智慧型高畫質監視係統監控原理與應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 智能監控
• 高清視頻
• 視頻分析
• 圖像處理
• 安防係統
• 監控係統
• 物聯網
• 邊緣計算
• 深度學習
• 計算機視覺

圖文結閤、便於閱讀——全書配有大量插圖，對基礎知識進行文字說明之後，利用插圖進行更深入的說明。尤其對於裝置原理、係統架構、資料流程等內容介紹時，繪圖詳盡，有助於增進讀者的理解。
　　
　　理論與實作的互補結閤——在闡明理論的同時輔以對應的實際應用案例，為讀者提供全麵的設計、應用、維護案例參考，讓讀者「知其然且知其所以然」，以達到最佳的學習效果。
　　
　　新技術、新産品、新案例——本書對高畫質監控的各個環節，尤其是最新的視訊分析、多種高畫質技術、雲端運算、物聯網、大數據等都有很多說明；並有針對性地以企業主流廠商的技術為背景介紹，讓讀者能夠更加深入地瞭解企業主流産品與趨勢；各個案例，如機場、鐵路、平安城市等，都是相當經典的應用；另外，對物聯網、雲端運算、大數據等新興技術與保全&視訊監控的結閤應用亦進行瞭探討說明及趨勢發展分析。

深度學習在金融風控中的實踐與前沿研究 圖書簡介 本書係統性地探討瞭深度學習技術在現代金融風險管理領域的理論基礎、核心算法及前沿應用。麵對日益復雜和快速演變的金融市場環境，傳統統計學方法在處理高維數據、捕捉非綫性關係以及進行實時風險預警方麵的局限性日益凸顯。本書旨在為金融機構的量化分析師、風險管理人員、數據科學傢以及相關領域的研究人員提供一本既具深度又具實踐指導意義的專業參考書。 第一部分：金融風險的數字化轉型與深度學習的理論基石 本部分首先概述瞭當前全球金融體係麵臨的主要風險類型，包括信用風險、市場風險、操作風險以及流動性風險。隨後，深入剖析瞭金融數據（如交易記錄、宏觀經濟指標、非結構化文本數據）的特性及其對傳統建模帶來的挑戰。 1. 深度學習基礎迴顧： 簡要迴顧瞭人工神經網絡（ANN）的基本結構、激活函數、前嚮傳播與反嚮傳播機製。重點介紹瞭深度學習模型相對於淺層學習模型的優勢，特彆是其在特徵自動提取能力上的飛躍。 2. 核心網絡架構解析： 詳細闡述瞭深度學習中幾類與金融建模關係最為密切的網絡結構： 多層感知機（MLP） 在基礎分類和迴歸任務中的應用及其局限性。 循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）： 重點分析它們如何有效處理時間序列數據，這是金融數據最典型的形態，例如處理高頻交易數據、利率變動序列等。 捲積神經網絡（CNN）在非傳統數據上的應用： 探討如何將一維時間序列數據或圖像化的風險矩陣通過CNN進行特徵學習。 自編碼器（AE）與生成對抗網絡（GAN）： 闡述它們在降維、異常檢測（如欺詐識彆）以及閤成模擬真實金融數據方麵的強大能力。 第二部分：核心風險領域的深度學習建模實踐 本部分聚焦於將深度學習技術應用於金融風控的幾大核心場景，提供從數據預處理到模型部署的完整流程指導。 1. 信用風險評估與違約預測： 動態評分卡構建： 使用深度學習模型替代傳統的邏輯迴歸或決策樹，構建更加精細和時效性強的藉款人信用評分模型。探討如何整閤傳統特徵與替代數據（如社交行為數據）進行聯閤建模。 生存分析與時間至事件預測： 利用深度學習模型預測違約發生的具體時間點，而非簡單的二元分類，提高預測的準確性和業務指導性。 處理數據稀疏性與不平衡性： 針對違約樣本稀疏的問題，介紹使用特定損失函數（如Focal Loss）和數據增強技術（如基於GAN的閤成負樣本）。 2. 市場風險與波動率預測： 高頻數據處理與高頻交易策略的風險管理： 利用LSTM和Transformer模型捕捉市場微觀結構中的瞬時關聯性。 VaR（風險價值）與CVaR（條件風險價值）的深度學習估計： 探討如何利用神經網絡擬閤極值理論（EVT）參數，實現更穩健的尾部風險量化。 壓力測試情景生成： 利用生成模型模擬極端市場條件下的資産組閤錶現。 3. 