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本书作者在智能视频领域有很多论文和专利，书中的很多内容都是作者多年来的科学研究成果，其中很多实例来自作者所申请的国家发明专利，具有很高的原创性。
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内容简介
本书是一部比较全面和系统研究全景视觉理论、全景视觉感知技术及应用的学术专著。在介绍智能视频感知基本原理、技术及当前尚存在的科学问题的基础上，引入了全景视觉的重要性，可为各种智能感知技术应用提供强大的元数据支撑；书中详细阐述了多种全景视觉传感器的设计和实现方法，针对不同行业应用的特点，将全景视觉与智能视频分析技术进行有机结合，提出了各种智能全
作者简介
汤一平，浙江工业大学教授， 博士，1982年浙江理工大学毕业，分配到杭州一家企业单位从事技术开发与管理工作。1986年浙江大学硕士研究生毕业，在浙江大学从事教学和科研工作。1994年日本国立埼玉大学博士研究生毕业，在日本的（富士通）系统创造公司从事软件开发工作。
2000年回国到浙江工业大学信息工程学院任教，同年受聘为教授。
目录
第1章 ； 绪论 ；
；1.1 ； 从物联网谈智能感知技术 ；
；1.2 ； 传感技术 ；
；1.3 ； 传感网技术 ；
； 1.3.1 ； 传感网的概念 ；
； 1.3.2 ； 传感网的由来 ；
； 1.3.3 ； 传感网的构成 ；
； 1.3.4 ； 传感网的核心技术 ；
； 1.3.5 ； 无线传感网 ；
； 1.3.6 ； 基于射频识别（RFID）的传感网 ；
； 1.3.7 ； RFID标签射频卡的标准及分类 ；
； 1.3.8 ； RFID技术在物联网中的作用 ；
； 1.3.9 ； 传感网的特征 ；
； 1.3.10 ； WSN的应用领域 ；
； 1.3.11 ； 传感网和物联网面临的主要问题 ；
；1.4 ； 智能计算技术 ；
； 1.4.1 ； 智能计算技术概述 ；
； 1.4.2 ； 云计算技术 ；
； 1.4.3 ； 智能计算技术的分类 ；
； 1.4.4 ； 基于智能视频分析的智能感知技术 ；
； 1.4.5 ； 其他一些主要的智能技术 ；
；1.5 “天人合一”思想与“人天合一”技术 ；
第2章 ； 智能视频分析技术 ；
；2.1 ； 背景建模技术 ；
； 2.1.1 ； 基本原理 ；
； 2.1.2 ； 背景建模的难点 ；
； 2.1.3 ； 背景建模的分类 ；
；2.2 ； 目标对象的检测、分类、表达和描述 ；
；2.3 ； 目标对象跟踪 ；
； 2.3.1 ； 基于模型匹配的跟踪 ；
； 2.3.2 ； 基于变形模型的跟踪 ；
； 2.3.3 ； 基于区域匹配的跟踪 ；
； 2.3.4 ； 基于特征匹配的跟踪 ；
； 2.3.5 ； 基于运动特性的跟踪 ；
2.3.6 基于概率统计的跟踪
2.3.7 目标对象跟踪问题的处理思路总结
2.3.8 当前目标对象跟踪存在的一些问题
2.3.9 国内外解决多目标跟踪核心问题的主流方法
2.4 行为分析
2.4.1 行为分析技术的发展历史
2.4.2 行为分析几种关键算法介绍
2.4.3 行为分析与理解存在的问题与发展趋势
2.4.4 高层行为与场景理解
2.5 智能视频分析技术的评估方法
2.6 对智能视频分析技术发展的几点思考
2.6.1 在前景对象描述方面的思考
2.6.2 在视觉获取手段方面的思考
2.6.3 在智能视频感知方面的思考
2.6.4 对于底层视觉处理方面的思考
2.6.5 对于中层视觉处理方面的思考
2.6.6 对于高层视觉处理方面的思考
2.7 智能视频分析开源项目与视觉库
2.7.1 计算机视觉库OpenCV简介
2.7.2 计算梯度、边缘和角点的相关算法
2.7.3 计算采样、差值和几何变换的相关算法
2.7.4 形态学操作相关算法
2.7.5 滤波器与彩色变换相关算法
2.7.6 金字塔算法及其应用
2.7.7 连接部件
2.7.8 关于图像与轮廓矩的算法
2.7.9 关于特殊图像变换算法
2.7.10 直方图
2.7.11 匹配算法
2.7.12 结构分析
2.7.13 计算几何相关算法
2.7.14 平面划分相关算法
2.7.15 运动分析与对象跟踪相关算法
2.7.16 运动模板
2.7.17 对象跟踪
2.7.18 光流相关算法
