本书是一部比较全面和系统研究全景视觉理论、全景视觉感知技术及应用的学术专著。在介绍智能视频感知基本原理、技术及当前尚存在的科学问题的基础上,引入了全景视觉的重要性,可为各种智能感知技术应用提供强大的元数据支撑;书中详细阐述了多种全景视觉传感器的设计和实现方法,针对不同行业应用的特点,将全景视觉与智能视频分析技术进行有机结合,提出了各种智能全景感知实际工程应用的解决方案。笔者用"视觉艺术、认知科学"概括了本书的内容。
书名 | 物联网感知技术与应用 | 类型 | 科技 |
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出版日期 | 2013年4月1日 | 语种 | 简体中文 |
ISBN | 7121200902 | 作者 | 汤一平 |
出版社 | 电子工业出版社 | 页数 | 342页 |
开本 | 16 |
第1章绪论
1.1从物联网谈智能感知技术
1.2传感技术
1.3传感网技术
1.3.1传感网的概念
1.3.2传感网的由来
1.3.3传感网的构成
1.3.4传感网的核心技术
1.3.5无线传感网
1.3.6基于射频识别(RFID)的传感网
1.3.7RFID标签射频卡的标准及分类
1.3.8RFID技术在物联网中的作用
1.3.9传感网的特征
1.3.10WSN的应用领域
1.3.11传感网和物联网面临的主要问题
1.4智能计算技术
1.4.1智能计算技术概述
1.4.2云计算技术
1.4.3智能计算技术的分类
1.4.4基于智能视频分析的智能感知技术
1.4.5其他一些主要的智能技术
1.5"天人合一"思想与"人天合一"技术
第2章智能视频分析技术
2.1背景建模技术
2.1.1基本原理
2.1.2背景建模的难点
2.1.3背景建模的分类
2.2目标对象的检测、分类、表达和描述
2.3目标对象跟踪
2.3.1基于模型匹配的跟踪
2.3.2基于变形模型的跟踪
2.3.3基于区域匹配的跟踪
2.3.4基于特征匹配的跟踪
2.3.5基于运动特性的跟踪
2.3.6基于概率统计的跟踪
2.3.7目标对象跟踪问题的处理思路总结
2.3.8当前目标对象跟踪存在的一些问题
2.3.9国内外解决多目标跟踪核心问题的主流方法
2.4行为分析
2.4.1行为分析技术的发展历史
2.4.2行为分析几种关键算法介绍
2.4.3行为分析与理解存在的问题与发展趋势
2.4.4高层行为与场景理解
2.5智能视频分析技术的评估方法
2.6对智能视频分析技术发展的几点思考
2.6.1在前景对象描述方面的思考
2.6.2在视觉获取手段方面的思考
2.6.3在智能视频感知方面的思考
2.6.4对于底层视觉处理方面的思考
2.6.5对于中层视觉处理方面的思考
2.6.6对于高层视觉处理方面的思考
2.7智能视频分析开源项目与视觉库
2.7.1计算机视觉库OpenCV简介
2.7.2计算梯度、边缘和角点的相关算法
2.7.3计算采样、差值和几何变换的相关算法
2.7.4形态学操作相关算法
2.7.5滤波器与彩色变换相关算法
2.7.6金字塔算法及其应用
2.7.7连接部件
2.7.8关于图像与轮廓矩的算法
2.7.9关于特殊图像变换算法
2.7.10直方图
2.7.11匹配算法
2.7.12结构分析
2.7.13计算几何相关算法
2.7.14平面划分相关算法
2.7.15运动分析与对象跟踪相关算法
2.7.16运动模板
2.7.17对象跟踪
2.7.18光流相关算法
2.7.19预估器相关算法
2.7.20模式识别相关算法
2.7.21照相机标定和三维重建相关算法
2.7.22姿态估计相关算法
2.7.23外极线几何
2.8其他一些计算机视觉方面的开源项目
2.8.1Java视觉处理库JavaCV简介
