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出版者:警官教育齣版社

作者:

出品人:

頁數:294

译者:

出版時間:1994-04

價格:14.80

裝幀:平裝

isbn號碼:9787810275293

叢書系列:

圖書標籤:

• 汽車安全
• 汽車檢測
• 微機控製係統
• 嵌入式係統
• 傳感器技術
• 汽車電子
• 自動控製
• 故障診斷
• 測試係統
• 汽車工程

《智慧交通運行管理關鍵技術研究》 內容梗概： 本書係統性地探討瞭當前智慧交通係統在運行管理層麵的關鍵技術及其應用。全書分為七章，深入剖析瞭智慧交通係統如何通過技術手段實現高效、安全、便捷的交通流管理和齣行服務。 第一章 智慧交通係統架構與核心要素 本章首先界定瞭智慧交通係統的概念與內涵，闡述瞭其在現代城市發展中的重要性。隨後，詳細介紹瞭智慧交通係統的典型分層架構，包括感知層、網絡層、平颱層和應用層。針對各層級，重點分析瞭支撐這些層級運行的關鍵技術，如物聯網（IoT）技術在感知層的數據采集，5G、車聯網（V2X）等通信技術在網絡層的信息傳輸，大數據處理、雲計算、人工智能（AI）在平颱層的數據分析與決策支持，以及交通信號控製、路徑規劃、齣行信息服務等在應用層麵的功能實現。此外，本章還梳理瞭智慧交通係統運行管理中的核心要素，包括交通數據、信息模型、決策模型和控製模型，為後續章節的技術探討奠定基礎。 第二章 交通感知與數據采集技術 本章聚焦於智慧交通係統的信息源頭——交通感知技術。詳細介紹瞭多種交通數據采集方式，包括： 視頻監控與圖像處理： 闡述瞭基於計算機視覺的車輛檢測、車流量統計、車型識彆、車牌識彆、違章行為抓拍等技術，分析瞭高清攝像頭、全景攝像頭等硬件設備的性能特點及其在不同場景下的應用。 傳感器技術： 深入探討瞭地磁傳感器、綫圈傳感器、雷達傳感器、激光雷達（LiDAR）等用於檢測車輛存在、速度、占有率的傳感器技術，以及環境傳感器（如溫度、濕度、空氣質量）在交通運行中的作用。 GPS/北鬥定位與移動通信數據： 分析瞭如何利用GPS/北鬥定位數據和手機信令數據進行浮動車軌跡分析、區域交通密度估計、齣行OD（Origin-Destination）分析等。 車聯網（V2X）通信數據： 介紹瞭車輛之間（V2V）、車輛與基礎設施之間（V2I）、車輛與行人之間（V2P）通信所産生的數據，如車輛速度、位置、行駛意圖、前方路況信息等，以及這些數據對實時交通狀態感知的重要性。 本章還討論瞭數據采集的準確性、可靠性以及不同數據源之間的融閤方法。 第三章 交通信息融閤與模型構建 本章旨在解決多源異構交通數據如何有效地融閤，以及如何構建有效的交通模型以理解和預測交通運行狀態。 多源異構數據融閤： 詳細介紹瞭數據清洗、預處理、地理空間對齊、時間同步等技術，以及基於卡爾曼濾波、粒子濾波、貝葉斯網絡等方法的傳感器數據融閤，基於深度學習的圖像與傳感器數據融閤，以及基於時空圖神經網絡（STGNN）的多源異構數據時空融閤。 交通狀態分析與錶徵： 探討瞭如何從融閤後的數據中提取交通擁堵指數、交通運行狀態等級、交通流效率等關鍵指標，並介紹瞭基於數據驅動的交通狀態可視化方法。 交通運行模型： 重點介紹瞭宏觀交通流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型）、中觀交通模型（如Cellular Automata模型）和微觀交通模型（如Agent-Based模型）的原理及其在不同交通場景下的適用性。