机读格式显示(MARC)

• 000 01623nam0 2200301 450

• 001 0000438080

• 005 20250517163600.0

• 010 __ |a 978-7-122-43890-4 |d CNY88.00

• 099 __ |a CAL 012023153599

• 100 __ |a 20231214d2024 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 数字图像视觉显著性检测、修复与目标识别技术 |A shu zi tu xiang shi jue xian zhu xing jian ce、 xiu fu yu mu biao shi bie ji shu |d = Digital image visual saliency detection, restoration and target recognition technology |f 徐涛著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 化学工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a 178页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 河南省重大科技专项 (221100110500) 河南省重点研发专项 (231111220700)

• 320 __ |a 有书目 (第166-178页)

• 330 __ |a 本书以提高智能无人系统的环境感知和识别能力为主线，系统展示基于视觉注意机制的服务机器人深度感知方法研究、基于深度学习框架的水下遮挡图像识别方法研究、面向畜类肉品骨骼在线定位的轻量化显著性检测网络构建等典型应用案例。本书充分介绍了视觉显著性检测、视觉注意机制、图像修复、目标检测与识别的发展现状，构建了基于脉冲耦合神经网络和基于元胞自动机多尺度优化的改进显著性区域提取算法，提出了基于两阶段引导的协同显著性检测方法，同时基于深度学习框架搭建多个遮挡图像重构和目标识别方法，并在软件仿真、真实环境等多实验场景中验证了算法的有效性。

• 510 1_ |a Digital image visual saliency detection, restoration and target recognition technology |z eng

• 606 0_ |a 数字图象处理 |A shu zi tu xiang chu li

• 690 __ |a TN911.73 |v 5

• 701 _0 |a 徐涛 |A xu tao |4 著

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20231221

• 905 __ |a XATU |d TN911.73/222

• 920 __ |a 261060 |z 1

• 998 __ |a NMU