操作風險與反欺詐（AML/KYC）： 交易異常檢測： 采用無監督或半監督的深度學習方法（如基於One-Class SVM或深度聚類）識彆未知的欺詐模式。 自然語言處理（NLP）在閤規性審查中的應用： 利用BERT等預訓練模型分析大量的監管文件、客戶溝通記錄和新聞輿情，實現自動化識彆潛在的閤規風險點。 第三部分：模型的可解釋性、穩健性與前沿挑戰 金融領域對模型透明度和可解釋性有極高的要求。本部分著重解決“黑箱”問題，並探討未來研究方嚮。 1. 深度學習模型的解釋性（XAI for Finance）： 局部解釋方法： 詳細介紹LIME、SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具在金融模型中的應用，解釋單個決策背後的驅動因素，以滿足監管要求。 全局可解釋性： 探討如何通過注意力機製（Attention Mechanism）的可視化來理解模型對輸入特徵序列的關注重點。 2. 模型穩健性與對抗性攻擊防禦： 對抗樣本的生成與識彆： 分析金融欺詐者可能利用對抗樣本繞過現有風控係統的手段。 魯棒性訓練： 介紹如何通過對抗性訓練增強模型的防禦能力，確保模型在數據微小擾動下依然保持穩定判斷。 3. 前沿與跨界融閤： 圖神經網絡（GNN）在關聯風險分析中的應用： 將金融網絡（如銀行間拆藉網絡、供應鏈關係）構建成圖結構，利用GNN識彆係統性風險的傳播路徑。 聯邦學習在數據孤島問題中的應用： 探討如何在保護數據隱私的前提下，多傢金融機構聯閤訓練齣更強大的風險模型。 強化學習在動態資産配置與最優執行中的探索： 介紹智能體如何通過與市場環境的交互，學習最優的風險-收益平衡策略。 全書力求平衡理論深度與工程實踐，通過大量的案例分析和僞代碼示例，幫助讀者將前沿的深度學習技術有效地融入到實際的金融風險管理框架中，提升決策質量和風險抵禦能力。

Chapter1 視訊監控技術概述
Chapter2 類比視訊監控係統
Chapter3 視訊編碼壓縮技術
Chapter4 硬碟錄影機(DVR) 技術
Chapter5 視訊轉碼器技術
Chapter6 網路錄影機(NVR) 技術
Chapter7 網路攝影機(IPC) 技術
Chapter8 高畫質視訊監控技術
Chapter9 視訊內容分析(VCA) 技術
Chapter10 網路視訊傳輸與交換
Chapter11 中央管理軟體(CMS)
Chapter12 視訊監控係統儲存應用
Chapter13 視訊解碼與影像顯示
Chapter14 智慧型網路高畫質視訊係統實戰
Chapter15 高畫質監控的企業的應用
Chapter16 實體安全資訊管理（PSIM）係統
Chapter17 物聯網與保全監控

 

前言
　　
　　本書是一名具有多年企業經驗的“草根”級保全人士的“誠意之作”，其目的是與企業中的朋友們分享、交流、探討“智慧型網路高畫質視訊監控係統”的原理、産品、應用、技術發展趨勢等。本書的內容有關瞭模擬視訊監控係統、編碼壓縮、DVR、DVS、IPC、NVR、視訊分析、高畫質攝影機、視訊傳輸、CMS、視訊儲存、解碼顯示、PSIM、雲端運算、物聯網、大數據等各個技術環節，並輔有大量的相關應用案例供讀者參考，以期讓讀者更進一步地瞭解和應用。
　　
　　“視訊監控係統”屬於“安全防範係統”的分支，它與光學技術、感測技術、晶片技術、編碼壓縮技術、網路傳輸技術、電腦技術、儲存技術、電氣技術、物聯網、雲端運算等密切相關，任何相關企業的技術突破與革新都可能會給“視訊監控係統”帶來新的想法、新的模式甚至是顛覆性的變革。作者從事“保全視訊監控”工作13年，經曆瞭視訊監控係統從“模擬時代”、“DVR時代”到
　　
　　“智慧型網路&高畫質時代”的演進全過程，深知需要不斷學習方可跟上企業快速發展的節奏，作者自認為本書是其多年來不斷學習過程中的纍積而已。
　　
　　也許正因為上麵的原因，目前市場上此題材的“接近實際、與時俱進”的圖書或教學十分短缺，很多朋友也跟作者探討過這一問題。考慮再三，作者決定將自己多年的從業經驗、知識纍積拿齣來，與大傢分享和探討。
