無人機對地觀測與智能分析 張豔寧 王鵬 楊濤 張磊 9787030808172 【台灣高等教育出版社】

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書名：無人機對地觀測與智能分析
ISBN：9787030808172
出版社：科學
著編譯者：張豔寧 王鵬 楊濤 張磊
頁數：xxx
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1744650
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內容簡介
《無人機對地觀測與智能分析》深入介紹無人機系統的組成，以及無人機系統在現實世界的對地觀測與智能分析任務中所依賴的視覺增強與重建，目標檢測與跟蹤，目標識別與理解，視覺建圖、導航與定位以及具身主動感知與理解等核心技術。《無人機對地觀測與智能分析》不僅涵蓋現代無人機的基礎系統組成和配備的基本視覺任務模塊，還深入闡述具身視覺問答、具身視覺導航等前沿智能算法，以及其在智能交通、環境監測、應急救援等領域的應用。通過結合*新研究成果與實際應用，《無人機對地觀測與智能分析》為讀者提供豐富的理論知識和實踐指導。

目錄

目錄

第1章 概述 1
1 1 無人機系統 1
1 1 1 無人機飛行平臺 2
1 1 2 任務載荷 3
1 1 3 傳感設備 4
1 1 4 計算平臺 5
1 2 無人機感知 6
1 2 1 概念 6
1 2 2 關鍵技術 7
本章 小結 12
習題 13
第2章 視覺增強與重建 14
2 1 視覺增強與重建背景 14
2 2 視覺增強的基本方法 15
2 2 1 無人機航拍圖像壓縮失真修復的基本方法 15
2 2 2 無人機航拍圖像去噪聲的基本方法 17
2 2 3 無人機航拍圖像去雲去霧的基本方法 22
2 2 4 無人機航拍圖像去陰影的基本方法 27
2 2 5 無人機航拍圖像超分辨率重建的基本方法 29
2 3 視覺重建的基本方法 31
2 3 1 相機標定 31
2 3 2 特徵提取與匹配 32
2 3 3 稀疏重建 33
2 3 4 密集匹配 33
2 4 傳統無人機航拍影像三維重建方法 34
2 4 1 運動恢復結構方法 35
2 4 2 立體匹配方法 36
2 4 3 多視角立體視覺方法 37
2 5 基於深度學習的無人機航拍影像三維重建方法 37
2 5 1 基於深度學習的運動恢復結構方法 38
2 5 2 基於深度學習的立體匹配方法 38
2 5 3 基於深度學習的多視角立體視覺方法 39
2 5 4 神經輻射場方法 39
2 6 無人機航拍激光點雲三維重建 41
2 6 1 基於無人機航拍激光點雲的建築物三維重建 42
2 6 2 基於無人機航拍激光點雲的城市環境三維重建 46
本章 小結 49
習題 50
第3章 目標檢測與跟蹤 51
3 1 目標檢測的背景 51
3 2 目標檢測的基本方法 51
3 2 1 基於特徵的目標檢測方法 51
3 2 2 基於CNN的兩階段目標檢測方法 55
3 2 3 基於CNN的單階段目標檢測方法 58
3 2 4 基於Transformer的目標檢測方法 61
3 3 無人機航拍運動目標檢測方法 63
3 3 1 問題定義 63
3 3 2 幀差法 63
3 3 3 背景差法 64
3 3 4 光流法 65
3 4 無人機航拍弱小目標檢測 66
3 4 1 問題定義 66
3 4 2 特徵與空間對齊網絡 67
3 5 無人機目標實例分割方法 71
3 5 1 實例分割基礎 72
3 5 2 實例分割技術挑戰 72
3 5 3 基於卷積神經網絡的實例分割模型 73
3 5 4 基於FPN的多尺度特徵融合 74
3 5 5 基於注意力機制的實例分割方法 75
3 6 目標跟蹤介紹 77
3 7 無人機單目標跟蹤 79
