第一章概述 1.1無(wú)人機(jī)系統(tǒng) （1）無(wú)人機(jī)平臺(tái) （2）傳感器載荷 （3）計(jì)算平臺(tái) 1.2無(wú)人機(jī)智能感知 （1）概念 （2）關(guān)鍵技術(shù) （3）國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 第二章 目標(biāo)感知理解 2.1目標(biāo)檢測(cè)/實(shí)例分割 （1）概念 （2）傳統(tǒng)方法 （3）基于深度學(xué)習(xí)的方法 （4）旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè) （5）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) （6）微弱小目標(biāo)檢測(cè) 2.2目標(biāo)識(shí)別/重識(shí)別 （1）概念 （2）封閉世界重識(shí)別方法（特征學(xué)習(xí)，度量學(xué)習(xí)和排序優(yōu)化方法） （3）開(kāi)放世界重識(shí)別方法 2.3目標(biāo)跟蹤 （1）概念 （2）單目標(biāo)跟蹤方法 （3）多目標(biāo)跟蹤方法 2.4軌跡預(yù)測(cè) （1）概念 （2）傳統(tǒng)軌跡預(yù)測(cè)方法 （3）基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)方法 （4）基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)方法 2.5目標(biāo)行為理解與預(yù)測(cè) （1）視頻行為分類與定位 （2）異常行為檢測(cè) （3）視頻自監(jiān)督特征學(xué)習(xí) （4）開(kāi)放詞匯下行為理解 第三章 目標(biāo)定位 3.1基于測(cè)量信息的目標(biāo)定位 （1）概念 （2）基于接收信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量法（RSSI） （3）到達(dá)時(shí)間測(cè)量法(TOA) （4）到達(dá)時(shí)間差測(cè)量法(TDOA) （5）到達(dá)角度測(cè)量法(AOA) 3.2基于視覺(jué)信息的目標(biāo)定位 （1）概念 （2）單目視覺(jué)定位 （3）雙目視覺(jué)定位 （4）基于全景的視覺(jué)定位 3.3基于SAR雷達(dá)的目標(biāo)定位 （1）概念 （2）線性距離多普勒（LRD）成像算法原理 （3）基于距離-多普勒模型的定位方法 第四章 場(chǎng)景重建與變化檢測(cè) 4.1二維正射重建 （1）圖像拼接； （2）實(shí)時(shí)二維重建； （3）后處理二維重建； （4）二維多光譜重建； 4.2三維模型重建 （1）實(shí)時(shí)三維重建； （2）后處理三維建模； （3）基于NeRF的三維重建； 4.3變化檢測(cè) （1）二維變化檢測(cè)； （2）三維變化檢測(cè)； 第五章 場(chǎng)景感知理解 5.1場(chǎng)景分類 （1）概念； （2）場(chǎng)景分類算法的整體架構(gòu)與流程； （3）基于自動(dòng)編碼器的遙感圖像場(chǎng)景分類； （4）基于CNN的遙感影像場(chǎng)景分類； （5）基于GAN的遙感圖像場(chǎng)景分類； 5.2場(chǎng)景分割 （1）場(chǎng)景分割算法中的“卷積”； （2）基于語(yǔ)義特征圖的場(chǎng)景分割算法； （3）基于多尺度的場(chǎng)景分割算法； （4）基于空間上下文的場(chǎng)景分割算法； 5.3場(chǎng)景圖生成 （1）場(chǎng)景圖生成流程框架； （2）靜態(tài)場(chǎng)景圖生成定義與方法； （3）動(dòng)態(tài)場(chǎng)景圖生成定義與方法； 第六章 多源多平臺(tái)協(xié)同感知 6..1多源協(xié)同信息感知 （1）概念 （2）多模態(tài)信息融合 （3）多源協(xié)同感知 6.2多機(jī)協(xié)同信息感知 （1）概念 （2）多平臺(tái)信息融合 （3）多目標(biāo)關(guān)聯(lián)分析 （4）多機(jī)協(xié)同感知 6.3空地協(xié)同信息感知 （1）概念 （2）跨視角信息融合 （3）基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的協(xié)同規(guī)劃 （4）空地協(xié)同感知 第七章 無(wú)人機(jī)自主進(jìn)化感知推理 7.1即時(shí)性進(jìn)化 （1）概念 （2）即時(shí)性進(jìn)化方法 （3）即時(shí)性進(jìn)化方法應(yīng)用 7.2持續(xù)性進(jìn)化 （1）概念 （2）持續(xù)性進(jìn)化方法 （3）持續(xù)性進(jìn)化方法應(yīng)用 7.3推理鏈進(jìn)化 （1）概念 （2）推理鏈進(jìn)化方法 （3）推理鏈進(jìn)化方法應(yīng)用 第八章 視覺(jué)導(dǎo)航 8.1SLAM （1）概念； （2）SLAM概念與結(jié)構(gòu)； （3）基于激光雷達(dá)的SLAM； （4）基于視覺(jué)傳感器的視覺(jué)SLAM； 8.2路徑規(guī)劃 （1）基于圖搜索的路徑規(guī)劃算法； （2）基于采樣的路徑規(guī)劃算法； （3）智能仿生算法； 8.3自動(dòng)避障 （1）障礙物感知； （2）規(guī)劃路徑實(shí)現(xiàn)自動(dòng)避障； 第九章 無(wú)人機(jī)具身智能 9.1語(yǔ)言引導(dǎo)的視覺(jué)導(dǎo)航 （1）視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航概述 （2）基于表征學(xué)習(xí)的視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航方法 （3）基于行動(dòng)策略學(xué)習(xí)的視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航方法 （4）以數(shù)據(jù)為中心的視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航方法 （5）視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航虛實(shí)遷移方法 9.2具身指稱表達(dá) （1）指稱表達(dá)任務(wù)概述 （2）基于無(wú)人機(jī)的具身指稱表達(dá) 9.3具身視覺(jué)問(wèn)答 （1）視覺(jué)問(wèn)答任務(wù)概述； （2）基于大模型的具身視覺(jué)問(wèn)答方法