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第1章 绪论1

1.1从物联网谈智能感知技术1

1.2传感技术2

1.3传感网技术5

1.3.1传感网的概念5

1.3.2传感网的由来5

1.3.3传感网的构成5

1.3.4传感网的核心技术6

1.3.5无线传感网8

1.3.6基于射频识别（RFID）的传感网9

1.3.7 RFID标签射频卡的标准及分类10

1.3.8 RFID技术在物联网中的作用10

1.3.9传感网的特征11

1.3.10 WSN的应用领域11

1.3.11传感网和物联网面临的主要问题13

1.4智能计算技术14

1.4.1智能计算技术概述14

1.4.2云计算技术15

1.4.3智能计算技术的分类15

1.4.4基于智能视频分析的智能感知技术16

1.4.5其他一些主要的智能技术17

1.5“天人合一”思想与“人天合一”技术22

第2章 智能视频分析技术24

2.1背景建模技术25

2.1.1基本原理26

2.1.2背景建模的难点26

2.1.3背景建模的分类26

2.2目标对象的检测、分类、表达和描述32

2.3目标对象跟踪34

2.3.1基于模型匹配的跟踪34

2.3.2基于变形模型的跟踪35

2.3.3基于区域匹配的跟踪35

2.3.4基于特征匹配的跟踪35

2.3.5基于运动特性的跟踪36

2.3.6基于概率统计的跟踪37

2.3.7目标对象跟踪问题的处理思路总结37

2.3.8当前目标对象跟踪存在的一些问题38

2.3.9国内外解决多目标跟踪核心问题的主流方法40

2.4行为分析42

2.4.1行为分析技术的发展历史43

2.4.2几种行为分析关键算法介绍44

2.4.3行为分析与理解存在的问题与发展趋势47

2.4.4高层行为与场景理解48

2.5智能视频分析技术的评估方法49

2.6对智能视频分析技术发展的几点思考51

2.6.1在前景对象描述方面的思考51

2.6.2在视觉获取手段方面的思考52

2.6.3在智能视频感知方面的思考53

2.6.4在底层视觉处理方面的思考53

2.6.5在中层视觉处理方面的思考55

2.6.6在高层视觉处理方面的思考63

2.7智能视频分析开源项目与视觉库64

2.7.1计算机视觉库OpenCV简介64

2.7.2计算梯度、边缘和角点的相关算法65

2.7.3计算采样、差值和几何变换的相关算法70

2.7.4形态学操作相关算法76

2.7.5滤波器与彩色变换相关算法79

2.7.6金字塔算法及其应用84

2.7.7连接部件86

2.7.8关于图像与轮廓矩的算法89

2.7.9关于特殊图像变换算法91

2.7.10直方图95

2.7.11匹配算法103

2.7.12结构分析105

2.7.13计算几何相关算法109

2.7.14平面划分相关算法115

2.7.15运动分析与对象跟踪相关算法120

2.7.16运动模板121

2.7.17对象跟踪123

2.7.18光流相关算法125

2.7.19预估器相关算法128

2.7.20模式识别相关算法134

2.7.21照相机标定和三维重建相关算法141

2.7.22姿态估计相关算法144

2.7.23外极线几何147

2.8其他一些计算机视觉方面的开源项目149

2.8.1 Java视觉处理库JavaCV简介149

2.8.2基于QT的计算机视觉库QVision151

2.8.3视觉快速开发平台151

2.8.4 Matlab计算机视觉包152

本章结束语152

参考文献153

第3章 全方位视觉传感器技术158

3.1全方位视觉传感器的发展历史158

3.1.1全方位视觉传感器在国外的发展状况158

3.1.2全方位视觉传感器在我国的发展状况162

3.2全方位视觉传感器的分类165

3.2.1折反射全方位视觉传感器的分类167

3.2.2按全方位视觉传感器的折反射次数分类168

3.2.3按全方位视觉传感器大小的分类168

3.2.4按全方位视觉传感器感光芯片的分类169

3.2.5按全方位视觉传感器接口的分类169

3.2.6按全方位视觉传感器固定方式的分类170

3.2.7按全方位视觉传感器成像范围的分类171

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172

3.2.9按立体全方位视觉传感器投影光源的分类172

3.2.10按全方位视觉传感器有无死角的分类173

3.2.11按全方位视觉传感器有无宽动态摄像芯片的分类173

3.2.12按全方位视觉传感器成像芯片的分类174

3.2.13按与全方位视觉传感器连接的摄像装置的分类175

3.2.14按三维立体全方位视觉传感器成像的分类176

3.2.15 按全方位视觉传感器与其他装置组合的分类177

3.3全方位视觉传感器的设计180

3.3.1单视点全方位视觉传感器的成像原理181

3.3.2双曲面全方位视觉传感器的镜面设计182

3.3.3双曲面镜面的垂直视场范围的设计184

3.3.4二次折反射的全方位视觉传感器的设计185

3.3.5无死角全方位视觉传感器的设计190

3.3.6 ODVS外罩的设计191

3.3.7宽动态全方位视觉传感器的设计192

3.3.8 360°×360°全球面全方位视觉传感器的设计196

3.3.9双目立体全方位视觉传感器的设计197

3.3.10主动式双目立体全方位视觉传感器的设计200

3.4 3D全景立体视频图像拍摄装置的设计206

3.4.1 3D全景立体视频图像拍摄装置的组成原理208

3.4.2 3D全景立体视频图像拍摄装置的建模210