2.7.19 预估器相关算法
2.7.20 模式识别相关算法
2.7.21 照相机标定和三维重建相关算法
2.7.22 姿态估计相关算法
2.7.23 外极线几何
2.8 其他一些计算机视觉方面的开源项目
2.8.1 Java视觉处理库JavaCV简介
2.8.2 基于QT的计算机视觉库QVision
2.8.3 视觉快速开发平台qcv
2.8.4 Matlab计算机视觉包mVision
本章结束语
参考文献
第3章 全方位视觉传感器技术
3.1 全方位视觉传感器的发展历史
3.1.1 全方位视觉传感器在国外的发展状况
3.1.2 全方位视觉传感器在我国的发展状况
3.2 全方位视觉传感器的分类
3.2.1 折反射全方位视觉传感器的分类
3.2.2 按全方位视觉传感器的折反射次数分类
3.2.3 按全方位视觉传感器大小的分类
3.2.4 按全方位视觉传感器感光芯片的分类
3.2.5 按全方位视觉传感器接口的分类
3.2.6 按全方位视觉传感器固定方式的分类
3.2.7 按全方位视觉传感器成像范围的分类
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
3.2.9 按立体全方位视觉传感器投影光源的分类
3.2.10 按全方位视觉传感器有无死角的分类
3.2.11 按全方位视觉传感器有无宽动态摄像芯片的分类
3.2.12 按全方位视觉传感器成像芯片的分类
3.2.13 按与全方位视觉传感器连接的摄像装置的分类
3.2.14 按三维立体全方位视觉传感器成像的分类
3.2.15 按全方位视觉传感器与其他装置组合的分类
3.3 全方位视觉传感器的设计
3.3.1 单视点全方位视觉传感器的成像原理
3.3.2 双曲面全方位视觉传感器的镜面设计
3.3.3 双曲面镜面的垂直视场范围的设计
3.3.4 二次折反射的全方位视觉传感器的设计
3.3.5 无死角全方位视觉传感器的设计
3.3.6 ODVS外罩的设计
3.3.7 宽动态全方位视觉传感器的设计
3.3.8 360°×360°全球面全方位视觉传感器的设计
3.3.9 双目立体全方位视觉传感器的设计
3.3.10 主动式双目立体全方位视觉传感器的设计
3.4 3D全景立体视频图像拍摄装置的设计
3.4.1 3D全景立体视频图像拍摄装置的组成原理
3.4.2 3D全景立体视频图像拍摄装置的建模
3.4.3 3D全景立体视频图像的展开和拼接
3.4.4 3D全景立体影视图像与3D特写立体影视图像
3.5 整体性视觉与关注性视觉——Where视觉和What视觉的融合
3.6 全方位视觉传感器的标定
3.6.1 单视点折反射全方位视觉传感器的成像模型
3.6.2 基于多项式展开成像模型的标定算法
3.6.3 改进的基于多项式展开成像模型的标定算法
3.7 双目立体全方位视觉传感器的标定及极线配准
3.7.1 全方位图像中的竖直线提取
3.7.2 极线间方位角偏差角度计算
3.7.3 双目立体全景图像的极线校正
3.7.4 全方位视觉传感器的标定过程
3.8 主动式双目立体全方位视觉传感器的标定
3.9 双目立体ODVS的物点匹配与物点的空间距离计算
3.9.1 高斯球面坐标与中央眼
3.9.2 物点的空间信息获取与计算
3.9.3 空间物点的距离估算精度
3.10 主动式立体ODVS空间物点的距离估算
3.11 全方位图像的展开
3.11.1 全方位图像的柱状展开
3.11.2 全方位图像的透视展开
3.11.3 全方位图像bird-view 变换
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
3.12.1 ODVS的几种安装配置方式
3.12.2 监控系统的网络拓扑架构图
本章结束语
参考文献
第4章 智能全景视频分析技术的应用
4.1 智能交通
4.1.1 动态道路交通状态的检测
4.1.2 停车位的检测
4.1.3 重大交通事故的快速测绘
4.1.4 道路岔口交通状态检测与交通信号灯的控制
4.1.5 交通违法行为的检测
4.1.6 交通安全运行环境的监测
4.1.7 智能交通的调度
4.1.8 驾驶安全辅助技术
4.2 基于全景视觉的机器人技术
4.3 文物保护技术
4.4 基于全景视觉的管道、水下、井下、洞穴内的探测技术
4.5 基于全景视觉的各种军事应用技术
4.6 基于全方位计算机视觉的观察技术