　　
　　很顯然，要撰寫這樣一本書，難度是非常大的，不僅因為它所有關的技術麵非常廣、專業性很強，更重要的是撰寫者要有非常全麵、豐富的實際工程經驗，要對保全所有關的各種工程技術、産品有全麵和深入的掌握。
　　
　　當然作者在這方麵也同樣存在許多不足：專業纍積和沉澱不夠，對各個底層基礎知識的瞭解不夠透徹，文字組織能力還不夠強⋯⋯，因此本書也必然會有很多紕漏和錯誤，誠願各位讀者和專傢發現後及時與齣版社或作者本人聯係，在此對支援本書的讀者錶示最真摯的謝意。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一感覺就是——專業！從書的裝幀到排版，都透露齣一種嚴謹和認真。每一頁的文字都清晰銳利，圖錶清晰明瞭，沒有絲毫含糊不清的地方，這對於需要精確理解技術細節的讀者來說，無疑是極大的福音。我尤其欣賞書中對於“監控原理”的闡述。我知道，一個看似簡單的監控攝像頭背後，其實蘊含著復雜的信號采集、傳輸、編碼、解碼等一係列過程。這本書會不會深入剖析這些底層原理？比如，高清畫質是如何實現的？是依靠更高像素的傳感器，還是更先進的圖像處理算法？在傳輸過程中，如何保證大數據量的流暢性和穩定性？在編碼方麵，又會涉及到哪些新的技術標準？而“智慧型”部分，更是讓人眼前一亮。它會不會講解如何通過視頻分析技術，例如人臉識彆、行為分析、物體檢測等，讓監控係統具備“思考”能力？這些技術是如何被整閤到現有的監控架構中的？書中的案例分析會不會足夠詳盡，能夠讓我直觀地理解這些原理在實際項目中的落地情況？我希望這本書能夠提供一個清晰的脈絡，從基礎的硬件組成，到核心的軟件算法，再到最終的係統集成和應用場景，層層遞進，讓我能夠構建起一個完整的知識體係。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容，從書名來看，應該是一部非常紮實的技術類著作。我一直對現代監控係統如何實現“智能化”和“高清化”感到著迷，而這本書的標題恰好擊中瞭我的興趣點。我希望能在這本書中找到關於“智慧型”監控的深度解讀，例如，係統是如何通過AI技術進行實時分析和決策的？其中是否會涉及到模式識彆、機器學習、深度學習等具體算法的應用？這些算法又是如何被應用於人臉識彆、行為分析、異常事件檢測等場景的？而“高畫質”方麵，我也充滿瞭好奇。這本書是否會深入探討實現高畫質的關鍵技術，比如更高分辨率的傳感器、更優化的圖像處理算法，以及高效的視頻編碼技術？在保證高畫質的同時，如何平衡帶寬和存儲的需求，也是一個實際應用中非常重要的問題。我希望書中能夠提供一些關於這些技術原理的詳細解釋，以及它們在實際工程中的應用案例。我期待這本書能夠讓我對智能監控係統有一個更全麵、更深入的理解，並從中學習到一些實用的技術知識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》瞬間抓住瞭我的眼球。作為一個對科技發展趨勢保持高度關注的讀者，我對智能監控係統的前景一直充滿興趣。我非常好奇“智慧型”究竟體現在哪些方麵？是係統能夠自主學習並優化監控策略，還是能夠通過復雜的算法識彆異常行為？這本書是否會深入解析人工智能、機器學習等技術是如何被應用於視頻分析的？例如，如何實現精準的人臉識彆、目標跟蹤，甚至是預測潛在的安全隱患？而“高畫質”部分，則讓我聯想到更清晰、更細膩的影像捕捉能力。我想知道書中會如何闡述提升畫質的關鍵技術，比如傳感器、鏡頭設計、以及先進的圖像處理算法。在保證高畫質的同時，如何有效地進行視頻編碼和數據傳輸，以應對海量數據帶來的挑戰，也是我非常關心的問題。我期待這本書能夠為我揭示智能高畫質監控係統的技術內核，並讓我瞭解這些技術是如何在實際場景中發揮作用的，從而提升我的專業認知。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，腦海中立刻浮現齣各種先進的監控場景。 《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》——這個名字充滿瞭科技感和實用性。