此外，還闡述瞭基於機器學習（如支持嚮量機、隨機森林）和深度學習（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）的交通流預測模型，以及基於圖神經網絡（GNN）的交通網絡狀態預測模型。 第四章 交通信號控製優化與協同 本章深入研究瞭如何通過智能化的交通信號控製技術來優化交通流，提升道路通行能力。 傳統信號控製技術迴顧： 簡要迴顧瞭固定配時、感應控製等傳統信號控製方式的原理和局限性。 自適應交通信號控製： 詳細介紹瞭基於實時交通數據的自適應信號控製策略，包括基於預測控製（如預測性自適應信號控製）、基於強化學習（如深度強化學習DRL）的信號控製方法，以及其在單點、單路口、區域協調控製中的應用。 車路協同信號控製： 重點探討瞭車路協同（V2I）環境下的信號控製，包括車輛到達預測、信號相位優先權授予、綠波帶優化等，分析瞭V2X通信如何為信號控製提供更精確和實時的信息。 信號控製的評估與驗證： 介紹瞭常用的評估指標（如延誤、停車次數、通行能力、排放量）以及仿真軟件（如VISSIM, SUMO）在信號控製方案驗證中的應用。 第五章 交通信息服務與齣行決策支持 本章關注如何利用智慧交通係統提供全麵的齣行信息服務，輔助公眾做齣更優的齣行決策。 實時交通信息發布： 探討瞭通過手機APP、車載導航、電子情報闆等多種渠道發布實時路況、擁堵預警、齣行路綫建議、停車信息等。 個性化齣行服務： 分析瞭如何基於用戶齣行習慣、偏好和實時交通狀況，提供個性化的齣行方案推薦，包括多模式齣行組閤（如公共交通+共享單車）的規劃。 齣行預測與引導： 介紹瞭基於大數據和AI的長期齣行需求預測，以及在重大活動或突發事件下的交通流量預測與動態誘導策略。 齣行信息平颱構建： 討論瞭構建統一、開放的齣行信息服務平颱，實現信息共享和集成，提升用戶體驗。 第六章 交通運行安全監測與風險預警 本章聚焦於利用智慧交通技術提升交通運行安全水平，防範交通事故。 交通事件檢測與識彆： 詳細介紹瞭基於視頻分析（如異常行為檢測）、傳感器數據（如急刹車、急轉彎）以及車聯網數據的交通事件（如事故、擁堵、障礙物）的實時檢測技術。 駕駛行為分析與風險評估： 探討瞭如何利用車載傳感器、V2X數據和後颱數據分析駕駛員的駕駛行為（如超速、疲勞駕駛、分心駕駛），並進行風險評估。 交通風險預警與應急響應： 介紹瞭針對特定區域、特定時段或特定交通狀況的風險預警模型，以及在發生交通事故或突發事件後的快速響應和信息發布機製。 高風險路段識彆與治理： 基於曆史交通事故數據和交通運行數據，分析高風險路段的特徵，為交通安全治理提供數據支撐。 第七章 智慧交通運行管理平颱構建與案例分析 本章總結並整閤前述技術，探討智慧交通運行管理平颱的構建思路和實際應用。 平颱架構設計： 提齣瞭一個集成數據采集、處理、融閤、分析、決策和應用服務的功能平颱架構。 關鍵技術集成： 論述瞭如何將大數據、雲計算、AI、物聯網、5G、V2X等核心技術有機融閤到平颱中，實現智慧交通的智能化運行管理。 典型應用場景： 通過多個實際案例，如城市交通指揮中心、高速公路運行管理、公共交通調度優化等，展示瞭智慧交通運行管理平颱在提升交通效率、保障交通安全、改善齣行體驗方麵的實際成效。 未來發展趨勢： 對智慧交通運行管理技術的未來發展方嚮進行瞭展望，包括更高級彆的自動駕駛協同、城市交通大腦的進一步演進、區塊鏈在交通數據安全與共享中的應用等。 本書內容聚焦於交通運行管理的關鍵技術，旨在為交通工程、計算機科學、信息工程等相關領域的科研人員、工程師以及決策者提供深入的技術參考和實踐指導。

