具体描述
《接入网技术与应用》以ITU-T规范的接入网的基本概念、基本架构为主线，以网络和系统技术为中心，以主要的接入技术为重点，力求反映国际上各种接入技术的最新进展。《接入网技术与应用》概念清晰，内容新颖，通俗易懂。全书主要内容包括：接入网概论、光纤接入网、DSL接入技术、无线接入网、HFC接入网、以太网接入技术、电力线接入技术、V5接口协议以及接入网的管理。
《接入网技术与应用》可作为高等院校通信工程、网络工程、信息工程等专业相应课程的教材，也可供从事通信与网络技术的工程技术人员阅读参考。
《智能交通系统：感知、决策与协同》 内容简介： 随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥堵、安全隐患、环境污染等问题日益严峻，成为制约城市可持续发展的瓶颈。智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）应运而生，它融合了现代信息通信技术、计算机技术、控制技术、传感器技术以及人工智能等前沿科技，旨在构建一个高效、安全、环保、便捷的交通运输体系。 本书《智能交通系统：感知、决策与协同》深入探讨了智能交通系统的核心构成要素、关键技术及其在实际应用中的挑战与机遇。全书围绕“感知、决策、协同”三大主线展开，力求为读者构建一个全面而深入的智能交通系统认知框架。 第一部分：智能交通的感知层——洞察交通脉搏 交通感知是智能交通系统的“眼睛”和“耳朵”，它负责实时、准确地采集和处理交通运行的各类信息。本部分将详细介绍构成感知层的各类先进技术及其应用。 交通信息采集技术： 地磁检测器与线圈检测器： 阐述地磁传感器和感应线圈在路面下的工作原理，以及它们如何监测车辆流量、速度和占有率。我们将分析这些传统但仍然广泛应用的检测技术的优缺点，以及在不同道路环境下的适用性。 视频监控与图像识别： 深入探讨高清摄像头、边缘计算设备在交通流监测、车牌识别（ANPR）、车型识别、交通事件检测（如违章停车、拥堵、事故）等方面的应用。我们将详细介绍图像处理算法、深度学习模型（如CNN、YOLO）在车流分析中的最新进展，以及如何应对光照、天气等复杂环境因素。 雷达与激光雷达（LiDAR）： 讲解雷达和激光雷达在远距离、全天候交通监测中的优势，特别是其在高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶中的关键作用。我们将分析不同类型雷达（毫米波雷达、脉冲雷达）和激光雷达（2D、3D）的技术特点、数据处理方法以及在交通流量统计、障碍物检测方面的应用。 浮动车数据（FVD）与移动定位技术： 阐述如何利用GPS、蜂窝网络等技术获取大量私家车、网约车、公交车等浮动车辆的轨迹数据，通过数据挖掘分析实现宏观交通流量、速度、拥堵指数的实时评估。我们将探讨数据融合技术如何克服单一数据源的局限性。 物联网（IoT）传感器网络： 介绍部署在道路基础设施（如交通信号灯、路侧单元V2I）和车辆（V2V）上的各类物联网传感器，包括环境传感器（温度、湿度、降雨）、噪声传感器、行人检测传感器等，以及这些数据如何为更精细化的交通管理提供支撑。 新型感知技术： 探索新兴的感知技术，例如基于射频识别（RFID）的车辆身份识别、基于超声波的停车位检测、以及利用手机信令数据进行区域交通状况分析等。 交通数据处理与融合： 数据预处理与清洗： 强调数据准确性和完整性的重要性，介绍数据去噪、异常值检测、数据插补等技术。 多源数据融合： 探讨如何将来自不同传感器、不同平台的数据进行有效融合，以获得更全面、更准确的交通态势信息。我们将介绍基于卡尔曼滤波、粒子滤波、证据理论等数据融合方法。 地理信息系统（GIS）集成： 说明GIS在可视化交通数据、空间分析、路径规划等方面的关键作用，以及如何与交通感知数据相结合，实现对交通网络的精细化管理。 第二部分：智能交通的决策层——智慧交通的“大脑” 基于感知层获取的海量交通数据，决策层负责对交通运行状态进行分析、预测，并生成最优的控制策略和管理指令。本部分将聚焦于智能交通决策的核心技术。 交通流建模与仿真： 宏观交通流模型： 介绍Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型、Cell Transmission Model（CTM）等微观、介观和宏观交通流模型，以及它们如何描述交通流的动态演变。 微观交通仿真： 深入讲解SUMO、VISSIM等微观交通仿真软件的工作原理，以及它们在交通信号配时优化、交通组织方案评估、新技术影响分析中的应用。 交通仿真与数据融合： 探讨如何将实时交通数据与交通仿真模型相结合，实现对未来交通状况的预测，为实时决策提供依据。 交通预测技术： 短期交通流量与拥堵预测： 介绍基于时间序列分析（ARIMA, LSTM）、机器学习（SVM, Random Forest）以及深度学习（GRU, Transformer）的短期交通状况预测方法，包括对流量、速度、出行时间的预测。 长期交通需求预测： 探讨如何基于历史数据、社会经济因素、城市规划等信息，进行中长期交通需求预测，为交通基础设施规划提供支持。 