具体描述
《智能化数字电视台系统工程》以江苏广电中心数字化与智能化系统工程建设为实例，重点介绍了智能化数字电视台系统工程建设，在数字化与智能化系统工程总体规划与设计、系统工程总承包管理、优选技术应用方案、数字电视网络与编播工艺等方面进行了总结和介绍。该书侧重智能化数字电视台系统工程在建设和实施中的技术应用和运作方法，对于正在建设和即将规划建设的智能化数字电视台也许具有一定的参考和借鉴的作用。
现代城市交通控制与优化技术 内容简介 本书系统地阐述了当前城市交通面临的复杂挑战，并深入探讨了利用现代信息技术和系统工程原理来设计、实施和管理高效、安全、可持续的城市交通系统所需的理论基础、关键技术与工程实践。全书内容紧密围绕“控制”与“优化”两大核心目标展开，旨在为交通规划师、系统工程师、城市管理者以及相关领域的专业人士提供一套全面且实用的技术工具箱和思维框架。 第一部分 城市交通系统的基础与建模 本部分首先对城市交通系统的基本构成要素进行了界定，包括基础设施（道路网络、信号灯、收费系统）、交通流（车辆、行人、公共交通工具）以及管理控制单元。我们详细分析了交通流的基本理论，如宏观交通流模型（如 Greenshield 模型、Underwood 模型）和微观交通流模型（如车道分道模型、Cellular Automata 模型），重点讲解了如何利用这些模型来准确刻画和预测特定城市路网下的交通现象。 随后，本书将大量的篇幅投入到交通系统建模的技术中。我们深入探讨了基于GIS（地理信息系统）的交通网络拓扑建模方法，以及如何集成实时交通数据源（如GPS、线圈检测器、视频监控）进行动态数据驱动的建模。此外，本书还引入了面向复杂系统科学的交通仿真技术，特别是微观仿真软件（如 VISSIM, Aimsun）的应用流程、参数校准方法以及仿真结果的有效性验证标准。对于复杂的交互路口和拥堵瓶颈区域，我们提供了详细的建模案例分析，强调在仿真环境中预评估控制策略有效性的重要性。 第二部分 先进交通信号控制策略 信号控制是城市交通管理的核心手段。本书摒弃了传统的固定配时方法，聚焦于自适应和智能化的控制技术。 首先，我们详细剖析了传统感应式控制（如浮动车检测、局部最优控制）的局限性及其升级路径。核心内容集中在基于实时交通状态的自适应信号控制系统（SCATS, SCOOT, SCOOT-like 架构）的原理、架构和实施细节。我们剖析了这些系统的核心算法，包括周期长度优化、相位差调整以及实时干线协调机制。 其次，本书前沿性地介绍了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在路口信号控制中的应用。通过将交通控制问题定义为马尔可夫决策过程（MDP），我们阐述了如何训练智能体（Agent）在不断变化的交通环境中学习最优的绿信比分配策略，以最小化平均延误和停车次数。书中包含多个仿真环境下的RL算法性能对比实验，分析了模型泛化能力和计算实时性。 此外，我们还专门设立章节讨论了区域级协调控制。这包括如何通过多级控制架构，实现主干道与次干道的“绿波带”动态调整，以及如何将公共交通优先（Bus Priority, BPT）策略无缝集成到现有的协调控制框架中，确保公交系统的准时性。 第三部分 交通需求管理（TDM）与出行诱导 有效的交通管理不仅依赖于控制硬件，更依赖于对出行需求侧的引导。 本部分深入探讨了交通需求管理（TDM）的工程实践。我们详细分析了拥堵收费（Congestion Pricing）系统的技术要求，包括电子收费系统（ETC）的集成、动态费率计算模型以及社会接受度评估方法。对于停车管理，本书介绍了智能停车诱导系统的设计，如何整合实时停车位数据，并通过信息发布平台引导驾驶员快速停车，从而减少因寻找车位导致的无效交通流。 在信息发布与出行诱导方面，我们重点讨论了ITS（智能交通系统）在信息传播中的作用。内容涵盖了可变信息标志（VMS）的布设原则、内容生成逻辑，以及基于移动互联网的实时交通信息服务（RTIS）的架构和数据标准。我们还分析了动态路径诱导策略，特别是当系统检测到特定路段拥堵时，如何通过导航平台向驾驶员推荐替代路径，实现交通流的均匀化分布。 第四部分 现代交通系统运行与安全保障 本部分着眼于交通系统的实际运行效率和对突发事件的快速响应能力。 我们详细讲解了交通事件检测与应急响应（TMC/TOC 操作）的流程。这包括如何利用视频分析技术（AI视觉识别）和交通流异常检测算法，自动识别交通事故、抛洒物或行人闯入等事件。书中提供了构建高效的事件响应链条的工程指南，强调了从检测、确认、通报到清除的各个环节所需的时间标准和责任划分。 在交通安全方面，本书将关注点放在主动安全监控与预警。我们探讨了危险驾驶行为（如超速、急刹车）的实时监测技术，以及如何利用这些数据来优化交通安全基础设施的维护周期。此外，针对高速公路和隧道等特殊环境，我们介绍了专门的安全监控和风险评估方法。 第五部分 展望：面向未来交通的挑战 最后一部分展望了未来城市交通系统的发展方向，特别是与自动驾驶（CAV）和车路协同（V2X）技术的融合。我们分析了V2X通信网络（DSRC/C-V2X）在提升交通流效率、实现交叉口协同控制方面的潜力，并探讨了在数据安全和隐私保护的前提下，如何构建一个更加智能、更具韧性的城市交通生态系统。本书强调了传统交通工程理论与新兴信息技术交叉融合的重要性。 全书结构严谨，逻辑清晰，配有丰富的图表和工程案例，旨在成为交通系统设计、建设和管理领域的一本重要参考著作。
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