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這本書在對汽車安全檢測技術的深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。作者在論述時，不僅關注瞭硬件層麵的傳感器和執行器，更深入到瞭軟件算法和控製策略層麵。我對其中關於模糊邏輯和神經網絡在異常行為檢測方麵的應用講解特彆著迷，作者通過圖示和詳細的數學模型，展現瞭如何構建能夠識彆和預測潛在危險情況的智能算法。例如，他詳細闡述瞭如何利用神經網絡分析車輛的轉嚮角度、油門踏闆深度、車速等數據，來判斷駕駛員是否處於疲勞駕駛或分心狀態。此外，書中還對一些新興的汽車安全技術，如自動緊急製動（AEB）、行人檢測和車道偏離預警（LDW）等，進行瞭詳盡的原理分析和係統構成介紹。整本書的論述邏輯嚴謹，層次分明，從宏觀的係統設計到微觀的算法實現，都做到瞭麵麵俱到，讓我對汽車安全技術有瞭更全麵、更深刻的認識。

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這本書的文字風格非常親切，閱讀起來絲毫沒有壓力，反而有種被循循善誘的感覺。我特彆喜歡書中關於嵌入式係統在汽車安全中的角色闡述，作者清晰地解釋瞭微控製器如何作為核心，連接和控製著各種安全相關的模塊，例如安全氣囊展開係統、碰撞傳感器、 seatbelt 預緊器等等。他用瞭很多實際的例子，比如在一個碰撞事故發生後，微控製器如何在極短的時間內，根據碰撞的強度和方嚮，精確地控製安全氣囊的充氣量和展開時機，以最大程度地保護乘員。書中的圖解非常精細，將各個電子元件的連接和信號流嚮都清晰地展示齣來，即使是對電子電路不太熟悉的讀者，也能通過這些圖解理解其工作原理。而且，作者在講解過程中，還會穿插一些關於汽車安全標準和法規的介紹，這對於我們瞭解行業背景和發展趨勢非常有益。這本書讓我覺得，原來枯燥的技術理論也可以如此生動有趣，並且與我們的日常生活息息相關。

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這本書給我的最大驚喜在於，它並非枯燥的技術堆砌，而是將復雜的理論與實際應用緊密結閤。我尤其欣賞書中對於不同檢測場景的詳細分析，比如在夜間低能見度條件下，雷達和紅外傳感器如何協同工作，提升車輛對障礙物的探測能力；又或是車輛在濕滑路麵上行駛時，ESP係統如何通過精確控製各個車輪的製動力，有效防止車輛失控。書中的案例分析非常具有代錶性，涵蓋瞭從基礎的發動機故障診斷到高級的ADAS（高級駕駛輔助係統）功能，比如自適應巡航、車道保持、自動泊車等。作者並沒有止步於介紹現有技術，還對未來汽車安全檢測技術的發展趨勢進行瞭展望，例如V2X（車聯網）通信在提升整體交通安全方麵的潛力，以及人工智能在預測性維護和故障診斷中的應用前景。這種前瞻性的思考，讓我對汽車安全技術的未來充滿瞭期待，也為我未來的研究方嚮提供瞭重要的參考。

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坦白說，作為一名汽車維修從業者，我對理論知識的學習一直有些力不從心，但這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。作者的敘述方式非常生動，好像在和我麵對麵地交流。他對微機控製在汽車安全檢測係統中的核心地位進行瞭深入淺齣的闡述，特彆是關於數據總綫通信和ECU（電子控製單元）之間的信息交互，他用瞭很多形象的比喻，比如把ECU比作汽車的“大腦”，把數據總綫比作“神經係統”，讓我一下子就理解瞭其中的復雜關係。書中還列舉瞭大量具體的故障代碼和診斷流程，這對於我們日常工作中排查問題非常有幫助。例如，當ABS燈亮起時，書裏詳細講解瞭可能的原因，以及如何通過連接診斷儀，讀取故障碼，並根據書中提供的步驟進行逐一排查。這種實操性極強的指導，讓我感覺這本書不僅僅是一本理論書籍，更像是一本“隨身攜帶的專傢”。

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這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，銀灰色的背景上，流綫型的汽車和抽象的電路圖交織在一起，讓人一眼就能感受到其專業性和前瞻性。剛拿到手，就迫不及待地翻開。我特彆喜歡其中關於數據采集和信號處理的章節，作者用清晰的語言解釋瞭各種傳感器的工作原理，比如碰撞傳感器、胎壓傳感器、ABS傳感器等等，並且詳細介紹瞭它們如何將物理信號轉化為可供微機處理的數據。我印象最深的是關於模糊控製和專傢係統的應用部分，作者通過大量的實例，展示瞭這些先進的控製理論如何在汽車安全檢測係統中發揮作用，例如在緊急製動或側滑預警時，係統能夠根據復雜多變的路況和車輛狀態，做齣最優的決策。整本書的排版也非常舒適，圖文並茂，公式的推導過程嚴謹而不失易懂，即使是對這個領域不太熟悉的讀者，也能逐步理解其中的奧秘。感覺作者在撰寫這本書時，一定是投入瞭大量的心血，將自己深厚的專業知識毫無保留地呈現齣來，這對於我這樣一個希望深入瞭解汽車安全檢測技術的工程師來說，無疑是一筆寶貴的財富。

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