智慧型高画质监视系统监控原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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图文结合、便于阅读——全书配有大量插图，对基础知识进行文字说明之后，利用插图进行更深入的说明。尤其对于装置原理、系统架构、资料流程等内容介绍时，绘图详尽，有助于增进读者的理解。
　　
　　理论与实作的互补结合——在阐明理论的同时辅以对应的实际应用案例，为读者提供全面的设计、应用、维护案例参考，让读者「知其然且知其所以然」，以达到最佳的学习效果。
　　
　　新技术、新产品、新案例——本书对高画质监控的各个环节，尤其是最新的视讯分析、多种高画质技术、云端运算、物联网、大数据等都有很多说明；并有针对性地以企业主流厂商的技术为背景介绍，让读者能够更加深入地了解企业主流产品与趋势；各个案例，如机场、铁路、平安城市等，都是相当经典的应用；另外，对物联网、云端运算、大数据等新兴技术与保全&视讯监控的结合应用亦进行了探讨说明及趋势发展分析。

深度学习在金融风控中的实践与前沿研究 图书简介 本书系统性地探讨了深度学习技术在现代金融风险管理领域的理论基础、核心算法及前沿应用。面对日益复杂和快速演变的金融市场环境，传统统计学方法在处理高维数据、捕捉非线性关系以及进行实时风险预警方面的局限性日益凸显。本书旨在为金融机构的量化分析师、风险管理人员、数据科学家以及相关领域的研究人员提供一本既具深度又具实践指导意义的专业参考书。 第一部分：金融风险的数字化转型与深度学习的理论基石 本部分首先概述了当前全球金融体系面临的主要风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险以及流动性风险。随后，深入剖析了金融数据（如交易记录、宏观经济指标、非结构化文本数据）的特性及其对传统建模带来的挑战。 1. 深度学习基础回顾： 简要回顾了人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数、前向传播与反向传播机制。重点介绍了深度学习模型相对于浅层学习模型的优势，特别是其在特征自动提取能力上的飞跃。 2. 核心网络架构解析： 详细阐述了深度学习中几类与金融建模关系最为密切的网络结构： 多层感知机（MLP） 在基础分类和回归任务中的应用及其局限性。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）： 重点分析它们如何有效处理时间序列数据，这是金融数据最典型的形态，例如处理高频交易数据、利率变动序列等。 卷积神经网络（CNN）在非传统数据上的应用： 探讨如何将一维时间序列数据或图像化的风险矩阵通过CNN进行特征学习。 自编码器（AE）与生成对抗网络（GAN）： 阐述它们在降维、异常检测（如欺诈识别）以及合成模拟真实金融数据方面的强大能力。 第二部分：核心风险领域的深度学习建模实践 本部分聚焦于将深度学习技术应用于金融风控的几大核心场景，提供从数据预处理到模型部署的完整流程指导。 1. 信用风险评估与违约预测： 动态评分卡构建： 使用深度学习模型替代传统的逻辑回归或决策树，构建更加精细和时效性强的借款人信用评分模型。探讨如何整合传统特征与替代数据（如社交行为数据）进行联合建模。 生存分析与时间至事件预测： 利用深度学习模型预测违约发生的具体时间点，而非简单的二元分类，提高预测的准确性和业务指导性。 处理数据稀疏性与不平衡性： 针对违约样本稀疏的问题，介绍使用特定损失函数（如Focal Loss）和数据增强技术（如基于GAN的合成负样本）。 2. 市场风险与波动率预测： 高频数据处理与高频交易策略的风险管理： 利用LSTM和Transformer模型捕捉市场微观结构中的瞬时关联性。 VaR（风险价值）与CVaR（条件风险价值）的深度学习估计： 探讨如何利用神经网络拟合极值理论（EVT）参数，实现更稳健的尾部风险量化。 