2.8.2基于QT的计算机视觉库QVision
2.8.3视觉快速开发平台qcv
2.8.4Matlab计算机视觉包mVision
本章结束语
参考文献
第3章全方位视觉传感器技术
3.1全方位视觉传感器的发展历史
3.1.1全方位视觉传感器在国外的发展状况
3.1.2全方位视觉传感器在我国的发展状况
3.2全方位视觉传感器的分类
3.2.1折反射全方位视觉传感器的分类
3.2.2按全方位视觉传感器的折反射次数分类
3.2.3按全方位视觉传感器大小的分类
3.2.4按全方位视觉传感器感光芯片的分类
3.2.5按全方位视觉传感器接口的分类
3.2.6按全方位视觉传感器固定方式的分类
3.2.7按全方位视觉传感器成像范围的分类
3.2.8按立体全方位视觉传感器成像芯片个数和镜片个数的分类
3.2.9按立体全方位视觉传感器投影光源的分类
3.2.10按全方位视觉传感器有无死角的分类
3.2.11按全方位视觉传感器有无宽动态摄像芯片的分类
3.2.12按全方位视觉传感器成像芯片的分类
3.2.13按与全方位视觉传感器连接的摄像装置的分类
3.2.14按三维立体全方位视觉传感器成像的分类
3.2.15按全方位视觉传感器与其他装置组合的分类
3.3全方位视觉传感器的设计
3.3.1单视点全方位视觉传感器的成像原理
3.3.2双曲面全方位视觉传感器的镜面设计
3.3.3双曲面镜面的垂直视场范围的设计
3.3.4二次折反射的全方位视觉传感器的设计
3.3.5无死角全方位视觉传感器的设计
3.3.6ODVS外罩的设计
3.3.7宽动态全方位视觉传感器的设计
3.3.8360°×360°全球面全方位视觉传感器的设计
3.3.9双目立体全方位视觉传感器的设计
3.3.10主动式双目立体全方位视觉传感器的设计
3.4D全景立体视频图像拍摄装置的设计
3.4.13D全景立体视频图像拍摄装置的组成原理
3.4.23D全景立体视频图像拍摄装置的建模
3.4.33D全景立体视频图像的展开和拼接
3.4.43D全景立体影视图像与3D特写立体影视图像
3.5整体性视觉与关注性视觉--Where视觉和What视觉的融合
3.6全方位视觉传感器的标定
3.6.1单视点折反射全方位视觉传感器的成像模型
3.6.2基于多项式展开成像模型的标定算法
3.6.3改进的基于多项式展开成像模型的标定算法
3.7双目立体全方位视觉传感器的标定及极线配准
3.7.1全方位图像中的竖直线提取
3.7.2极线间方位角偏差角度计算
3.7.3双目立体全景图像的极线校正
3.7.4全方位视觉传感器的标定过程
3.8主动式双目立体全方位视觉传感器的标定
3.9双目立体ODVS的物点匹配与物点的空间距离计算
3.9.1高斯球面坐标与中央眼
3.9.2物点的空间信息获取与计算
3.9.3空间物点的距离估算精度
3.1主动式立体ODVS空间物点的距离估算
3.11全方位图像的展开
3.11.1全方位图像的柱状展开
3.11.2全方位图像的透视展开
3.11.3全方位图像bird-view变换
3.12全方位传感器的有效成像范围和视频传感网网络拓扑图
3.12.1ODVS的几种安装配置方式
3.12.2监控系统的网络拓扑架构图
本章结束语
参考文献
第4章智能全景视频分析技术的应用
4.1智能交通
4.1.1动态道路交通状态的检测
4.1.2停车位的检测
4.1.3重大交通事故的快速测绘
4.1.4道路岔口交通状态检测与交通信号灯的控制
4.1.5交通违法行为的检测
4.1.6交通安全运行环境的监测
4.1.7智能交通的调度
4.1.8驾驶安全辅助技术
4.2基于全景视觉的机器人技术
4.3文物保护技术
4.4基于全景视觉的管道、水下、井下、洞穴内的探测技术