3 7 1 基於光流法的無人機單目標跟蹤方法 82
3 7 2 跟蹤-學習-檢測目標跟蹤算法 84
3 7 3 基於均值漂移跟蹤算法的無人機跟蹤方法 85
3 7 4 基於相關濾波的無人機單目標跟蹤方法 87
3 8 無人機多目標跟蹤 93
3 8 1 多目標跟蹤介紹 93
3 8 2 多目標跟蹤算法的一般工作流程 99
3 8 3 多目標跟蹤算法的分類 101
3 8 4 多目標跟蹤的應用 109
3 8 5 目標跟蹤的評價指標 113
3 9 無人機目標跟蹤的前沿研究 115
3 10 無人機目標跟蹤的未來發展方向 116
本章 小結 117
習題 118
第4章 目標識別與理解 119
4 1 目標細粒度類別識別背景 119
4 2 目標細粒度識別基本方法 119
4 2 1 基於特徵提取的傳統方法 119
4 2 2 基於定位-分類的深度學習方法 120
4 2 3 基於網絡集成的深度學習方法 121
4 2 4 基於高階編碼特徵的深度學習方法 122
4 3 目標個體識別(重識別)技術 123
4 3 1 目標個體識別任務的定義 124
4 3 2 無人機目標識別的研究意義 124
4 4 目標個體識別基本方法 125
4 5 無人機目標個體識別任務 126
4 5 1 跨視角目標個體識別 126
4 5 2 跨模態目標個體識別 128
4 5 3 多尺度目標個體識別 130
4 5 4 多類別目標個體識別 131
4 6 無人機目標行為識別介紹 132
4 7 無人機目標行為識別基本方法 133
4 7 1 目標行為識別傳統方法 133
4 7 2 基於卷積神經網絡的目標行為識別方法 134
4 7 3 基於循環神經網絡的目標行為識別方法 135
4 7 4 基於生成對抗網絡的目標行為識別方法 136
4 7 5 基於注意力機制的目標行為識別方法 137
4 8 無人機目標行為預測 138
4 8 1 基於視頻預測的無人機目標行為預測方法 138
4 8 2 基於軌跡預測的無人機目標行為預測方法 140
4 8 3 基於異常預測的無人機目標行為預測方法 142
本章 小結 144
習題 145
第5章 視覺建圖、導航與定位 147
5 1 視覺建圖背景 147
5 2 面向無人機視覺導航的實時精確二維全景拼接建圖 149
5 2 1 圖像配准 150
5 2 2 圖像融合 151
5 3 基於正射影的無人機航拍圖像拼接基本框架 152
5 3 1 SFM過程 153
5 3 2 正射影圖生成 154
5 4 無人機長距離視覺優化建圖與定位 154
5 4 1
第1視覺SLAM框架 154
5 4 2 基於ORB特徵的三維定位與地圖構建算法 157
5 5 無人機神經渲染虛實融合建圖 160
5 5 1 基於神經輻射場的三維重建基本框架 160
5 5 2 基於3D Gaussian的三維重建基本框架 165
5 6 無人機融合視覺建圖的目標地理定位 167
5 6 1 航拍圖像目標地理定位的算法框架 168
5 6 2 基於卡爾曼濾波的無人機地理定位算法 169
本章 小結 171
習題 172
第6章 具身主動感知與理解 173
6 1 無人機具身視覺問答背景 173
6 2 基於無人機的具身視覺問答方法 175
6 2 1 基於無人機的具身視覺問答方法框架 175
6 2 2 基於多模態因式雙線性池化的無人機具身視覺問答 178
6 2 3 基於知識蒸餾的無人機具身視覺問答 180
6 3 無人機視覺語言導航概述 181
6 4 無人機視覺語言導航任務的常用方法 184
6 4 1 基於數據增廣的方法 184
6 4 2 基於數據表征的方法 188
6 4 3 基於行為策略學習的方法 191
本章 小結 195
習題 196
參考文獻 197

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