压力测试情景生成： 利用生成模型模拟极端市场条件下的资产组合表现。 3. 操作风险与反欺诈（AML/KYC）： 交易异常检测： 采用无监督或半监督的深度学习方法（如基于One-Class SVM或深度聚类）识别未知的欺诈模式。 自然语言处理（NLP）在合规性审查中的应用： 利用BERT等预训练模型分析大量的监管文件、客户沟通记录和新闻舆情，实现自动化识别潜在的合规风险点。 第三部分：模型的可解释性、稳健性与前沿挑战 金融领域对模型透明度和可解释性有极高的要求。本部分着重解决“黑箱”问题，并探讨未来研究方向。 1. 深度学习模型的解释性（XAI for Finance）： 局部解释方法： 详细介绍LIME、SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具在金融模型中的应用，解释单个决策背后的驱动因素，以满足监管要求。 全局可解释性： 探讨如何通过注意力机制（Attention Mechanism）的可视化来理解模型对输入特征序列的关注重点。 2. 模型稳健性与对抗性攻击防御： 对抗样本的生成与识别： 分析金融欺诈者可能利用对抗样本绕过现有风控系统的手段。 鲁棒性训练： 介绍如何通过对抗性训练增强模型的防御能力，确保模型在数据微小扰动下依然保持稳定判断。 3. 前沿与跨界融合： 图神经网络（GNN）在关联风险分析中的应用： 将金融网络（如银行间拆借网络、供应链关系）构建成图结构，利用GNN识别系统性风险的传播路径。 联邦学习在数据孤岛问题中的应用： 探讨如何在保护数据隐私的前提下，多家金融机构联合训练出更强大的风险模型。 强化学习在动态资产配置与最优执行中的探索： 介绍智能体如何通过与市场环境的交互，学习最优的风险-收益平衡策略。 全书力求平衡理论深度与工程实践，通过大量的案例分析和伪代码示例，帮助读者将前沿的深度学习技术有效地融入到实际的金融风险管理框架中，提升决策质量和风险抵御能力。

Chapter1 视讯监控技术概述
Chapter2 类比视讯监控系统
Chapter3 视讯编码压缩技术
Chapter4 硬碟录影机(DVR) 技术
Chapter5 视讯转码器技术
Chapter6 网路录影机(NVR) 技术
Chapter7 网路摄影机(IPC) 技术
Chapter8 高画质视讯监控技术
Chapter9 视讯内容分析(VCA) 技术
Chapter10 网路视讯传输与交换
Chapter11 中央管理软体(CMS)
Chapter12 视讯监控系统储存应用
Chapter13 视讯解码与影像显示
Chapter14 智慧型网路高画质视讯系统实战
Chapter15 高画质监控的企业的应用
Chapter16 实体安全资讯管理（PSIM）系统
Chapter17 物联网与保全监控

 

前言
　　
　　本书是一名具有多年企业经验的“草根”级保全人士的“诚意之作”，其目的是与企业中的朋友们分享、交流、探讨“智慧型网路高画质视讯监控系统”的原理、产品、应用、技术发展趋势等。本书的内容有关了模拟视讯监控系统、编码压缩、DVR、DVS、IPC、NVR、视讯分析、高画质摄影机、视讯传输、CMS、视讯储存、解码显示、PSIM、云端运算、物联网、大数据等各个技术环节，并辅有大量的相关应用案例供读者参考，以期让读者更进一步地了解和应用。
　　
　　“视讯监控系统”属于“安全防范系统”的分支，它与光学技术、感测技术、晶片技术、编码压缩技术、网路传输技术、电脑技术、储存技术、电气技术、物联网、云端运算等密切相关，任何相关企业的技术突破与革新都可能会给“视讯监控系统”带来新的想法、新的模式甚至是颠覆性的变革。作者从事“保全视讯监控”工作13年，经历了视讯监控系统从“模拟时代”、“DVR时代”到
　　
　　“智慧型网路&高画质时代”的演进全过程，深知需要不断学习方可跟上企业快速发展的节奏，作者自认为本书是其多年来不断学习过程中的累积而已。
　　
　　也许正因为上面的原因，目前市场上此题材的“接近实际、与时俱进”的图书或教学十分短缺，很多朋友也跟作者探讨过这一问题。考虑再三，作者决定将自己多年的从业经验、知识累积拿出来，与大家分享和探讨。
