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页数:380

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出版时间:2009-3

价格:34.00元

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isbn号码:9787562033400

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《城市脉搏：智慧交通安全系统解析》 序言 在现代都市的宏伟画卷中，交通如同奔腾的血脉，承载着经济的活力与市民的日常。然而，日益增长的车流、复杂多变的路况，以及潜在的安全隐患，也给城市的有序运行带来了严峻挑战。传统的交通管理模式，往往滞后于发展的步伐，难以应对瞬息万变的交通态势。正是在这样的背景下，一种全新的、以科技为驱动的智慧交通安全系统应运而生，它不仅是城市现代化进程的重要标志，更是守护城市安全、提升出行效率的关键所在。 本书《城市脉搏：智慧交通安全系统解析》并非一本关于“视频监控”技术的浅显介绍，而是将目光聚焦于更为宏观、更具前瞻性的智慧交通安全系统。我们致力于深入剖析这一复杂而庞大的体系，从其核心组成部分、关键技术支撑、实际应用场景，到未来的发展趋势，力求为读者呈现一幅立体、详尽的图景。本书的编写，旨在打破对单一技术环节的固有认知，强调的是系统性的整合、智能化的决策以及人本化的服务，最终目标是构建一个更安全、更高效、更绿色的城市交通生态。 第一章：智慧交通安全系统概述 智慧交通安全系统，是一个集感知、传输、处理、决策、执行于一体的综合性智能网络。它不仅仅是简单的设备堆砌，而是通过先进的信息技术，将城市交通的各个要素有机地连接起来，形成一个动态、协同、智能的整体。 核心理念与目标： 本章将阐述智慧交通安全系统的核心理念，即“数据驱动、智能决策、协同联动、服务民生”。其核心目标在于提升交通安全水平，减少交通事故，保障行人与车辆安全；优化交通流量，缓解城市拥堵，缩短出行时间；提升交通管理效率，降低运营成本；促进交通可持续发展，构建绿色出行环境。 系统架构： 我们将从宏观层面解析智慧交通安全系统的典型架构，通常包含以下几个层面： 感知层： 这是系统的“眼睛”和“耳朵”，负责采集交通环境中的各类信息。这包括但不限于： 交通流信息采集： 利用地感线圈、微波检测器、激光雷达、毫米波雷达以及人工智能视觉识别技术（如车牌识别、车型识别、车速检测、车型流量统计、违停检测、人行横道违规检测等）来实时监测道路上的车辆数量、速度、密度、类型以及交通事件。 环境信息采集： 气象传感器（温度、湿度、降雨量、能见度）、路面状况传感器（结冰、积水、湿滑检测）等，为交通管理提供环境依据。 安全信息采集： 紧急呼叫设备、事故报警器、行人检测设备等。 公共交通信息采集： GPS定位器、车载传感器（乘客流量、车辆状态）等。 网络传输层： 负责将感知层采集到的海量数据，以高效、可靠、低延迟的方式传输到数据处理与存储中心。这包括但不限于： 有线网络： 光纤通信、以太网等，提供高带宽、稳定性强的传输通道。 无线网络： 4G/5G蜂窝网络、Wi-Fi、LoRa、NB-IoT等，满足不同场景下的移动接入和低功耗通信需求。 专网通信： 为关键交通基础设施提供独立的、高安全性的通信保障。 数据处理与存储层： 这是系统的“大脑”和“记忆库”，负责对海量交通数据进行存储、清洗、预处理、分析和挖掘。 