4.5基于全景视觉的各种军事应用技术
4.6基于全方位计算机视觉的观察技术
4.6.1基于全方位计算机视觉的植物生长、植物病虫害观察技术
4.6.2基于全方位计算机视觉的动物行为观察技术
4.7基于视觉的转播技术
4.7.1虚拟场景重建技术
4.7.2具有沉浸感、现实感的远程教育技术
4.7.3具有沉浸感、现实感的远程医疗
4.7.4虚拟演练环境的制作
4.7.5数字城市的快速制作技术
4.7.6基于智能全景立体视频分析的增强现实技术
4.7.7基于全景立体摄像技术的3D立体视频拍摄
4.8基于全景视觉的自然灾害检测技术
4.8.1基于全景视觉的火灾视频检测
4.8.2基于全景视觉的泥石流和塌方视频检测
4.8.3基于物联网的地震预测辅助技术
4.8.4基于智能全景视频分析的煤矿安全技术
4.8.5基于智能全景视频分析的水灾检测技术
4.9基于智能全景视频分析的独居老人、小孩的监护技术
4.1基于智能全景视频分析的电梯调度、安全监控技术
4.10.1基于智能全景视频分析的电梯安全运行监测技术
4.10.2基于智能全景视频分析的电梯调度技术
4.10.3基于智能全景视频分析的电梯轿厢内的智能视频监控技术
4.11基于智能全景视频分析的节能技术
4.12基于视频分析的新型传感器的开发
4.12.1基于机器视觉的雨量传感器
4.12.2基于机器视觉的三维风速风向传感器
4.12.3基于机器视觉的生物式水质监测技术
4.12.4基于机器视觉的生物式瓦斯监测技术
4.12.5基于机器视觉的全方位倾斜传感器
4.13智能全景视频分析技术在商业上的应用
4.13.1基于智能全景视频分析技术的消费者购买行为分析
4.13.2基于生物特征识别的人与身份证同一性检验技术
4.14智能全景视频分析技术在机械方面的应用
4.14.1智能全景视频分析技术在集装箱吊具上的应用
4.14.2智能全景视频分析技术在工程机械、农业机械等方面的应用
4.15智能视频监控技术
4.15.1视频监控技术的几个重要转变
4.15.2智能全景视频监控技术的几个主要功能
4.15.3智能全景视频监控技术在各个行业中的解决方案
本章结束语
第5章智能视频感知框架及智能全景视觉分析系统的快速开发方法
5.1"以人为中心"的动态图像理解的体系结构及工学方法
5.2智能视频感知框架的搭建
5.2.1底层视觉处理
5.2.2中层视觉处理
5.2.3高层视觉处理
5.2.4各种智能感知系统的快速构建方法
5.3基于智能视频分析技术的形象演绎创新
5.4智能视频分析的中间件技术
5.4.1中间件技术是智能视频分析发展的必由之路
5.4.2智能视频分析中间件的设计理念
5.4.3基于中间件技术的智能视频分析的项目开发组织机构
5.4.4基于中间件技术的智能视频分析的构造方法
5.4.5物联网时代的中间件技术
本章结束语
《物联网感知技术与应用:智能全景视频感知(上)》是一部比较全面和系统研究全景视觉理论、全景视觉感知技术及应用的学术专著。在介绍智能视频感知基本原理、技术及当前尚存在的科学问题的基础上,引入了全景视觉的重要性,可为各种智能感知技术应用提供强大的元数据支撑。
首先要了解这两个概念不是冲突的。BIM是一门技术,说的全一点,BIM是覆盖整个建筑的全生命周期的一门技术,包括了建筑的设计阶段,出图阶段,施工阶段,以及运营阶段,后期的报废阶段,简单理解一下,BIM技...
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对于物联网传感器的作用,咻享智能是这么认为的:1、预测性维护预测性维护预测性维护预测性维护一直是工业物联网最显著的作用之一,用过传感器对机器各部分温度、振动、耗电量等数据的监测,用户可以随时发现设备的...