3.4.3 3D全景立体视频图像的展开和拼接212

3.4.4 3D全景立体影视图像与3D特写立体影视图像215

3.5整体性视觉与关注性视觉——Where视觉和What视觉的融合218

3.6全方位视觉传感器的标定222

3.6.1单视点折反射全方位视觉传感器的成像模型223

3.6.2基于多项式展开成像模型的标定算法225

3.6.3改进的基于多项式展开成像模型的标定算法226

3.7双目立体全方位视觉传感器的标定及极线配准227

3.7.1全方位图像中的竖直线提取229

3.7.2极线间方位角偏差角度计算229

3.7.3双目立体全景图像的极线校正230

3.7.4全方位视觉传感器的标定过程230

3.8主动式双目立体全方位视觉传感器的标定233

3.9双目立体ODVS的物点匹配与物点的空间距离计算234

3.9.1高斯球面坐标与中央眼234

3.9.2物点的空间信息获取与计算235

3.9.3空间物点的距离估算精度237

3.10主动式立体ODVS空间物点的距离估算238

3.11全方位图像的展开240

3.11.1全方位图像的柱状展开240

3.11.2全方位图像的透视展开243

3.11.3全方位图像bird-view变换244

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244

3.12.1 ODVS的几种安装配置方式245

3.12.2监控系统的网络拓扑架构图246

本章结束语249

参考文献250

第4章 智能全景视频分析技术的应用252

4.1智能交通253

4.1.1动态道路交通状态的检测254

4.1.2停车位的检测255

4.1.3重大交通事故的快速测绘256

4.1.4道路岔口交通状态检测与交通信号灯的控制258

4.1.5交通违法行为的检测259

4.1.6交通安全运行环境的监测261

4.1.7智能交通的调度263

4.1.8驾驶安全辅助技术263

4.2基于全景视觉的机器人技术265

4.3文物保护技术266

4.4基于全景视觉的管道、水下、井下、洞穴内的探测技术268

4.5基于全景视觉的各种军事应用技术268

4.6基于全方位计算机视觉的观察技术270

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270

4.6.2基于全方位计算机视觉的动物行为观察技术270

4.7基于视觉的转播技术271

4.7.1虚拟场景重建技术271

4.7.2具有沉浸感、现实感的远程教育技术273

4.7.3具有沉浸感、现实感的远程医疗274

4.7.4虚拟演练环境的制作275

4.7.5数字城市的快速制作技术276

4.7.6基于智能全景立体视频分析的增强现实技术276

4.7.7基于全景立体摄像技术的3D立体视频拍摄278

4.8基于全景视觉的自然灾害检测技术279

4.8.1基于全景视觉的火灾视频检测280

4.8.2基于全景视觉的泥石流和塌方视频检测280

4.8.3基于物联网的地震预测辅助技术281

4.8.4基于智能全景视频分析的煤矿安全技术282

4.8.5基于智能全景视频分析的水灾检测技术284

4.9基于智能全景视频分析的独居老人、小孩的监护技术284

4.10基于智能全景视频分析的电梯调度、安全监控技术286

4.10.1基于智能全景视频分析的电梯安全运行监测技术286

4.10.2基于智能全景视频分析的电梯调度技术288

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289

4.11基于智能全景视频分析的节能技术290

4.12基于视频分析的新型传感器的开发291

4.12.1基于机器视觉的雨量传感器291

4.12.2基于机器视觉的三维风速风向传感器292

4.12.3基于机器视觉的生物式水质监测技术293

4.12.4基于机器视觉的生物式瓦斯监测技术294

4.12.5基于机器视觉的全方位倾斜传感器294

4.13智能全景视频分析技术在商业上的应用295

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295

4.13.2基于生物特征识别的人与身份证同一性检验技术296

4.14智能全景视频分析技术在机械方面的应用297

4.14.1智能全景视频分析技术在集装箱吊具上的应用297

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298

4.15 智能视频监控技术299

4.15.1视频监控技术的几个重要转变300

4.15.2智能全景视频监控技术的几个主要功能302

4.15.3智能全景视频监控技术在各个行业中的解决方案304

本章结束语322

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323

5.1“以人为中心”的动态图像理解的体系结构及工学方法325

5.2智能视频感知框架的搭建327

5.2.1底层视觉处理327

5.2.2中层视觉处理328

5.2.3高层视觉处理329

5.2.4各种智能感知系统的快速构建方法331

5.3基于智能视频分析技术的形象演绎创新332

5.4智能视频分析的中间件技术334

5.4.1中间件技术是智能视频分析发展的必由之路334

5.4.2智能视频分析中间件的设计理念335

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336

5.4.4基于中间件技术的智能视频分析的构造方法336

5.4.5物联网时代的中间件技术340

本章结束语341