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| 編輯推薦： |
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1.本书对反无人机系统和技术进行了全面深入的梳理和剖析，针对视觉感知技术在反无人机领域的应用全面展开论述；2.本书作者队伍强大，在反无人机领域有一定的成绩和成就，本书内容毫无保留，整合作者多年的经验积累而成；3.本书首次系统整合反无人机视觉感知技术体系，填补了该领域跨学科知识整合的空白，具有显著的学术前瞻性和工程指导价值。
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| 內容簡介： |
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《反无人机目标感知技术：基于视觉智能》以“威胁分析-系统构建-技术应用”为脉络，系统解析无人机目标检测、跟踪与重识别的核心方法，涵盖传统图像处理与深度学习方法，并详述反无人机专用数据集构建及评测标准。全书从YOLO、Faster R-CNN 等经典检测算法，拓展至RGB-T 多模态跟踪、对抗环境模型优化等创新方向，着力解决复杂场景下的感知难题。本书特色在于“技术纵深与行业应用双轮驱动”：纵向从机器视觉、神经网络等理论切入，深度剖析算法原理与优化策略；横向结合安防、军事、民航等场景需求，构建“数据采集-算法训练-系统部署”全链路技术体系。书中系统性整合反无人机视觉感知技术框架，助力跨学科知识融合，兼具学术创新性与工程实践价值。本书适合人工智能与计算机视觉领域的研究人员、反无人机系统开发工程师，以及安防、国防科技领域的从业者阅读，同时可作为高等院校相关专业研究生教材。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 反无人机技术的兴起 002
1.2 反无人机技术的意义 003
1.3 反无人机视觉感知 004
1.4 反无人机未来发展趋势 006
第2章 低空无人机系统 008
2.1 低空无人机 009
2.1.1 低空无人机的概念 009
2.1.2 低空无人机系统分类 009
2.2 低空无人机研究现状 011
2.3 低空无人机行业应用 013
本章参考文献 019
第3章 反无人机系统 021
3.1 无人机威胁分析 022
3.1.1 无人机威胁概念 022
3.1.2 无人机威胁类别 023
3.2 反无人机的需求 028
3.2.1 反无人机概念 028
3.2.2 反无人机意义 029
3.2.3 反无人机技术简介 035
3.3 反无人机国内外现状 040
3.3.1 反无人机预防 040
3.3.2 反无人机预警 040
3.3.3 反无人机处置 043
3.4 反无人机挑战及发展前景 050
3.4.1 反无人机技术面临的多维度挑战 050
3.4.2 反无人机技术的未来发展与应用前景 051
本章参考文献 053
第4章 机器视觉智能感知技术 054
4.1 机器视觉智能感知的基本概念 055
4.2 机器视觉智能感知的特性 055
4.3 基于机器学习的视觉技术 056
4.3.1 机器学习分类任务 057
4.3.2 机器学习聚类任务 060
4.3.3 机器学习降维任务 061
4.4 基于深度学习的视觉感知 063
4.4.1 视觉感知的定义 063
4.4.2 前馈神经网络 063
4.4.3 卷积神经网络在无人机检测中的应用 065
4.4.4 序列模型 067
4.5 视觉增强技术 069
4.5.1 传统图像增强方法 070
4.5.2 基于深度学习的增强方法 071
4.5.3 视觉增强技术的发展趋势 072
4.5.4 视觉增强技术应用 072
4.6 视觉感知技术的应用 074
4.6.1 无人机的应用 074
4.6.2 反无人机的应用 076
本章参考文献 078
第5章 反无人机目标检测 079
5.1 通用目标检测 080
5.1.1 目标检测基本概念 080
5.1.2 传统目标检测 081
5.1.3 基于深度学习的目标检测 086
5.2 反无人机目标检测算法的分类 097
5.2.1 基于传统图像处理方法 099
5.2.2 基于深度学习的检测方法 102
5.3 反无人机目标检测的挑战及发展前景 116
5.3.1 反无人机目标检测的挑战和应对 116
5.3.2 反无人机目标检测的发展前景 124
本章参考文献 126
第6章 反无人机视觉目标跟踪 130
6.1 通用的目标跟踪 131
6.1.1 目标跟踪概念 131
6.1.2 视觉目标跟踪典型算法 131
6.2 特定于无人机场景的视觉目标跟踪 140
6.2.1 反无人机视觉目标跟踪概念 140
6.2.2 单模态全局反无人机视觉目标跟踪 142
6.2.3 单模态局部- 全局反无人机视觉目标跟踪 153
6.2.4 通用RGB -T 融合视觉目标跟踪 171
6.2.5 反无人机RGB -T 融合视觉目标跟踪 179
6.3 反无人机视觉目标重识别 186
6.3.1 视觉目标重识别概念 186
6.3.2 重识别技术的挑战 187
6.3.3 重识别技术在反无人机中的应用 187