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
4.6.2 基于全方位计算机视觉的动物行为观察技术
4.7 基于视觉的转播技术
4.7.1 虚拟场景重建技术
4.7.2 具有沉浸感、现实感的远程教育技术
4.7.3 具有沉浸感、现实感的远程医疗
4.7.4 虚拟演练环境的制作
4.7.5 数字城市的快速制作技术
4.7.6 基于智能全景立体视频分析的增强现实技术
4.7.7 基于全景立体摄像技术的3D立体视频拍摄
4.8 基于全景视觉的自然灾害检测技术
4.8.1 基于全景视觉的火灾视频检测
4.8.2 基于全景视觉的泥石流和塌方视频检测
4.8.3 基于物联网的地震预测辅助技术
4.8.4 基于智能全景视频分析的煤矿安全技术
4.8.5 基于智能全景视频分析的水灾检测技术
4.9 基于智能全景视频分析的独居老人、小孩的监护技术
4.10 基于智能全景视频分析的电梯调度、安全监控技术
4.10.1 基于智能全景视频分析的电梯安全运行监测技术
4.10.2 基于智能全景视频分析的电梯调度技术
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
4.11 基于智能全景视频分析的节能技术
4.12 基于视频分析的新型传感器的开发
4.12.1 基于机器视觉的雨量传感器
4.12.2 基于机器视觉的三维风速风向传感器
4.12.3 基于机器视觉的生物式水质监测技术
4.12.4 基于机器视觉的生物式瓦斯监测技术
4.12.5 基于机器视觉的全方位倾斜传感器
4.13 智能全景视频分析技术在商业上的应用
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
4.13.2 基于生物特征识别的人与身份证同一性检验技术
4.14 智能全景视频分析技术在机械方面的应用
4.14.1 智能全景视频分析技术在集装箱吊具上的应用
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
4.15 智能视频监控技术
4.15.1 视频监控技术的几个重要转变
4.15.2 智能全景视频监控技术的几个主要功能
4.15.3 智能全景视频监控技术在各个行业中的解决方案
本章结束语
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
5.1 “以人为中心”的动态图像理解的体系结构及工学方法
5.2 智能视频感知框架的搭建
5.2.1 底层视觉处理
5.2.2 中层视觉处理
5.2.3 高层视觉处理
5.2.4 各种智能感知系统的快速构建方法
5.3 基于智能视频分析技术的形象演绎创新
5.4 智能视频分析的中间件技术
5.4.1 中间件技术是智能视频分析发展的必由之路
5.4.2 智能视频分析中间件的设计理念
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
5.4.4 基于中间件技术的智能视频分析的构造方法
5.4.5 物联网时代的中间件技术
本章结束语
前沿
用一句话概括物联网时代，就是要将物理空间与信息空间进行有效融合，实现智慧空间。几千年前，中国伟大的思想家孔子就提出要“知天”、“畏天”，要求人们认识自然界，自觉地利用自然界为人类社会谋福祉，同时要求人们对自然界有所敬畏，规避各种自然灾害，自觉尽到保护自然的责任，这些最终形成了中国传统思想的核心价值理念之一，即“天人合一”。“天人合一”用现代科技语言来描述就是智慧地球或者是智慧空间，物联网时代实现智慧空间的目的是为人类社会谋福祉。
智能全景视频分析技术是实现智慧空间的一项重要核心技术，其中全景视频获取技术将成为一种可以从中提取大量关键信息和有价值数据的信息源，进而使具备智能视频分析功能的视频类设备升级成为一种特殊的、重要的物联网感知终端设备，为各种行业应用（智能交通、商业智能、防灾减灾、安全生产、智能安防、安全监护等）提供强大的元数据支撑。物理空间环境中包含大量趋势性、经验性、不确定性、随机性和模糊性的信息，要实现让环境能自主“说话”，即实现智慧空间的一种最佳选择是智能全景视频分析技术，这也是物联网的最有价值、最具有竞争力的意义所在。