　　
　　很显然，要撰写这样一本书，难度是非常大的，不仅因为它所有关的技术面非常广、专业性很强，更重要的是撰写者要有非常全面、丰富的实际工程经验，要对保全所有关的各种工程技术、产品有全面和深入的掌握。
　　
　　当然作者在这方面也同样存在许多不足：专业累积和沉淀不够，对各个底层基础知识的了解不够透彻，文字组织能力还不够强⋯⋯，因此本书也必然会有很多纰漏和错误，诚愿各位读者和专家发现后及时与出版社或作者本人联系，在此对支援本书的读者表示最真挚的谢意。

评分☆☆☆☆☆

初次接触到这本书，给我的第一印象就是它的主题非常贴合当前科技发展的脉搏。 《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》——这个书名精准地涵盖了现代监控领域最重要的两个关键词：“智慧型”和“高画质”。 我对“智慧型”监控的内涵充满了好奇，它不仅仅是简单的画面记录，而是能够进行主动分析、智能识别和预测。我希望这本书能够深入探讨人工智能、机器学习、深度学习等前沿技术是如何被应用于监控系统的，比如如何实现精准的人脸识别、行为分析，以及如何通过大数据分析来发现潜在的安全隐患。而“高画质”也是吸引我的重要因素。在高清化成为主流的今天，我想了解实现高画质的关键技术，例如更高分辨率的传感器、更先进的图像处理技术，以及如何优化视频编码算法来保证清晰度的同时，又能够有效控制带宽和存储成本。这本书是否会提供一些关于这些技术细节的深入讲解，以及它们在实际工程中的应用案例，让我能够更全面地理解智能高画质监控系统的构建和运作？

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而富有科技感，一下子就吸引了我的目光。 《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》——这个书名准确地概括了我一直以来对现代安防监控系统的好奇心。 我对“智慧型”监控的实现原理非常感兴趣，想知道它究竟是如何通过各种技术手段，让监控系统具备“思考”和“判断”的能力。书中是否会详细讲解人工智能、机器学习等技术在视频分析中的应用？例如，如何实现精准的人脸识别、目标跟踪，以及如何通过对视频数据的深度挖掘，来发现潜在的安全风险？同时，“高画质”也是一个不容忽视的亮点。我想了解，究竟是什么样的技术能够让监控画面如此清晰、细腻，从而捕捉到每一个重要的细节。这本书是否会深入探讨高画质传感器、镜头技术、以及先进的图像处理算法？在保证画质的同时，如何高效地进行视频编码和传输，以应对海量数据带来的挑战，也是我非常关心的问题。总之，我希望这本书能够提供一个全面的视角，让我能够深入理解智能高画质监控系统的核心技术，并了解它在现实世界中的广泛应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》瞬间抓住了我的眼球。作为一个对科技发展趋势保持高度关注的读者，我对智能监控系统的前景一直充满兴趣。我非常好奇“智慧型”究竟体现在哪些方面？是系统能够自主学习并优化监控策略，还是能够通过复杂的算法识别异常行为？这本书是否会深入解析人工智能、机器学习等技术是如何被应用于视频分析的？例如，如何实现精准的人脸识别、目标跟踪，甚至是预测潜在的安全隐患？而“高画质”部分，则让我联想到更清晰、更细腻的影像捕捉能力。我想知道书中会如何阐述提升画质的关键技术，比如传感器、镜头设计、以及先进的图像处理算法。在保证高画质的同时，如何有效地进行视频编码和数据传输，以应对海量数据带来的挑战，也是我非常关心的问题。我期待这本书能够为我揭示智能高画质监控系统的技术内核，并让我了解这些技术是如何在实际场景中发挥作用的，从而提升我的专业认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就非常有冲击力，让人立刻感受到它所蕴含的科技感和专业性。