矿山计算机视觉
ISBN:978-7-5024-9638-8
作者:江松 王运敏 卢才武 顾清华 何润丰(编著)
出版时间:2023年8月
图书定价:49元
推荐语
普通高等教育“十四五”规划教材
在本书的编写过程中,秉承以下四新原则,以为读者提供最好的阅读体验:
(1)学科角度新。本书既不是只关注传统开采工艺的矿业教材,又非纯粹的计算机教材;编者团队力图基于对新工科建设内涵的理解,重新定位教材标准,以适应新经济时代对矿业工程专业人才的新要求,更新采矿技术装备机械化、自动化、信息化、智能化等方面的教学内容,既注重理论分析能力,又需要动手实践能力,培养具备解决复杂矿业工程问题能力的应用型高级专门工程技术人才。
(2)写作风格新。作为教材,针对受众需求,理论深入浅出,强调实践操作,使得学生能够从具体实践项目出发,在亲身体验计算机视觉的部署过程中深化理论理解与架构认知。语言活泼生动不枯燥,案例取材新颖生动,以获得新时代学生读者的共鸣,使他们能够轻松快乐地接受知识。
(3)科学内容新。本书囊括当下计算机视觉国际前沿研究方向与技术,经过系统性学习该书,读者能够抓牢当前计算机视觉的领域前沿,有助于利用先进计算机及其机器视觉技术去对现代矿山的各项实际生产进行合理有效的管理,有助于将机器视觉技术有效合理地综合运用推广到矿山实际生产作业过程中,有利于推进现代化智能矿山体系的完善。
(4)教学模式新。书中结合机器视觉相关技术理论、实验平台搭建、代码实操以及实际矿山案例分析等多个方面,便于更为清楚直观及全面细致地认识掌握方法以及更为清晰深刻具体地理解知识,便于读者准确了解掌握机器视觉在矿山实际生产作业中的应用,让学生出于课堂但不止于课堂,利用学到的前沿知识参加社会实践与学科双创竞赛,全方位拓展自身能力。
内容简介
本书以矿业生产为背景,对近年来计算机视觉技术的基础理论、前沿技术及其在矿山领域的应用进行了系统介绍与阐述。全书共6章,主要内容包括计算机图像技术,图像特征工程及深度学习图像工程技术,矿山计算机视觉实际项目的操作流程、步骤与代码,机器视觉的矿业应用等。
目录
1 图像理论基础
1.1 图像技术的起源与发展
1.2 图像原理
1.3 硬件原理
1.4 实验平台介绍
1.5 小结
思考题
参考文献
2 传统图像工程
2.1 图像的特征与噪声
2.2 图像增强
2.3 特征提取
2.4 机器学习与图像工程
2.5 小结
思考题
参考文献
3 深度学习与计算机视觉
3.1 深度学习简介
3.2 深度学习基础理论
3.3 神经网络发展
3.4 卷积神经网络的组成及相关技术
3.5 现代卷积神经网络模型
3.6 轻量化模型
3.7 Transformer模型
3.8 图像数据集
3.9 小结
思考题
参考文献
4 目标检测实战
4.1 目标检测技术
4.2 传统目标检测阶段
4.3 基于深度学习的目标检测阶段——两阶段算法
4.4 基于深度学习的目标检测阶段——单阶段算法
4.5 基于YOLOv5的目标检测实战指南
4.6小结
思考题
参考文献
5 语义分割实战
5.1 语义分割技术
5.2 语义分割的发展历史
5.3 基于UNet的语义分割实战指南
5.4 小结
思考题
参考文献
6 机器视觉的矿业应用
6.1 矿山开采工艺流程
6.2 主要应用场景
6.3 案例分析
6.4 展望
6.5 小结
思考题
参考文献
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