大数据平台： 构建高性能、可扩展的大数据处理平台，支持实时流式数据处理和离线批量数据分析。 数据仓库与数据库： 存储结构化、半结构化和非结构化数据。 云计算与边缘计算： 利用云计算的强大计算能力进行集中式分析，同时结合边缘计算，在靠近数据源的设备端进行初步处理，降低延迟，提高响应速度。 应用与决策层： 在数据处理的基础上，利用人工智能、机器学习、大数据分析等技术，进行智能分析、模式识别、风险预测，并生成指挥调度、信息发布、优化控制等指令。 交通仿真与预测： 模拟不同交通场景，预测未来交通流量和拥堵情况。 事件检测与告警： 自动识别交通事故、违章行为、拥堵点等，并及时发出告警。 拥堵预测与疏导： 预测交通拥堵发生和发展趋势，并制定相应的疏导策略。 信号灯优化： 根据实时交通流量动态调整信号灯配时，提高通行效率。 应急指挥与调度： 为交通管理部门提供实时的态势感知和决策支持，协调应急响应。 执行与反馈层： 将决策层的指令转化为具体的行动，并在执行过程中不断收集反馈信息，形成闭环。 交通信号控制系统： 自动控制路口信号灯。 可变信息标志（VMS）： 发布交通信息、诱导提示。 交通诱导系统： 向出行者提供实时路况信息和最优路径规划。 交通执法系统： 自动识别和记录交通违法行为。 公共交通调度系统： 优化公交线路和班次。 关键技术支撑： 本章还将深入探讨支撑智慧交通安全系统的关键技术，重点并非单一的“视频监控”，而是强调技术的融合与协同： 物联网（IoT）： 作为数据采集的基石，连接海量的交通传感器和终端设备。 大数据分析： 从海量数据中提取有价值的信息，发现规律，预测趋势。 人工智能（AI）与机器学习（ML）： 用于模式识别、行为分析、预测模型构建、智能决策等。 云计算与边缘计算： 提供强大的计算和存储能力，实现分布式和集中式处理。 5G通信技术： 提供高带宽、低延迟、广连接的网络传输能力，为实时数据交互和高清数据传输提供保障。 地理信息系统（GIS）： 用于交通数据的空间分析和可视化呈现。 数字孪生技术（Digital Twin）： 构建城市交通的虚拟模型，用于模拟、预测和优化。 第二章：智慧交通安全系统的关键应用场景 智慧交通安全系统并非空中楼阁，它体现在我们日常生活的方方面面，为城市的交通安全和运行效率保驾护航。 交通流监测与优化： 实时交通态势感知： 通过多种传感器融合，精确掌握城市各主要路段、交叉口的实时车流量、车速、拥堵指数等信息。 智能信号灯控制： 基于实时交通流数据，动态调整交叉口的信号灯配时，实现绿波带优化，减少车辆等待时间，提高路口通行能力。 拥堵预测与预警： 利用历史数据和实时数据，预测未来短时间内可能出现的拥堵点，并提前发布预警信息，引导车辆绕行。 交通诱导与分流： 通过可变信息标志、交通广播、手机APP等多种渠道，向驾驶员提供实时路况信息、最佳行驶路线、停车位信息等，有效引导交通流量，缓解局部拥堵。 交通安全管理与执法： 重点路段安全监测： 对事故多发路段、易肇事肇祸路段进行重点监测，及时发现交通违法行为、危险驾驶行为，并进行预警和干预。 交通违法行为智能识别： 运用人工智能技术，自动识别闯红灯、超速、逆行、压线、不按导向车道行驶、占用应急车道、违法停车等多种交通违法行为，实现非接触式执法。 行人与非机动车安全保障： 对行人闯红灯、非机动车占用机动车道等行为进行监测和预警，保障行人与非机动车的安全。 事故快速响应与处置： 一旦发生交通事故，系统能通过多源信息融合，快速定位事故地点，评估事故规模，自动通知救援、交警等部门，并向周边车辆发布警示信息，减少二次事故的发生。 