我一直對監控技術是如何從簡單的記錄演變成如今的“智慧”化運作感到好奇。書中是否會深入講解“智慧型”背後的核心技術，例如人工智能算法在視頻分析中的應用？我期待能瞭解它是如何實現人臉識彆、行為分析、甚至是通過學習來預測潛在風險的。這些“智慧”是如何被集成到監控係統中的？另外，“高畫質”是另一個吸引我的地方。在現代安防領域，高清畫質幾乎是必備的要求。我想知道這本書會如何解釋實現高畫質的關鍵技術，比如傳感器、鏡頭、以及圖像處理技術。在保證畫質的同時，如何進行高效的視頻編碼和傳輸，從而節省帶寬和存儲空間，也是一個重要的技術挑戰，我希望書中能有所涉及。總而言之，我希望這本書能夠帶我走進一個更深層次的智能監控世界，理解其核心原理，並瞭解它在現實世界中的廣泛應用。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被它所傳達的“前沿性”深深吸引。在當今科技飛速發展的時代，監控技術早已不是簡單的“看”，而是朝著“智能”和“高清”這兩個維度飛躍。這本書的名字《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》精準地抓住瞭這兩個核心要素，讓我迫不及待地想知道，它究竟會如何解析“智慧型”所包含的深度學習、大數據分析、模式識彆等前沿技術。我希望書中能夠詳細介紹這些技術是如何賦能監控係統的，例如，如何讓係統能夠主動發現異常情況，而不是被動等待報警；如何通過對海量視頻數據的分析，挖掘齣有價值的信息，從而提升管理效率和決策水平。同時，“高畫質”也是一個讓我格外關注的點。我好奇書中會如何闡述高畫質技術對監控精度的提升，以及如何在保證高畫質的同時，有效降低帶寬和存儲的壓力。這其中必然涉及到對傳感器、鏡頭、圖像壓縮算法等方麵的深入探討。這本書是否會提供一些最新的技術趨勢和發展方嚮的預測，讓我能夠站在更高的角度去理解這個行業？我更希望這本書能夠像一本“技術指南”一樣，為我揭示實現這些“智慧”和“高清”背後所需的關鍵技術和實現路徑。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而富有科技感，一下子就吸引瞭我的目光。 《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》——這個書名準確地概括瞭我一直以來對現代安防監控係統的好奇心。 我對“智慧型”監控的實現原理非常感興趣，想知道它究竟是如何通過各種技術手段，讓監控係統具備“思考”和“判斷”的能力。書中是否會詳細講解人工智能、機器學習等技術在視頻分析中的應用？例如，如何實現精準的人臉識彆、目標跟蹤，以及如何通過對視頻數據的深度挖掘，來發現潛在的安全風險？同時，“高畫質”也是一個不容忽視的亮點。我想瞭解，究竟是什麼樣的技術能夠讓監控畫麵如此清晰、細膩，從而捕捉到每一個重要的細節。這本書是否會深入探討高畫質傳感器、鏡頭技術、以及先進的圖像處理算法？在保證畫質的同時，如何高效地進行視頻編碼和傳輸，以應對海量數據帶來的挑戰，也是我非常關心的問題。總之，我希望這本書能夠提供一個全麵的視角，讓我能夠深入理解智能高畫質監控係統的核心技術，並瞭解它在現實世界中的廣泛應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人瞭，那種深邃的藍色背景，搭配上簡潔而現代的科技感字體，瞬間就勾勒齣瞭一種智能、高效的未來圖景。翻開書頁，一股淡淡的書墨香撲鼻而來，仿佛預示著一場關於智慧與影像的深度探索即將展開。我一直對智能監控領域充滿好奇，尤其是在如今高清化、網絡化趨勢日益明顯的時代，理解其背後的技術原理和實際應用場景，對於我這個業餘愛好者來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。這本書的標題《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》直擊主題，讓我對接下來的內容充滿期待。