自动检测与转换技术 9787115226754 人民邮电出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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裴蓓 著

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• 质量控制
• 机械工程
• 人民邮电出版社
• 9787115226754

店铺： 花晨月夕图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115226754

商品编码：29436222898

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名：自动检测与转换技术

定价：25.00元

作者：裴蓓

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787115226754

字数：332000

页码：212

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍在工业、科研、生产、生活等领域常用传感器的基本概念、工作原理、特性参数等。书中按照不同的测量参数分类对不同的传感器进行介绍，包括温度传感器，光电传感器，磁电传感器，气体和湿度传感器、力和位置传感器、新型传感器和智能传感器。
　　本书注重应用性和实用性，强调对技能的培养，适用于中等职业学校电气运行与控制专业、机电技术应用专业、电子技术应用专业等相关专业，也可作为工业领域、家电维修等相关行业维护、维修传感器的操作工人的参考用书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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智能感知时代的基石：精准识别与高效转化 我们正身处一个数据爆炸、信息涌动的智能感知时代。从工业自动化到智慧医疗，从自动驾驶到智能家居，各类传感器和设备以前所未有的速度产生海量的数据。这些数据，如同未经雕琢的璞玉，其价值的实现，离不开两大核心技术：自动检测与高效转换。它们是智能感知系统能否精准理解世界、有效响应指令的基石，更是推动社会各领域智能化进程的关键驱动力。 自动检测：洞察秋毫的“慧眼” 自动检测技术，顾名思义，是指在无需人工干预的情况下，对特定目标或状态进行自动识别、判断和测量的一系列方法与技术。其核心在于赋予机器“看”和“辨”的能力，使其能够从复杂的环境中提取出关键信息，并作出有意义的判断。 1. 核心原理与关键要素 自动检测并非单一的技术，而是融合了多种学科和技术的综合体。其实现往往依赖于以下几个关键要素： 传感器技术： 这是自动检测的“感官”。无论是光学传感器（如摄像头、激光雷达）、声学传感器（如麦克风、超声波传感器）、电磁传感器（如雷达、磁力计），还是化学传感器（如气体传感器、pH传感器），它们负责捕捉物理世界或特定环境中的信号，并将这些信号转化为机器可读的数据。传感器的性能，如精度、灵敏度、采样频率、工作范围等，直接决定了检测的“分辨率”和“质量”。 信号处理与特征提取： 传感器捕获的原始数据往往是嘈杂、冗余的，包含大量噪声和无关信息。信号处理技术（如滤波、降噪、采样率转换）旨在净化数据，使其更易于分析。特征提取则是从处理后的数据中，找出能够区分不同目标或状态的独特属性，例如图像中的边缘、纹理、颜色，音频中的频率、振幅，或时间序列中的峰值、谷值等。这些特征是后续识别的关键依据。 识别与分类算法： 这是自动检测的“大脑”。基于提取的特征，算法需要将其与预先建立的模型或数据库进行比对，从而判断目标属于哪一类别，或者系统当前处于何种状态。传统的识别方法包括基于模板匹配、统计学方法（如支持向量机SVM、隐马尔可夫模型HMM）等。近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）在图像识别、循环神经网络（RNN）在序列数据分析等方面取得了突破性进展，极大地提升了自动检测的准确性和鲁棒性。 决策与输出： 识别结果的最终输出，可以是简单的“是/否”判断、数值的测量值，也可以是更复杂的操作指令。例如，在工业生产线上，检测到产品缺陷后，自动检测系统会发出指令，将不合格品剔除。在自动驾驶中，检测到障碍物后，系统会做出避让决策。 2. 自动检测的应用场景 自动检测技术的应用几乎渗透到现代社会的各个角落： 工业制造： 产品质量检测（缺陷识别、尺寸测量）、生产过程监控、自动化装配、机器人导航与避障。例如，电子元器件的自动光学检测（AOI）能够快速准确地发现焊接不良、元器件错位等问题，极大地提高了生产效率和产品合格率。 交通运输： 车辆识别与跟踪（车牌识别、车型识别）、交通流量监测、交通信号灯智能控制、自动驾驶中的环境感知（障碍物检测、车道线识别、行人检测）。 医疗健康： 影像诊断辅助（病灶识别、医学影像分析）、生命体征监测（心率、血压、血氧）、药物自动分拣与识别、基因序列分析。 