公共交通运营与管理： 公交车辆实时调度： 实时掌握公交车辆的运行位置、载客量、运行状态，动态调整发车班次和线路，提高公交运行效率，减少乘客等待时间。 乘客信息服务： 通过APP、电子站牌等提供公交车辆的实时到站信息、拥挤度信息，提升乘客出行体验。 公共交通安全监控： 对公交车内的突发事件进行监测和预警，提升公共交通的安全性。 智慧停车管理： 停车位信息实时发布： 实时监测各类停车场、路边停车位的占用情况，并通过APP、诱导屏等向驾驶员发布，减少无效巡游停车行为，缓解城市交通压力。 智能停车诱导： 根据驾驶员的目的地，规划最优的停车路线，引导至有空位的停车场。 无感支付与自动化管理： 结合车牌识别技术，实现车辆进出停车场的快速通行和自动计费、支付。 应急管理与城市安全： 重大活动交通保障： 在大型赛会、节日庆典等活动期间，通过对交通流量的精准预测和动态调度，确保交通秩序的稳定。 突发事件交通联动： 在自然灾害、突发公共卫生事件等情况下，能够快速调整交通组织，保障应急车辆通行，疏散受影响区域人员。 城市运行态势监控： 整合各类交通数据，为城市管理者提供宏观的交通运行态势，支持城市规划与管理决策。 第三章：智慧交通安全系统的未来展望 智慧交通安全系统正处于快速发展和不断演进的过程中，其未来发展将更加智能化、集成化、人性化。 更高程度的自主化与智能化： 车路协同（V2X）： 车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）、车辆与网络（V2N）之间的信息交互将更加广泛和深入，实现更高级别的安全预警和辅助驾驶。 完全自主的交通控制： 未来的交通信号控制系统将能够实现完全自主的决策和优化，无需人工干预。 城市级交通大脑： 构建更强大的“城市交通大脑”，能够整合和分析所有交通相关数据，实现全局最优的交通资源调度和管理。 更深入的人工智能应用： 预测性交通管理： 基于深度学习，对交通拥堵、事故等进行更精准的长期和短期预测。 情感化交通服务： 结合大数据分析，理解出行者的行为模式和偏好，提供更加个性化、人性化的出行服务。 行为识别与风险预警： 更精细地识别驾驶员的疲劳驾驶、分心驾驶等行为，并进行及时预警。 跨领域的数据融合与协同： 与城市其他系统联动： 与智慧能源、智慧安防、智慧环保等系统进行数据融合，实现更广泛的城市协同治理。 出行即服务（MaaS）： 将公共交通、共享出行、出租车、网约车等多种出行方式进行整合，为用户提供一站式的出行解决方案。 绿色交通与可持续发展： 推动新能源交通发展： 智慧交通系统将为电动汽车的充电、调度提供支持，并优化充电基础设施的布局。 鼓励绿色出行： 通过信息引导和激励机制，鼓励市民选择公共交通、自行车等绿色出行方式。 安全与隐私的平衡： 数据安全与隐私保护： 在推动智慧交通发展的同时，如何保障海量交通数据的安全性和用户的隐私，将是重要的课题。 结语 《城市脉搏：智慧交通安全系统解析》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解智慧交通安全系统是如何通过技术创新，重塑我们的城市出行方式，提升交通安全水平，并最终为构建更美好的城市生活贡献力量。我们希望通过本书的阅读，能够启发更多人对智慧交通的关注与思考，共同推动城市交通朝着更智能、更安全、更可持续的方向发展。这不仅仅是一套技术的集合，更是城市发展理念的升华，是科技赋能美好生活的生动实践。