《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》——仅仅是这个名字，就足以点燃我对这个领域的好奇心。我一直对现代安防监控系统如何实现“智慧”化运作充满疑问。在我的认知里，传统的监控系统更多的是录像和回放，而“智慧型”则意味着主动的分析和判断。这本书是否会深入探讨这些“智慧”的实现机制？例如，图像识别技术是如何被应用到人脸识别、行为分析、甚至是异常事件检测中的？AI算法在其中扮演着怎样的角色？又是如何通过机器学习不断优化监控的准确性和效率的？我特别期待书中能够详细讲解这些算法的原理，以及它们是如何被集成到监控系统中的。同时，“高画质”也是一个不可忽视的亮点。在高清化成为主流的今天，如何保证画质的清晰度和细节的捕捉能力，对于监控的有效性至关重要。这本书是否会深入剖析高画质技术背后的硬件和软件支持，例如先进的传感器技术、图像处理芯片以及高效的视频编码技术？我希望这本书能够为我揭示这些技术是如何协同工作的，从而构建出高性能的监控系统。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题时，脑海中立刻浮现出各种先进的监控场景。 《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》——这个名字充满了科技感和实用性。我一直对监控技术是如何从简单的记录演变成如今的“智慧”化运作感到好奇。书中是否会深入讲解“智慧型”背后的核心技术，例如人工智能算法在视频分析中的应用？我期待能了解它是如何实现人脸识别、行为分析、甚至是通过学习来预测潜在风险的。这些“智慧”是如何被集成到监控系统中的？另外，“高画质”是另一个吸引我的地方。在现代安防领域，高清画质几乎是必备的要求。我想知道这本书会如何解释实现高画质的关键技术，比如传感器、镜头、以及图像处理技术。在保证画质的同时，如何进行高效的视频编码和传输，从而节省带宽和存储空间，也是一个重要的技术挑战，我希望书中能有所涉及。总而言之，我希望这本书能够带我走进一个更深层次的智能监控世界，理解其核心原理，并了解它在现实世界中的广泛应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，从书名来看，应该是一部非常扎实的技术类著作。我一直对现代监控系统如何实现“智能化”和“高清化”感到着迷，而这本书的标题恰好击中了我的兴趣点。我希望能在这本书中找到关于“智慧型”监控的深度解读，例如，系统是如何通过AI技术进行实时分析和决策的？其中是否会涉及到模式识别、机器学习、深度学习等具体算法的应用？这些算法又是如何被应用于人脸识别、行为分析、异常事件检测等场景的？而“高画质”方面，我也充满了好奇。这本书是否会深入探讨实现高画质的关键技术，比如更高分辨率的传感器、更优化的图像处理算法，以及高效的视频编码技术？在保证高画质的同时，如何平衡带宽和存储的需求，也是一个实际应用中非常重要的问题。我希望书中能够提供一些关于这些技术原理的详细解释，以及它们在实际工程中的应用案例。我期待这本书能够让我对智能监控系统有一个更全面、更深入的理解，并从中学习到一些实用的技术知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题， 《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》，一眼看去就充满了专业性和前瞻性。我一直对现代科技在安防领域的应用非常感兴趣，特别是智能监控系统，它正以前所未有的方式改变着我们的生活和工作环境。我非常期待这本书能够深入剖析“智慧型”监控背后的技术原理。比如，系统是如何通过人工智能算法来实现人脸识别、行为分析、甚至是对异常事件的预测和预警的？这其中是否会涉及到神经网络、深度学习等先进的AI技术？我希望能够对这些技术有一个更清晰的认识。同时，“高画质”也是一个关键点。在信息时代，高清的影像能够提供更丰富、更准确的信息。我想知道这本书会如何阐述实现高画质的关键技术，包括传感器、镜头、以及图像处理算法。