安防监控： 人员识别与行为分析（人脸识别、步态识别）、异常事件检测（入侵检测、跌倒检测）、车辆违章抓拍。 环境保护： 污染物监测（气体浓度、水质指标）、野生动物监测与识别、植被健康状况评估。 消费电子： 智能手机的面部解锁、语音助手识别、图像自动增强与分类、智能家居的场景识别与联动。 3. 发展趋势与挑战 自动检测技术正朝着更高精度、更快速度、更强鲁棒性、更低成本的方向发展。 融合感知： 将多种传感器的数据进行融合，弥补单一传感器的不足，提升整体检测的可靠性。例如，激光雷达与摄像头数据的融合，能够实现更精确的三维环境感知。 实时性与边缘计算： 随着物联网设备的普及，对数据处理的实时性要求越来越高。将计算能力部署到靠近数据源的边缘设备上，减少网络延迟，提高响应速度。 可解释性AI： 尤其是在医疗、金融等高风险领域，对AI模型的决策过程进行解释，建立信任，是未来发展的重要方向。 低功耗与小型化： 满足嵌入式设备和移动应用的需求。 然而，自动检测也面临着诸多挑战，如复杂多变的真实环境（光照变化、遮挡、噪声）、目标的多样性与相似性、数据隐私与安全、算法的泛化能力等。 高效转换：赋能智能的“翻译官” 如果说自动检测是赋予机器“看见”和“理解”的能力，那么转换技术则是将这些感知到的信息，以最优化的方式进行处理、编码、传输或执行，使其能够被下游系统有效利用，最终实现智能化决策与行动。转换并非简单的格式转换，而是涉及数据压缩、编码、解码、协议适配、格式统一等一系列复杂过程，旨在消除信息在传递和处理过程中的“障碍”，确保“信息通畅”。 1. 转换的类型与意义 转换技术在智能感知链条中扮演着至关重要的角色，其主要体现在以下几个方面： 数据压缩与编码： 原始传感器数据量巨大，直接传输和存储会占用大量资源。通过高效的压缩算法（如JPEG、H.264/H.265用于图像视频，FLAC、MP3用于音频）可以显著减小数据体积，同时尽量保留关键信息。编码技术则将数据转化为适合传输或存储的格式，例如将模拟信号转换为数字信号（ADC）。 格式转换与协议适配： 不同设备、不同系统产生的数据格式千差万别，通信协议也各不相同。转换技术能够将这些异构数据统一为标准格式，使不同设备之间能够相互理解和通信。这在构建大规模物联网系统时尤为关键。例如，将MQTT协议的数据转换为HTTP协议，或将JSON格式的数据解析为XML格式。 数据预处理与特征工程： 在某些场景下，转换不仅仅是格式的改变，更包含了对数据的进一步处理，使其更适合机器学习模型。这可能包括数据标准化、归一化、特征选择、特征组合等，以提高模型的训练效率和预测精度。 信息解码与重构： 与压缩编码相对应，接收端需要对压缩后的数据进行解码，恢复原始信息。在某些情况下，可能需要进行信息重构，例如从低分辨率的图像生成高分辨率的图像（超分辨率技术）。 执行指令的转换： 自动检测系统产生的指令，可能需要被转化为具体设备的驱动信号或控制命令。例如，图像识别系统识别到“开灯”指令，需要将其转换为对智能灯泡发送的特定电信号。 2. 转换技术的应用场景 转换技术贯穿于智能感知信息的整个生命周期： 通信传输： 在远程监控、视频会议、云端AI分析等场景中，数据的压缩与编码技术至关重要，它们决定了传输效率和带宽占用。 存储与检索： 优化数据存储格式，提高存储密度，加速数据检索速度。 跨平台交互： 确保不同硬件平台、软件系统之间的数据互通性，是构建开放、兼容性强的智能生态系统的基础。 人机交互： 将机器理解的信息，转换为人类可读的语言、图像或触觉反馈；反之，将人类的语音、手势等输入，转换为机器可执行的指令。 大数据分析： 将原始、多源异构的数据进行清洗、转换、融合，形成适合分析的数据集。 3. 发展趋势与挑战 转换技术的进步与自动检测技术息息相关，并朝着更智能、更高效、更低延迟的方向发展。 智能压缩与自适应编码： 根据应用场景和内容的重要性，动态调整压缩率和编码策略，实现“按需感知、按需传输”。 端到端优化： 将检测、转换、决策等环节进行端到端的协同优化，整体提升系统性能。 轻量化与高效能： 尤其是在资源受限的边缘设备上，需要开发低功耗、高效率的转换算法。 安全性与隐私保护： 在数据转换过程中，确保数据的安全性和用户隐私不被泄露，是越来越重要的议题。 挑战在于如何在保证信息保真度的前提下，实现极致的压缩；如何在复杂多变的环境中，设计出鲁棒且高效的转换算法；如何平衡计算复杂度与实时性需求。 协同共生：智能感知未来的基石 自动检测与高效转换并非孤立存在，而是相互依赖、协同共生的关系。自动检测技术提供“原始情报”，而高效转换技术则负责将这些情报进行“精加工”和“快速传递”，使其能够被最终的决策者（无论是人类还是AI系统）所理解和运用。 一个高质量的自动检测系统，如果其输出的数据无法被高效地转换和利用，其价值将大打折扣。反之，即使拥有高效的转换能力，如果检测到的信息本身就失真或不准确，那么转换后的数据也毫无意义。因此，对自动检测与转换技术的深入研究和创新，是构建强大、可靠、高效的智能感知系统的必由之路。 它们共同构成了连接物理世界与数字世界的桥梁，为我们描绘了一个更加智能、更加便捷的未来蓝图。