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这本书最令人耳目一新的地方，在于它对“合规性与伦理”问题的探讨，这通常是技术书籍避而不谈的灰色地带。在讲解数据采集和存储的最佳实践时，《视频监控系统应用》用了整整一个章节的篇幅，去分析不同国家和地区关于数据隐私保护（如GDPR、CCPA）的法规要求，并将其转化为具体的系统设计约束。它不仅告诉我们“如何加密数据”，更重要的是指导我们思考“哪些数据是绝对不应该被记录的”以及“如何设计一套可审计的用户授权机制，以应对未来的法律审查”。这种超越纯粹技术实现的深度，体现了作者极高的职业素养和责任感。我过去在做设计时，往往只关注技术可行性，却忽视了法律和道德风险，读完这一章后，我立刻反思了我们现有系统的设计流程，并引入了专门的“隐私影响评估”步骤。这本书让我深刻理解到，一个优秀的系统应用，必须是技术上可靠、性能上卓越，同时还要在法律和伦理上站得住脚。这使得这本书的价值远远超出了技术本身，它培养的是一个具备全面视野的系统架构师。

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读完这本书，我最大的感受是它提供了一个非常扎实的“系统思维”框架。很多工程师在解决问题时，往往会陷入细节的泥潭，只见树木不见森林。这本书的优秀之处在于，它始终将应用置于一个宏大的系统背景下去考量。它不仅仅是讲解单个模块的功能实现，而是反复强调不同子系统之间的接口、依赖关系以及潜在的故障传播路径。作者在描述冗余备份和灾难恢复策略时，非常细致地对比了N+1、热备和冷备这几种方案在成本、恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）上的权衡。这种结构化的分析方法，让我学会了在设计任何复杂系统时，都要先建立起一个“容错和可观测性”的基线。书中还穿插了一些关于项目管理和团队协作的经验之谈，比如如何有效地进行需求评审，如何确保开发和运维团队对系统边界的理解一致，这些软技能的融入，极大地提升了这本书的实用价值，让它超越了一本纯粹的技术手册，更像是一本成功的系统构建指南。

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说实话，我本来对这种“应用”类的书籍抱有保留态度的，总觉得很多都是走马观花，堆砌一些现成的工具用法。但是《视频监控系统应用》彻底颠覆了我的看法。它对“应用”二字的理解非常深刻，不只是告诉你“怎么用”，更重要的是“为什么这么用”以及“用不好会怎样”。我特别喜欢其中关于“性能优化与系统调试”的部分，这部分内容在很多同类书中常常被忽略。作者详细拆解了高并发场景下，数据流经各个模块时的延迟瓶颈，并提供了几种非常巧妙的优化思路，比如异步处理队列的深度调整、缓存失效策略的精细化管理等等。我试着将书中的一个优化建议应用到了我们正在维护的一个老旧系统中，仅仅调整了数据写入的批处理大小，系统在峰值负载下的响应时间就下降了近百分之二十，效率提升非常显著。这本书的语言风格非常直接、专业，没有多余的寒暄，每一句话都像是在传递核心信息，非常适合那种时间紧张、追求效率的技术人员。它更像是一位经验丰富的老前辈在你耳边耳提面命，那种沉淀下来的实战经验，是任何在线课程都无法比拟的。

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这本书绝对是那种能让你从入门到精通的宝典！我最近刚开始接触网络安全领域，市面上那些教材要么过于理论化，要么就是零散的教程，根本无法形成一个完整的知识体系。然而，《视频监控系统应用》这本书却完全不同。它的结构设计得极其人性化，从基础的网络协议、操作系统原理入手，循序渐进地引向复杂的安全攻防技术。最让我印象深刻的是，它没有陷入空泛的理论讨论，而是大量结合了实际案例和代码片段。比如，在讲解如何加固物联网设备时，作者直接贴出了几个不同厂商设备的常见漏洞利用代码和对应的修复补丁，这种实战性让书本的价值瞬间飙升。我尤其欣赏它在“威胁建模”那一章的处理方式，作者不是简单地罗列威胁类型，而是构建了一个完整的流程图，引导读者思考“如何从业务需求的角度出发，预判可能存在的风险点”，这对于我们这些希望将安全融入产品生命周期的工程师来说，简直是醍醐灌顶。读完前面几章，我已经能自信地去分析一个新系统的安全架构了，这在以前是不可想象的。这本书的深度和广度，完全对得起它在业界的声誉。

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这本书的排版和图示设计简直是艺术品级别的。在学习电子工程和信号处理相关的书籍时，我经常遇到图表模糊不清、逻辑跳跃的问题，导致理解起来非常吃力。但《视频监控系统应用》在这方面做到了极致的清晰化。例如，在解释复杂的时间序列数据同步机制时，作者绘制了一个跨越十几页的流程图，用不同颜色和形状的箭头清晰地标示出主时钟、从时钟的漂移校正过程，以及数据包丢失后的重传逻辑。我第一次看到如此直观地将抽象的通信协议可视化，立刻就明白了那些原本晦涩难懂的RFC文档里描述的逻辑。更值得称赞的是，这本书的案例选择非常具有前瞻性。它没有停留在几年前的主流技术上，而是深入探讨了边缘计算和云计算结合带来的挑战，比如如何在带宽受限的边缘节点进行初步的AI推理，以及如何安全地将处理过的数据回传到云端进行长期存储和深度分析。这种对未来趋势的把握，让这本书的价值不仅仅是解决眼前的问题，更是为读者指明了未来几年的技术发展方向，读起来让人感觉既扎实又兴奋。

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