本章参考文献 189
第7章 反无人机数据集与评测标准 195
7.1 反无人机数据采集 196
7.1.1 采集设备及无人机类型 196
7.1.2 采集过程 197
7.1.3 数据标注和校正 199
7.2 反无人机数据集 200
7.3 反无人机评测标准 202
本章参考文献 206
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| 內容試閱：
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随着无人机技术的迅猛发展和广泛应用，无人机在商业领域的作用日益凸显。然而，无人机的普及也带来了诸多安全和隐私方面的挑战。无人机可能会被用来进行非法活动，如非法监视、走私、极端组织行为等，给社会安全稳定带来严重威胁。因此，反无人机技术应运而生，成为保护公共安全和隐私的重要手段。反无人机技术包括一系列检测、跟踪、识别和干扰无人机的手段和技术，这些技术的目标是及时发现和应对潜在的无人机威胁，确保重要设施、公共场所和个人隐私的安全。
随着无人机技术的进一步发展，反无人机技术的重要性也日益凸显。本书将系统地介绍反无人机技术的各个方面，包括现有的反无人机技术手段、技术原理、应用场景及未来的发展趋势。通过深入研究和分析，为读者提供全面的反无人机技术知识，为相关领域的研究和应用提供参考。我们希望通过本书，能够为社会各界提供有价值的信息和指导，共同推动反无人机技术的发展，保障公共安全和社会秩序。
全书主要内容如下：
● 第1章 绪论
本章作为本书的开篇，介绍了低空无人机技术的现状和发展趋势，探讨了无人机在各个领域的广泛应用和潜在问题，概述了反无人机技术的重要性、反无人机目标检测和跟踪，以及相关技术的未来发展趋势。
● 第2章 低空无人机系统
本章主要对低空无人机系统进行了全面介绍。首先从低空无人机的概念出发，明确了其定义和范畴，为后续内容的展开奠定了基础。接着对低空无人机系统进行了分类，详细阐述了不同类型低空无人机的特点和应用场景。此外，还深入分析了低空无人机的研究现状，总结了当前该领域的技术进展和研究成果，展现了低空无人机技术的快速发展态势。最后，聚焦于低空无人机的行业应用，探讨了其在不同领域的实际应用情况和潜在价值。
● 第3章 反无人机系统
本章全面深入地剖析了反无人机系统。首先从无人机威胁概念入手，详细梳理了其威胁类别，为后续反制措施的制定奠定了基础。接着明确了反无人机的概念与意义，并对反无人机技术进行了简要介绍。随后，对反无人机的预防、预警、处置，以及国内外相关产品现状进行了系统阐述，展现了当前该领域的整体发展态势。最后，聚焦于反无人机技术面临的多维度挑战，并对其未来发展与应用前景进行了前瞻性展望，为后续研究与实践指明了方向。
● 第4章 机器视觉智能感知技术
本章聚焦于视觉智能感知技术。首先介绍了机器视觉智能感知的基本概念和特性，为后续内容的展开奠定基础。接着深入探讨了基于机器学习的视觉技术，涵盖分类、聚类和降维任务，阐述了其在视觉感知中的关键作用。随后转向基于深度学习的视觉感知，从视觉感知定义出发，详细讲解了前馈神经网络、卷积神经网络在无人机检测中的应用以及序列模型等内容。此外，还对视觉增强技术进行了全面剖析，包括传统图像增强方法、基于深度学习的增强方法、发展趋势及应用，进一步拓展了视觉智能感知技术的边界。最后，将视觉感知技术应用于无人机和反无人机领域，具体分析了其在不同场景下的实际应用情况，充分展示了视觉智能感知技术的广泛前景和重要价值。
● 第5章 反无人机目标检测
本章围绕反无人机目标检测展开深入探讨。首先从通用目标检测入手，介绍了目标检测的基本概念，回顾了传统目标检测方法，并重点阐述了基于深度学习的目标检测技术，为后续反无人机目标检测的研究提供了理论基础和技术借鉴。接着聚焦于反无人机目标检测，分别从基于传统图像处理方法和基于深度学习的检测方法两个方面进行详细分析，对比了不同方法的优缺点及适用场景，展现了反无人机目标检测领域的技术演进路径。最后，深入剖析了反无人机目标检测所面临的挑战，如目标小、背景复杂、干扰多等，并探讨了相应的应对策略，同时对其未来发展前景进行了展望，指出了技术融合、智能化等发展趋势，为后续研究和实践提供了方向指引。
● 第6章 反无人机视觉目标跟踪
本章深入探讨了反无人机视觉目标跟踪技术。首先介绍了通用目标跟踪的基本概念和典型算法，为后续反无人机视觉目标跟踪的研究奠定了基础。接着聚焦于反无人机视觉目标跟踪，从概念入手，详细阐述了单模态全局、单模态局部- 全局，以及通用RGB-T 融合视觉目标跟踪方法，探讨了不同跟踪策略在反无人机场景下的应用效果和优缺点，展现了反无人机视觉目标跟踪技术的多样性和复杂性。此外，还专门探讨了反无人机视觉目标重识别，包括其概念、面临的挑战，以及在反无人机领域的应用，进一步拓展了视觉目标跟踪技术在复杂场景下的应用能力。
● 第7章 反无人机数据集与评测标准
本章介绍了用于反无人机研究的感知基准数据集，分析了不同数据集的特点和适用范围。同时，讨论了反无人机技术的评测标准，包括检测精度和跟踪稳定性等，并介绍了国际上常用的评测方法和指标。
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