机器人智能视觉感知与深度学习应用

作品简介

主要内容包括基于深度学习的智能视觉感知技术概述、相机标定、视觉目标检测、视觉目标分割、视觉目标跟踪、行人重识别、人体姿态估计、智能喷码检测、智能表格识别、移动机器人视觉感知系统、智能人机交互等。全书拟从理论到实际应用，从算法分析到编程实现等多角度全方位介绍深度学习技术在智能视觉感知方面的研究，并深度结合了当前国内外新研究热点，为业内人士从事相关研究与应用工作提供重要参考。

梁桥康，秦海，项韶编著。

作品目录

• FOREWORD 推荐序 让机器人“感同身受”
• PREFACE 前言
• CHAPTER 1 第1章绪论
• 1.1 机器人视觉感知系统
• 1.2 机器人视觉感知发展趋势
• 1.3 机器人视觉感知研究挑战
• 1.4 喷码识别系统应用实践
• 1.5 本章小结
• CHAPTER 2 第2章机器人智能视觉感知系统概述
• 2.1 机器人智能视觉感知系统组成
• 2.2 机器人智能视觉感知的主要流程
• 2.3 机器人智能视觉感知的典型应用
• 2.4 本章小结
• CHAPTER 3 第3章深度学习技术概述
• 3.1 全连接神经网络
• 3.2 卷积神经网络及其应用
• 3.3 基于深度学习的视觉目标检测
• 3.4 基于深度学习的视觉目标跟踪
• 3.5 本章小结
• CHAPTER 4 第4章自然场景下文本检测与识别
• 4.1 概述
• 4.2 基于图像分割的场景文本检测
• 4.3 基于序列的场景文本识别
• 4.4 基于轻量级模型的喷码文本识别系统
• 4.5 本章小结
• CHAPTER 5 第5章视觉目标检测
• 5.1 目标检测系统概述
• 5.2 目标检测的相关概念
• 5.3 目标检测模型分类
• 5.4 数据获取与处理
• 5.5 基于R-FCN的目标检测
• 5.6 基于Mask R-CNN的目标检测
• 5.7 本章小结
• CHAPTER 6 第6章多目标跟踪
• 6.1 目标跟踪概述
• 6.2 多目标跟踪系统构成
• 6.3 基于序列特征的多目标跟踪方法
• 6.4 基于上下文图模型的单相机多目标跟踪
• 6.5 本章小结
• CHAPTER 7 第7章图像语义分割
• 7.1 图像语义分割概述
• 7.2 基于自适应特征选择网络的遥感影像语义分割
• 7.3 基于SU-SWA的区域分割
• 7.4 本章小结
• 参考文献
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