笔者从21世纪初开始关注智能视频分析技术，当时通过谷歌搜索引擎用“智能视频分析”关键词进行检索，几乎没有中文的检索结果，但是今天的检索结果有158万多条。的确，最近几年智能视频分析技术得到了众多科技工作者的普遍关注。尤其是进入21世纪以来，计算机视觉技术得到了飞跃式发展，每年世界范围内有几万篇论文发表，大量的智能视频分析技术产品开始进入市场。特别是最近，随着物联网技术概念的提出，物联网时代将面临大量的趋势性、经验性、不确定性、随机性和模糊性信息的获取、加工、传输，因此基于智能视频感知技术的物联网技术就自然被推到风口浪尖上。事实上，从国外物联网的发展规划来看，2020年开始在物联网技术中将全面导入智能视频分析技术。
工欲善其事，必先利其器。测量技术是信息技术的重要组成部分，是信息技术的源头。科学技术是第一生产力，而现代仪器设备和现代检测手段是第一生产力的三大要素之一。视觉是人类观察世界和认知世界的最重要手段。据统计，人类从外部世界获得的信息约有80%是由视觉获取的。这既表明视觉的信息量大，人类对视觉信息有较高的利用率，同时也体现了视觉功能的重要性。计算机视觉的最大优点是与被观测的对象无接触，在观测与被观测者之间不会产生任何损伤，这是其他感知方式无法比拟的；另外，计算机视觉能不知疲倦、始终如一地进行观测与计算，可广泛地应用于国民经济、科学研究及国防建设等各个领域。计算机视觉的终极目标就是能够达到人类视觉的能力，接受视觉信息，感知场景中的运动对象，同时能够对运动对象进行智能化语义分析与理解，最终进行运动对象的行为判断，让物理环境能自主“说话”。
从第一、二、三次工业产业革命的角度来说，三次革命的效果还只是延伸了人类躯体的各种能力，虽然在第三次产业革命中出现的自动化技术和计算机技术拓展了人类的计算能力，然而智能感知技术的出现，尤其是智能视频感知技术将能从更高层面融合人类文明和前三次工业产业革命的成果，让人类社会能“知天”，让人天合一的技术为人类社会谋福祉。
本书分上册与下册两部分。上册偏重于介绍智能视频感知和全方位视觉传感器的理论，共5章；下册将主要围绕智能全景视频分析技术的各种应用问题进行详细讲解。
第1章绪论，主要介绍物联网时代的相关技术，尤其是智能感知技术。针对目前智能感知技术难以处理趋势性、经验性、不确定性、随机性和模糊性的信息，引出了智能视频感知技术出现的必然性。
第2章智能视频分析技术，主要介绍视频图像序列中的背景建模、前景对象的检测、识别、跟踪，并对其行为进行理解和描述的关键技术与实现方法，同时也阐述了当今国内外最新的研究成果及存在的一些科学问题；针对目前视觉获取技术难以满足行为识别和动态图像理解等方面的需求，最后引出了全景视觉、全景立体视觉的重要性。
第3章全方位视觉传感器技术，主要介绍全方位视觉传感器的设计、标定及全景图像的处理等内容；讨论了全方位视觉传感器的优点与特长，作为智能视频技术的核心是智能感知，智能感知涉及各种行为检测，行为检测离不开大范围内的视频获取；此外还介绍了三维立体全方位视觉传感器，这对三维（3D）视频数据获取提供了一种新手段，可以在此基础上开发出各种智能化的视频分析系统。
第4章智能全景视频分析技术的应用，主要介绍全方位视觉传感器和计算机视觉结合的各种应用，这些大多数是笔者多年来科研成果的总结。目的是强化计算机视觉及全方位视觉传感器基础中的一些重要概念，读者可以从各种应用实例中得到启发，加深对全方位视觉传感器、计算机视觉及模式识别技术的理解。读者可以根据自己的工程及专业特点，有选择地阅读。
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，这一章的内容主要解决目前智能全景视频分析系统较高的开发成本和较长的开发周期问题，以及如何快速有效地搭建智能视频感知框架等问题。
本书适合于从事物联网和智能视频分析领域研究和实际工程项目开发的广大读者阅读。书中从全景视频图像的获取、处理、传输和理解发布的过程出发，用各种应用案例系统讨论全景视频数据如何获取、如何将全景视频数据加工成视频信息、如何将视频信息加工成知识，以及如何用这些知识自动进行决策，为从事这方面学习和研究的学生、科研工作者及项目开发人员提供帮助。书中的很多内容都是笔者多年来从事智能视频方面科学研究的成果，其中很多实例就是来自笔者所申请的国家发明专利中的内容，因此，本书不仅可以作为专业技术人员的一本实用参考资料，也可以作为发明创新的启蒙教材，更适合作为从事物联网技术的高年级本科生和研究生的教材。