并且，在保证高画质的同时，如何有效地进行视频数据的编码、传输和存储，以应对日益增长的数据量，也是一个非常实际的技术挑战。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个系统而深入的知识框架，让我能够理解智能高画质监控系统的核心技术以及它在各个领域的实际应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人了，那种深邃的蓝色背景，搭配上简洁而现代的科技感字体，瞬间就勾勒出了一种智能、高效的未来图景。翻开书页，一股淡淡的书墨香扑鼻而来，仿佛预示着一场关于智慧与影像的深度探索即将展开。我一直对智能监控领域充满好奇，尤其是在如今高清化、网络化趋势日益明显的时代，理解其背后的技术原理和实际应用场景，对于我这个业余爱好者来说，简直是打开了一扇新世界的大门。这本书的标题《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》直击主题，让我对接下来的内容充满期待。我特别关注的是“智慧型”这个词，它意味着不仅仅是简单的画面记录，而是包含了更深层次的分析、判断甚至预测能力，这让我对书中会涉及到的AI、机器学习等前沿技术充满了遐想。此外，“高画质”也是一个关键词，在安防监控领域，画质的提升直接关系到信息采集的准确性和有效性，这本书会如何阐述高画质技术带来的突破，以及它如何与“智慧型”相结合，共同构建更强大的监控体系，是我非常感兴趣的部分。总而言之，从书名和初步的印象来看，这本书似乎是一本内容扎实、技术前沿，并且具有高度实践指导意义的专业读物，非常适合我这样想要深入了解智能监控系统核心技术的读者。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被它所传达的“前沿性”深深吸引。在当今科技飞速发展的时代，监控技术早已不是简单的“看”，而是朝着“智能”和“高清”这两个维度飞跃。这本书的名字《智慧型高画质监视系统监控原理与应用》精准地抓住了这两个核心要素，让我迫不及待地想知道，它究竟会如何解析“智慧型”所包含的深度学习、大数据分析、模式识别等前沿技术。我希望书中能够详细介绍这些技术是如何赋能监控系统的，例如，如何让系统能够主动发现异常情况，而不是被动等待报警；如何通过对海量视频数据的分析，挖掘出有价值的信息，从而提升管理效率和决策水平。同时，“高画质”也是一个让我格外关注的点。我好奇书中会如何阐述高画质技术对监控精度的提升，以及如何在保证高画质的同时，有效降低带宽和存储的压力。这其中必然涉及到对传感器、镜头、图像压缩算法等方面的深入探讨。这本书是否会提供一些最新的技术趋势和发展方向的预测，让我能够站在更高的角度去理解这个行业？我更希望这本书能够像一本“技术指南”一样，为我揭示实现这些“智慧”和“高清”背后所需的关键技术和实现路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一感觉就是——专业！从书的装帧到排版，都透露出一种严谨和认真。每一页的文字都清晰锐利，图表清晰明了，没有丝毫含糊不清的地方，这对于需要精确理解技术细节的读者来说，无疑是极大的福音。我尤其欣赏书中对于“监控原理”的阐述。我知道，一个看似简单的监控摄像头背后，其实蕴含着复杂的信号采集、传输、编码、解码等一系列过程。这本书会不会深入剖析这些底层原理？比如，高清画质是如何实现的？是依靠更高像素的传感器，还是更先进的图像处理算法？在传输过程中，如何保证大数据量的流畅性和稳定性？在编码方面，又会涉及到哪些新的技术标准？而“智慧型”部分，更是让人眼前一亮。它会不会讲解如何通过视频分析技术，例如人脸识别、行为分析、物体检测等，让监控系统具备“思考”能力？这些技术是如何被整合到现有的监控架构中的？书中的案例分析会不会足够详尽，能够让我直观地理解这些原理在实际项目中的落地情况？我希望这本书能够提供一个清晰的脉络，从基础的硬件组成，到核心的软件算法，再到最终的系统集成和应用场景，层层递进，让我能够构建起一个完整的知识体系。