异常事件与突发情况预测： 分析如何利用模式识别和异常检测技术，预测交通事故、道路施工、大型活动等可能引发的交通拥堵。 智能交通控制策略： 自适应交通信号控制（ATSC）： 详细介绍基于交通流实时数据的信号灯相位和周期调整策略，包括基于区域协调控制、行人优先、车辆优先的ATSC系统。我们将探讨强化学习在ATSC中的最新应用。 匝道控制与流量疏导： 阐述如何通过匝道控制（Ramp Metering）和路径诱导（Route Guidance）等策略，调控高速公路入口流量，缓解主线拥堵。 公共交通优先控制： 讲解如何为公交车、有轨电车等公共交通工具提供信号优先，提高公共交通运行效率和吸引力。 动态限速与交通信息发布： 介绍基于实时路况动态调整车道限速、发布可变限速信息，以及通过可变信息标志（VMS）向驾驶员提供实时交通信息和出行建议。 人工智能在交通决策中的应用： 机器学习与深度学习： 深入探讨监督学习、无监督学习、强化学习在交通流量预测、异常检测、信号控制优化、拥堵治理等方面的具体应用案例。 专家系统与知识图谱： 讲解如何构建交通领域的专家系统和知识图谱，辅助交通管理人员进行决策。 大数据分析平台： 介绍构建和应用大数据分析平台，支撑海量交通数据的存储、处理、分析和挖掘。 第三部分：智能交通的协同层——构建互联互通的交通网络 协同是智能交通系统实现整体效率和安全性的关键。本部分将重点关注不同系统、不同主体之间的信息共享与协同工作。 车联网（V2X）通信技术： V2V（Vehicle-to-Vehicle）、V2I（Vehicle-to-Infrastructure）、V2P（Vehicle-to-Pedestrian）、V2N（Vehicle-to-Network）： 详细介绍各种V2X通信场景及其应用，包括车辆碰撞预警、前方拥堵提醒、绿波通行提示、行人安全警示等。 通信协议与标准： 探讨DSRC（专用短程通信）和C-V2X（基于蜂窝网络的V2X）等主流V2X通信技术，以及相关的通信协议和国际标准。 网络安全与隐私保护： 分析V2X通信面临的网络安全挑战（如数据篡改、身份伪造）和隐私保护问题，以及相应的安全机制。 自动驾驶与辅助驾驶系统（ADAS）： ADAS 功能详解： 介绍自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、盲点监测（BSD）等ADAS功能的工作原理和作用。 自动驾驶技术路径： 探讨不同级别的自动驾驶（L0-L5），以及实现高级别自动驾驶所需的关键技术，包括高精度地图、定位技术、感知融合、决策规划、车辆控制等。 人机协同与安全： 分析自动驾驶与人类驾驶员之间的协同问题，以及如何确保人机交互的安全性和可靠性。 智能公交与共享出行： 智能公交调度与实时信息服务： 介绍如何利用GPS、数据分析优化公交线路、班次，并为乘客提供实时到站信息。 网约车与共享单车管理： 探讨如何将网约车、共享单车等新兴出行方式纳入智能交通管理体系，实现资源优化配置和交通拥堵缓解。 多模式出行融合（MaaS - Mobility as a Service）： 展望MaaS的理念，即通过一个平台整合多种出行方式，为用户提供一体化的出行服务解决方案。 交通管理与应急响应协同： 一体化交通信息平台： 介绍构建跨部门、跨区域的交通信息共享平台，实现交通管理部门、交警、气象部门、应急救援部门等之间的信息互联互通。 应急事件响应机制： 探讨在突发事件（如交通事故、自然灾害）发生时，如何通过智能交通系统快速响应、指挥调度、交通疏导，最大程度降低事件影响。 交通仿真在应急演练中的应用： 利用交通仿真技术模拟各类应急场景，进行应急预案的演练和优化。 应用场景与未来展望 本书在每一部分都将结合实际的城市交通案例，如智慧城市交通管理、高速公路智能化、港口与机场交通协同、公共交通优化等，深入剖析智能交通系统的落地实施过程和成效。 最后，本书将对智能交通系统的未来发展趋势进行展望，包括： 5G与6G通信在交通中的应用： 探讨更高带宽、更低时延的通信技术如何赋能更高级别的自动驾驶、车路协同和实时交通服务。 人工智能的持续深化： 展望AI在交通决策、预测、控制等领域的更大突破，例如更具创造性的交通流优化算法、更智能的城市交通规划。 区块链技术在交通领域的探索： 讨论区块链如何应用于交通数据的安全共享、交易记录、以及车辆身份认证等方面。 可持续交通与绿色出行： 强调智能交通系统如何支持电动汽车普及、鼓励绿色出行方式，构建更加环保的交通生态。 人本化交通设计： 最终目标是构建以人为本、高效便捷、安全舒适的未来交通系统。 本书适合交通工程、计算机科学、信息通信、自动化等相关专业的学生、研究人员，以及交通管理部门的从业人员、城市规划师、以及对智能交通技术感兴趣的广大读者阅读。通过对本书的学习，读者将能够系统地掌握智能交通系统的核心理论、关键技术和前沿应用，为推动智能交通发展贡献力量。
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