当机器看懂天空：算法引擎点燃低空经济万亿未来 - 中国高校教材图书网
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书名： |
当机器看懂天空：算法引擎点燃低空经济万亿未来
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| ISBN： | 978-7- 5654-5892-7 |
责任编辑： | |
| 作者： |
雷帮军、余娇娇、 李伟生
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装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥139.00
折扣价：￥125.10
折扣：0.90
节省了13.9元
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千字数： |
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| 出版社： |
东北财经大学出版社 |
装订： | 平装 |
| 出版日期： |
2026-04-01 |
页数： |
328页
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| 每包册数： |
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立体化教材： | |
| 专业分类： | |
中图法分类： | |
| 用途分类： | |
读者分类： | |
| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 印刷日期： | |
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| 内容简介： |
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我们正处在一个由数据驱动、智能主导的深刻变革时代。科技不再仅仅是工具，而是重塑经济形态的根本力量，其将人类社会的经济版图从传统的二维地面向空中延伸，拓展至三维空间。在这一浪潮中，“低空经济”作为三维空间资源开发的关键突破口，正在从概念走向规模化落地，成为全球新一轮产业竞争的战略高地。无人机穿梭于城市楼宇之间、飞翔在广袤田野之上，承担着物流配送、应急救援、环境监、农业植保等多样化任务，编织出一张立体化、动态化的新型经济网络。然而，真正推动这场变革的，并非飞行器本身的机械进步，而是其背后日益成熟的机器学习体系，尤其是以计算机视觉和大语言模型（LLM） 为代表的两大人工智能支柱技术。它们共同构成了低空智能系统的“感知之眼”与“认知之脑”，使无人系统得以在复杂环境中自主运行，并将物理世界的实时信息转化为可理解、可决策、可价值化的数字资产。正是基于多年来在计算机视觉领域的研发积累，我们撰写了此书。出版本书的主要目的是系统性地剖析这双“智慧之眼”的内部构造，为行业清晰地梳理出从单目标跟踪（SOT） 到多目标跟踪（MOT）、从经典的Siamese 网络到前沿的Transformer 架构等一系列核心算法的脉络。我们希望，能够为关注低空经济的从业者提供一份关于感知基础的技术实录。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
第1 章 低空经济与机器学习的融合背景 / 1
1.1 低空经济概述 / 1
1.2 低空经济的技术要求 / 25
1.3 低空经济中机器学习的推动作用 / 40
1.4 本书概述 / 57
第2 章 低空经济中的机器学习基础与技术要求 / 65
2.1 机器学习核心概念 / 65
2.2 低空经济中的机器学习技术 / 75
2.3 技术挑战 / 82
2.4 机器学习模型的开发与部署 / 88
2.5 本章小结 / 95
第3 章 低空经济中的目标检测技术 / 97
3.1 低空经济中目标检测的关键作用与挑战 / 97
3.2 基础目标检测模型 / 103
3.3 用于空中检测的先进算法 / 110
3.4 弥合算法与现实之间的鸿沟 / 125
3.5 未来展望 / 131
3.6 本章小结 / 139
目录
2 当机器看懂天空：算法引擎点燃低空经济万亿未来
第4 章 低空经济中的目标跟踪 / 142
4.1 引言：从检测到持续感知——低空经济的视角 / 142
4.2 空中跟踪的复合型挑战 / 143
4.3 视觉目标跟踪算法的演进 / 145
4.4 高性能孪生网络跟踪算法 / 154
4.5 无人机跟踪的分类与核心挑战 / 169
4.6 应用与系统集成 / 176
4.7 高级跟踪策略 / 182
4.8 本章小结 / 189
第5 章 路径规划与自主导航 / 191
5.1 路径规划的理论基础 / 191
5.2 自主导航的核心挑战 / 197
5.3 低空经济的典型应用 / 203
5.4 案例研究 / 209
5.5 本章小结 / 214
第6 章 异常检测与系统安全 / 216
6.1 引言 / 216
6.2 无人机异常分类体系 / 219
6.3 用于异常检测的机器学习框架 / 227
6.4 基于去雾模型的先进视觉检测技术 / 234
6.5 安全保障与监管 / 243
6.6 与路径规划的协同效应及未来展望 / 249
6.7 本章小结 / 254
第7 章 低空经济中的新兴技术 / 256
7.1 边缘计算与分布式学习 / 256
目录 3
7.2 数字孪生与仿真 / 264
7.3 人机协作与智能开发 / 272
7.4 前沿技术案例研究 / 280
7.5 本章小结 / 289
第8 章 未来展望与研究方向 / 290
8.1 引言 / 290
8.2 公众信任 / 295
8.3 规模化运营 / 303
8.4 前沿研究与探讨 / 311
8.5 万亿未来市场 / 321
8.6 全书总结 / 326
参考文献 / 328
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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