物联网感知技术与应用 智能全景视频感知 下PDF电子书下载

第1章 基于全景视觉的安全监控系统 1

1.1 基于全景视觉的火灾监控 1

1.1.1 火焰目标对象识别 5

1.1.2 火焰燃烧模式识别 13

1.1.3 火灾安全监控系统实现 21

1.1.4 基于全方位视觉传感器的自动消防灭火装置 22

1.2 基于全景视觉的ATM机智能监控 24

1.2.1 前景目标的提取算法研究 27

1.2.2 运动目标跟踪算法研究 38

1.2.3 行为理解研究 45

1.2.4 系统界面介绍 51

1.3 基于全景视觉的财产保护技术 53

1.3.1 盗窃异常检测算法研究 55

1.3.2 盗窃者身份检测算法研究 65

1.3.3 基于视觉的财产保护系统实现 74

1.4 基于全景视觉的遗留物检测技术 78

1.4.1 遗留物检测算法研究 80

1.4.2 遗留物放置者检测研究 84

1.4.3 遗留物及其放置者检测系统实现 87

1.5 基于全景视觉的智能配网安全技术 90

结束语 91

参考文献 92

第2章 智能全景视频分析技术在农业、工程机械等领域中的应用 95

2.1 单目多视角机器视觉珍珠在线检测分类装置 96

2.1.1 单目多视角的立体视觉装置设计 96

2.1.2 珍珠在线检测分类装置设计 98

2.1.3 被测珍珠的图像分析、检测与分类 99

2.1.4 珍珠颜色、光泽度及均匀性的视觉检测原理 101

2.2 基于全景立体视觉的采摘对象的识别、分类和空间定位装置 110

2.3 基于全方位视觉的水下视频检测装置 119

2.4 基于双目立体全方位视觉传感器的洞穴探测装置 123

2.5 全景智能视频分析技术在农作物病情检测上的应用 129

2.5.1 基于计算机视觉的病害识别 129

2.5.2 基于计算机视觉的虫害识别 130

2.5.3 基于计算机视觉的草害识别 130

2.6 智能全景视频分析技术在集装箱吊具上的应用 132

结束语 136

参考文献 137

第3章 基于全景视觉的独居老人监护系统 141

3.1 老人监护技术的研究现状 145

3.1.1 基于可穿戴式传感器的老人监护技术 146

3.1.2 基于音频信号的老人监护技术 146

3.1.3 基于生活线的老人监护技术 146

3.1.4 基于视觉传感器的老人监护技术 147

3.2 家庭环境元素的定制 149

3.3 人体对象提取与跟踪 151

3.3.1 图像预处理 151

3.3.2 人体对象提取部分 152

3.3.3 人体对象跟踪部分 156

3.3.4 实验结果及分析 157

3.4 人体姿态、动作及其所处空间位置识别 162

3.4.1 人体姿态识别 162

3.4.2 人体动作识别 164

3.4.3 人体所处空间位置识别 165

3.4.4 实验结果及分析 166

3.5 异常行为分析 169

3.5.1 视觉范围之内的异常行为分析方法 169

3.5.2 视觉范围之外的异常行为分析方法 170

3.5.3 实验结果及分析 171

3.6 隐私保护 174

3.7 系统实现 178

结束语 185

参考文献 186

第4章 基于主动式全景计算机视觉的全方位三维立体实景复制技术 189

4.1 被动式视觉三维测量方法 191

4.1.1 双目（多目）立体视觉的三维重建方法 191

4.1.2 基于单目视觉的三维重建方法 193

4.2 主动式视觉三维测量方法 198

4.2.1 投影结构光三维测量方法 198

4.2.2 基于三维激光扫描的三维测量方法 207

4.3 基于三维激光扫描技术的三维模型重建 215

4.3.1 点云数据的获取 216

4.3.2 数据配准 217

4.3.3 点云数据的预处理 219

4.3.4 三维模型建立 220

4.3.5 纹理映射和纹理合成 224

4.3.6 扫描仪坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 224

4.4 全景三维立体实景复制技术 228

4.4.1 ASODVS的设计 229

4.4.2 激光投射信息解析 235

4.4.3 点云数据的数据格式及存储方式 237

4.4.4 PCL点云库 240

4.4.5 以人为中心的全景立体显示绘制技术 273

4.4.6 基于全景激光扫描的主动式全景视觉传感器检测精度分析 282

4.4.7 3D实景复制技术与3D打印技术 285

结束语 286

参考文献 286

第5章 基于机器视觉的新型传感器 292

5.1 基于机器视觉的雨量传感器 292

5.2 基于机器视觉的三维风速、风向传感器 297

5.3 基于机器视觉的生物式水质监测技术 305

5.3.1 现有水质监测技术 307

5.3.2 生物式水质监测 307

5.3.3 基于机器视觉水质生物式传感器的设计 314

5.3.4 基于机器视觉的水质生物式传感器的实验研究 321

5.4 基于机器视觉的生物式瓦斯监测技术 323

5.5 基于机器视觉的全方位倾斜传感器 330

5.5.1 基于机器视觉的全方位倾斜传感器的组成与设计 332

5.5.2 基于机器视觉的全方位倾斜传感器的算法设计 336

5.5.3 全方位倾斜传感器的特性 342

5.5.4 全方位倾斜传感器倾斜角检测实验结果及精度分析 345

结束语 349

参考文献 349