评分☆☆☆☆☆

从封面设计和书名来看，这本书给我的第一印象是它属于技术性很强的领域。我一直对那些能够让机器变得“聪明”的技术很感兴趣，而“自动检测”恰恰是实现智能化的重要一环。我猜想这本书会详细介绍各种自动检测的原理、方法和应用，可能涵盖了图像识别、模式识别、传感器技术等多个方面。而“转换技术”这个部分，我理解可能指的是将检测到的信息进行处理、分析和转化的过程，例如将原始的传感器数据转化为有意义的识别结果，或者将一种数据格式转换为另一种格式以便于后续处理。对于我这样的读者来说，这本书可能提供了一个深入了解自动化检测系统内部工作原理的机会，让我能够更好地理解并可能应用于我自己的学习或工作中，这让我感到非常期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，颜色搭配比较沉稳，给人一种专业、严谨的感觉。我一直对“自动检测”这个概念很感兴趣，总觉得它背后隐藏着很多神奇的技术，能够让机器“看懂”世界。虽然这本书的具体内容我还没来得及深入研究，但单从书名和出版社来看，这应该是一本比较硬核的技术类书籍，适合那些对图像识别、模式匹配、或者更广泛的计算机视觉领域有浓厚兴趣的读者。我猜里面应该会涉及很多算法、模型，甚至可能还会介绍一些实际的应用案例，比如工业自动化中的缺陷检测，或者安防领域的人脸识别等等。我对于“转换技术”的部分也很好奇，不知道是指数据格式的转换，还是信号的转换，或者是某种意义上的“意图”转换。总而言之，这本书给我的第一印象是，它可能是一扇通往更智能世界的大门，里面蕴含着值得探索的奥秘，让我充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它是一本非常扎实的技术手册。虽然我还没有深入阅读，但从书名和出版信息来看，它似乎聚焦于“自动检测”和“转换”这两个核心领域，这听起来就充满了技术含量。我个人对能够实现自动化和智能化的技术一直有着浓厚的兴趣，因为它们代表着未来的发展方向。我猜测这本书会详细介绍各种自动检测的原理和方法，可能包括光学检测、声学检测、电磁检测等，还会涉及相关的传感器技术和数据采集技术。至于“转换技术”，我猜想可能更多地偏向于数据的处理和转化，例如将原始数据转化为易于分析的格式，或者将某种形式的能量或信息转化为另一种可用的形式。对于我这样的技术爱好者来说，这本书无疑是了解相关领域最新进展和技术细节的宝贵资源，让我充满探索的渴望。

评分☆☆☆☆☆

拿起这本书，我首先注意到的是它比较厚实，这通常意味着内容会比较丰富和深入。虽然我并不直接从事这个领域的工作，但“自动检测”这个词总能引起我的联想，让我想到很多科幻电影中的场景，比如机器人能够自主识别危险，或者智能系统能够自动分析大量数据。人民邮电出版社的名字也让我觉得这本书的专业性应该有保障。我推测这本书可能会从基础理论讲起，然后逐步深入到各种检测算法，比如各种传感器技术、图像处理技术、信号分析技术等。而“转换技术”部分，我猜想可能涉及到如何将检测到的信息进行进一步的处理和应用，比如将图像信息转化为可执行的指令，或者将模拟信号转换为数字信号。对于我而言，这本书可能是一个了解前沿技术、拓展知识视野的绝佳机会，即使不能完全掌握所有内容，也能从中获得很多启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书脊设计简洁明了，虽然我对具体的技术细节了解不多，但“自动检测与转换”这个主题本身就很有吸引力。我个人对科技发展的趋势总是充满好奇，尤其是在人工智能日益普及的今天，那些能够让机器自主完成任务的技术更是让人眼前一亮。这本书听起来就像是那种能够揭示技术背后原理的宝藏。我猜测里面可能会有很多图示和公式，用来解释复杂的概念，这对我这样的初学者来说，或许需要一些耐心去消化。但另一方面，如果能理解了这些，就能更好地理解我们身边那些智能化的设备是如何工作的，比如自动驾驶汽车的感知系统，或者智能家居中的语音识别。我对“转换技术”部分尤其好奇，想象着它可能涉及到如何将原始的、杂乱的数据转化为有用的信息，或者如何将一种形式的能量或信号转化为另一种形式。这本书就像一个充满未知但又令人着迷的领域，等待着我去发掘。