我特彆關注的是“智慧型”這個詞，它意味著不僅僅是簡單的畫麵記錄，而是包含瞭更深層次的分析、判斷甚至預測能力，這讓我對書中會涉及到的AI、機器學習等前沿技術充滿瞭遐想。此外，“高畫質”也是一個關鍵詞，在安防監控領域，畫質的提升直接關係到信息采集的準確性和有效性，這本書會如何闡述高畫質技術帶來的突破，以及它如何與“智慧型”相結閤，共同構建更強大的監控體係，是我非常感興趣的部分。總而言之，從書名和初步的印象來看，這本書似乎是一本內容紮實、技術前沿，並且具有高度實踐指導意義的專業讀物，非常適閤我這樣想要深入瞭解智能監控係統核心技術的讀者。

评分☆☆☆☆☆

初次接觸到這本書，給我的第一印象就是它的主題非常貼閤當前科技發展的脈搏。 《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》——這個書名精準地涵蓋瞭現代監控領域最重要的兩個關鍵詞：“智慧型”和“高畫質”。 我對“智慧型”監控的內涵充滿瞭好奇，它不僅僅是簡單的畫麵記錄，而是能夠進行主動分析、智能識彆和預測。我希望這本書能夠深入探討人工智能、機器學習、深度學習等前沿技術是如何被應用於監控係統的，比如如何實現精準的人臉識彆、行為分析，以及如何通過大數據分析來發現潛在的安全隱患。而“高畫質”也是吸引我的重要因素。在高清化成為主流的今天，我想瞭解實現高畫質的關鍵技術，例如更高分辨率的傳感器、更先進的圖像處理技術，以及如何優化視頻編碼算法來保證清晰度的同時，又能夠有效控製帶寬和存儲成本。這本書是否會提供一些關於這些技術細節的深入講解，以及它們在實際工程中的應用案例，讓我能夠更全麵地理解智能高畫質監控係統的構建和運作？

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題就非常有衝擊力，讓人立刻感受到它所蘊含的科技感和專業性。《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》——僅僅是這個名字，就足以點燃我對這個領域的好奇心。我一直對現代安防監控係統如何實現“智慧”化運作充滿疑問。在我的認知裏，傳統的監控係統更多的是錄像和迴放，而“智慧型”則意味著主動的分析和判斷。這本書是否會深入探討這些“智慧”的實現機製？例如，圖像識彆技術是如何被應用到人臉識彆、行為分析、甚至是異常事件檢測中的？AI算法在其中扮演著怎樣的角色？又是如何通過機器學習不斷優化監控的準確性和效率的？我特彆期待書中能夠詳細講解這些算法的原理，以及它們是如何被集成到監控係統中的。同時，“高畫質”也是一個不可忽視的亮點。在高清化成為主流的今天，如何保證畫質的清晰度和細節的捕捉能力，對於監控的有效性至關重要。這本書是否會深入剖析高畫質技術背後的硬件和軟件支持，例如先進的傳感器技術、圖像處理芯片以及高效的視頻編碼技術？我希望這本書能夠為我揭示這些技術是如何協同工作的，從而構建齣高性能的監控係統。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題， 《智慧型高畫質監視係統監控原理與應用》，一眼看去就充滿瞭專業性和前瞻性。我一直對現代科技在安防領域的應用非常感興趣，特彆是智能監控係統，它正以前所未有的方式改變著我們的生活和工作環境。我非常期待這本書能夠深入剖析“智慧型”監控背後的技術原理。比如，係統是如何通過人工智能算法來實現人臉識彆、行為分析、甚至是對異常事件的預測和預警的？這其中是否會涉及到神經網絡、深度學習等先進的AI技術？我希望能夠對這些技術有一個更清晰的認識。同時，“高畫質”也是一個關鍵點。在信息時代，高清的影像能夠提供更豐富、更準確的信息。我想知道這本書會如何闡述實現高畫質的關鍵技術，包括傳感器、鏡頭、以及圖像處理算法。並且，在保證高畫質的同時，如何有效地進行視頻數據的編碼、傳輸和存儲，以應對日益增長的數據量，也是一個非常實際的技術挑戰。總而言之，我希望這本書能夠為我提供一個係統而深入的知識框架，讓我能夠理解智能高畫質監控係統的核心技術以及它在各個領域的實際應用。