擬合
3 5 現代卷積神經網絡模型
3 5 1 AlexNet
3 5 2 VGG
3 5 3 GoogLeNet
3 5 4 ResNet
3 5 5 DenseNet
3 5 6 EfficientNet
3 5 7 ConvNeXt
3 6 輕量化模型
3 6 1 Xception
3 6 2 MobileNet V1
3 6 3 ShuffleNet V1
3 7 Transformer模型
3 7 1 注意力機制
3 7 2 Transformer
3 7 3 Vision Transformer
3 7 4 SwinTransforreeF
3 8 圖像數據集
3 8 1 手寫數字MNIST數據集
3 8 2 CIFAR-10數據集
3 8 3 ImageNet圖像數據集
3 9 小結
思考題
參考文獻
4 目標檢測實戰
4 1 目標檢測技術
4 1 1 目標檢測任務簡介
4 1 2 目標檢測的重要概念
4 1 3 目標檢測評價指標
4 1 4 目標檢測常用的開源數據集
4 2 傳統目標檢測階段
4 2 1 Viola Jones檢測器
4 2 2 HOG檢測器
4 2 3 基於可變形部件的模型
4 3 基於深度學習的目標檢測階段——兩階段算法
4 3 1 R-CNN
4 3 2 SPPNet
4 3 3 Fast R-CNN
4 3 4 Faster R-CNN
4 4 基於深度學習的目標檢測階段——單階段算法
4 4 1 YOL0系列
4 4 2 SSD
4 4 3 CornerNet
4 4 4 CenterNet
4 5 基於YOLOv5的目標檢測實戰指南
4 5 1 準備工作
4 5 2 標記數據集
4 5 3 構建數據集
4 5 4 配置文件
4 5 5 訓練模型
4 5 6 YOL0v5實現檢測
4 6 小結
思考題
參考文獻
5 語義分割實戰
5 1 語義分割技術
5 1 1 語義分割任務簡介
5 1 2 語義分割重要概念
5 1 3 語義分割評價指標
5 1 4 目前常用的語義分割開源數據集
5 2 語義分割的發展歷史
5 2 1 傳統圖像分割方法
5 2 2 基於深度學習的圖像分割方法
5 3 基於uNet的語義分割實戰指南
5 3 1 項目背景
5 3 2 模型訓練與測試
5 4 小結
思考題
參考文獻
6 機器視覺的礦業應用
6 1 礦山開採工藝流程
6 1 1 礦山開發流程
6 1 2 採礦工藝流程
6 1 3 選礦工藝流程
6 2 主要應用場景
6 2 1 機器視覺解決的問題
6 2 2 機器視覺應用場景
6 3 案例分析
6 3 1 露天礦區道路障礙檢測
6 3 2 露天礦邊坡裂隙檢測
6 3 3 礦石粒度分級
6 3 4 露天礦卡裝載度檢測
6 4 展望
6 5 小結
思考題
參考文獻

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