做高年级本科生或研究生计算机视觉课程的教材时，建议将本书作为数字图像处理和计算机视觉的高级课程或者后续课程，同时本书也可以作为视频监控企业的培训教材，用于提升员工智能视频方面的理论水平和实战能力。相信通过本书的学习，能够拓宽读者的视野，从实战中真正把握智能视频分析技术的精华。笔者相信，基于视觉的智能感知领域覆盖面非常大，只要从工程实际问题出发，通过模仿本书的案例，按照书中介绍的工学方法，是完全可以进行各种创新活动的，期待看到读者的各种发明创造。
用8个字来概括本书的内容，就是“视觉艺术、认知科学”。本书中很大一部分内容涉及人的行为识别与理解及人类对各种事物的认知，其中也包括人类的第六感。例如，智能视频安防监控需要对作案人行为特征进行解释，对ATM的智能视频监控需要了解针对ATM的几种犯罪行为模式，对道路的智能视频监控需要了解违章行为的特征，对空巢老人、病人、儿童的看护也是以正确理解他们的行为为前提的，因此，在这个层面上可以认为属于认知科学，但是要对现有的所有行为视频图像进行分析是远远不能满足实际需要的，例如，将作案目标、地点、手段和时间的选择作为系列犯罪案件的重要指标来识别作案人行为特征，将人的姿态、活动方向和速度作为识别老人和病人的跌倒事件，对这些场景、对象和对象的行为都需要像电影的导演一样将其演绎成动态图像序列，因此，从这个层面上看，可以认为是一种视觉艺术。智能全景视频分析技术将在现实增强技术（现代视觉艺术）中发挥重要作用，通过该技术能很好地把虚拟物体与真实环境紧密结合起来，用于增强人们对真实环境的理解与体验。
要想使本书的内容面面俱到是不太现实的。本书涉及物理学、高等数学、数值计算、计算机软件、数字图像处理、机器视觉、计算机视觉、模式识别和人工智能等方面的内容，这些方面的具体内容已有专门的相关教材和参考书籍。由于本书直接面对解决智能全景视频分析方面的一些科学和实际工程应用问题，相信已经对数字图像处理和计算机视觉的基础知识比较了解的读者都能够看懂，对于一些尚未接触过数字图像处理和计算机视觉的读者，建议在读本书时配一本计算机视觉、机器视觉及模式识别方面的相关书籍，或者随时通过搜索引擎检索关键词来获得相关知识。
本书也可以作为一本物联网技术的科普读物，尤其是对关注物联网技术的年轻学子来说，可以开阔视野，激发对这门“人天合一”技术的学习热情。本书同样也可以作为从事智能视频分析工程技术人员的自学教材和手册，第4章中所介绍的各行各业的智能视频分析解决方案，是提高从事智能视频分析工程技术人员业务水平的有效途径。希望本书的出版能为我国物联网技术的发展、为普及智能视频分析技术尽微薄之力。
关于具体实现和编程语言问题，虽然本书所介绍的案例都是用Java语言开发实现的，采用了基于Java语言的中间件技术，但是本书的介绍不依赖任何编程语言，而是使用了通用的算法符号和流程。对于已经学会编程的读者来说，实现这些算法并非十分困难，有些可以直接调用OpenCV和JavaCV所提供的函数库，这一点从笔者所指导的学生身上已经得到证明，其中不少算法都是本科毕业生和硕士研究生的毕业论文实现的，借此也对学生们所做的贡献表示感谢。
这本书从酝酿、动笔到成稿整整花费了两年多时间，当然由于笔者的惰性及我国高等教育中一些不合理的考核体系，使得笔者多次动笔又多次放弃书稿的写作。在执笔过程中，发现智能全景视频分析技术还存在着很多未知科学问题需要进一步探索，想等到智能视频感知技术比较完善后再动笔（为主观不努力的解脱之词），但是想到很多年轻学子向我咨询做科学研究时课题立项、设计等过程中所遇见的困惑，想到电子工业出版社万子芬编辑多次的敦促和鼓励，想到普及为人类谋福祉技术的责任感和使命感……幸亏笔者每年都要写10万字该领域研究的专利稿件，为本书的写作积累了大量的素材。本书成稿之际，十分感谢家人和朋友对笔者著书期间的理解和支持。本书中介绍的一些研究得到了国家基金（基金号：61070134，项目名称：主动三维立体全景视觉传感技术研究）的资助，本书的出版得到了浙江省重中之重学科“信息处理与自动化技术”和浙江工业大学2012年度专著与研究生教材出版基金的资助，在写作过程中得到了石兴民博士的帮助，在此一并表示感谢！由于时间仓促、学识水平有限，不足之处望读者不吝赐教。
最后，让我们怀着“天人合一”为人类社会谋福祉的理想，践行“人天合一”的技术路线，自觉地利用自然界为人类社会谋福祉，自觉地为保护我们人类赖以生存的环境尽自己的一份责任。
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