物联网与感知矿山专题讲座之四_感知矿山物联网与煤炭行业物联网规划建设
阐述了13.56 MHz工作频率线圈的电感、电容满足一定条件下实现电磁振荡的原理,设计了线圈的电感量,提出了并联谐振电路电容、电阻混合阻抗匹配的计算公式。通过计算,矩形PCB微带线线圈和矩形空心线圈电感值分别约1μH和2μH。根据线圈电感量,理论计算与Smith圆图仿真相结合确定电容、电阻混合阻抗匹配参数值。匹配电路简单,经单个参数和系统测试,测量值与理论值相符,且线圈能正常使用。该设计成果可广泛应用于13.56 MHz的RFID等物联网系统中。
本标准规定了基于RFID作为感知入口的智能包装的技术要求和检验方法。 本标准适用于基于RFID作为感知入口的智能包装,物联网感知环境下的其他物联网包装可参考使用。
纤度感知器是自动续丝机上感知在维生丝纤度的机构。
分为:(1)定粒式,以定粒数方式间接感知生丝纤度,感知粒数受到煮熟茧浮沉、给茧机双添、机械感知器灵敏度等因素影响而难以保持定粒数稳定;20世纪60年代已停止生产;(2)定纤感知器,它是生丝纤度自动控制系统中的测量和比较元件,感知生丝纤度的主要元件是隔距轮。①原理:利用生丝直径与生丝纤度密切相关以及湿润生丝在具有一定间隔的隔距轮中通过时,其直径与摩擦力密切相关原理设计而成。②主要作用:检测生丝粗细变化、与给定值(细限纤度)进行比较、小于给定值时发出感知信号并将信号传递给探索机构:③定纤过程:当生丝纤度细至预定的细限纤度,即其摩擦力在细限纤度摩擦力以下时,定纤感知器的隔距轮绕其轴心从上限位置向下限位置跌落,从而通过杠杆发出要求添绪信号,然后通过机械或机电结合的信号放大系统和信号传递装置将信号放大并传递至给茧机,由给茧机进行自动给茧添绪,直至纤度恢复至细限纤度以上为止;④生丝纤度的调节:更换感知器隔距轮中的垫片厚度,可大范围调节生丝的细限纤度,用于巢制不同规格的生丝;调节纤度感知器上纤度集体调节链条长短和感知器纤度个别调节重锤,可在较小范围内集体或个别调节在缥生丝纤度、减少绪间生丝的纤度偏差;⑤感知器类型:感知器有长杠杆型和短杠杆型两种。我国D101、FD501等自动集丝机为长杠杆型,D301A、D301B、飞宇2000型以及日本的HR3等自动维丝机为短杠杆型。长杠杆型与短杠杆型的结构:以短杠杆为例,纤度感知器主要由中间垫有垫片的两片玻璃隔距片组成,隔距片又称隔距轮。隔距片形成的间隙8大小与缥制生丝规格相适应,感知器本身绕芯轴转动,其重力矩大小可通过改变扇形调节重锤相对于指示板的刻度位置来调节,纤度集体调节链条悬挂在调节杠杆的一端,见生丝纤度控制机构,另一端作用在调节棒上,使感知器受到可调节的附加力矩,以便集体调节生丝纤度。指示板实际为一短杠杆,因丝条间歇进入隔距间隙8中进行生丝纤度检测,故又称短杠杆为隔距式纤度感知器。纤度感知器的性能优劣是自动蝶丝机维制生丝纤度质量的关键元件,是自动维丝机最主要的控制机构。为了使纤度感知器的灵敏度和正确度符合要求并保持不变,除对纤度感知器自身质量有一定要求外,纤度感知器的安装调试、校验和日常管理均有严格要求。
环境感知是文化地理学借心理学新的研究或成果来分析人地关系的。人与自然环境关系中的各种可能性进行选择时不是任意的、随机的和毫无规律的,而是有一定的客观规律可寻的。它是受一种思想意识的支配,这种思想意识就是环境感知。每个人总是生活在一定的环境中,由于受其环境及文化的影响,在人们头脑中必然形成一种印象,这种由环境影响而形成的的印象,就称之为环境感知。
指系统具有周围环境参数的采集、语义表达、语义查询解析和语义推理的能力.2100433B