新一代智能化交通控制系统关键技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:杨兆升

出品人:

页数:431

译者:

出版时间:2008-12

价格:50.00元

装帧:

isbn号码:9787113095253

丛书系列:

图书标签:

• 交通控制
• 智能化交通
• 交通系统
• 智能交通系统
• 交通工程
• 人工智能
• 控制系统
• 城市交通
• 交通优化
• 边缘计算

《智能交通系统：理论、方法与实践》 本书全面探讨了现代智能交通系统的核心构成、关键技术、发展模式及其在现实世界中的多元化应用。它旨在为交通工程、计算机科学、通信工程、自动化以及相关领域的专业人士、研究人员和学生提供一个深入而系统的认知框架。 第一部分：智能交通系统的基础理论与架构 本部分首先对智能交通系统的概念、发展历程以及其在提升交通效率、保障交通安全、优化资源配置等方面的重要作用进行了阐述。在此基础上，系统地介绍了智能交通系统的基本组成要素，包括但不限于： 感知层技术： 详细讲解了各类交通信息采集技术，例如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头（包括高清摄像头、热成像摄像头等）、地磁传感器、超声波传感器、GPS/北斗定位系统、RFID技术、车联网（V2X）通信感知等。重点分析了这些传感器的工作原理、技术特点、优缺点以及在不同场景下的应用考量，如车流量统计、车辆识别、车速测量、违法行为监测、环境感知等。 网络通信层技术： 深入探讨了支撑海量交通数据传输和交换的通信技术，包括有线通信（光纤、以太网）和无线通信（4G/5G蜂窝通信、Wi-Fi、DSRC、C-V2X、NB-IoT等）。分析了不同通信技术的带宽、时延、可靠性、覆盖范围等关键指标，以及在实时交通信息发布、车车通信、车路协同等场景下的适用性。 平台与数据层技术： 详细介绍了智能交通信息平台的设计理念、架构模型和关键技术。涵盖了大规模交通数据的存储、管理、清洗、融合、建模和分析技术，例如大数据技术（Hadoop、Spark）、数据库技术（关系型数据库、NoSQL数据库）、时空数据处理技术、云计算和边缘计算在交通数据处理中的应用。 应用层技术： 重点阐述了智能交通系统面向用户的各种功能和应用，如交通诱导、信号控制优化、路径规划、出行服务、应急管理、环境监测、停车管理、公共交通调度等。 第二部分：智能交通系统的关键技术深度解析 本部分将聚焦智能交通系统中最具创新性和颠覆性的核心技术，并进行深入的理论阐述和技术分析： 人工智能与机器学习在交通领域的应用： 交通流量预测： 讲解了基于时间序列分析（ARIMA、LSTM、GRU）、图神经网络（GNN）、深度学习等模型的交通流量预测方法，以及如何利用历史数据、实时数据、天气信息、节假日等因素进行精准预测。 交通事件检测与识别： 阐述了利用计算机视觉技术（CNN、目标检测算法如YOLO、SSD）、传感器数据融合等手段，实现车辆异常行为（如拥堵、事故、逆行）、行人检测、交通标志识别等。 交通信号控制优化： 介绍了基于强化学习（Q-learning、DQN）、多智能体系统（MAS）等人工智能技术的自适应交通信号控制策略，以实现路口通行效率的最大化。 自动驾驶感知与决策： 尽管本书不直接讨论自动驾驶车辆本身，但会涉及为自动驾驶车辆提供信息支持和决策依据的相关交通信息处理技术，例如车辆状态估计、意图预测、路径规划辅助等。 大数据分析与挖掘技术： 交通拥堵成因分析： 利用大数据分析技术，深入挖掘导致交通拥堵的根本原因，如道路设计缺陷、交通组织不合理、突发事件影响等。 出行行为模式挖掘： 分析用户的出行OD（Origin-Destination）信息、出行时空轨迹，揭示出行规律、偏好，为出行服务和城市规划提供依据。 交通安全风险评估： 基于事故数据、道路环境数据、驾驶行为数据等，建立交通安全风险模型，预测高风险路段和时段。 车联网（V2X）与路侧单元（RSU）协同技术： 协同感知： 车辆与路侧单元之间共享感知信息，提升对环境的全面认知能力，弥补单一感知的不足。 协同决策： 车辆与路侧基础设施协同进行行驶决策，例如信号灯信息播报、协作式换道、协同编队行驶等。 车路协同系统架构与通信协议： 探讨V2X通信的标准、安全性和效率问题，以及RSU在信息发布、数据收集、边缘计算等方面的作用。 高精度定位与地图技术： GNSS与惯性导航融合： 介绍高精度定位技术，如RTK、PPP，以及IMU（惯性测量单元）在克服GNSS信号遮挡时的辅助作用。 高精度地图的构建与更新： 探讨高精度地图在道路几何信息、交通标识、车道线等方面的应用，以及如何通过众源感知数据进行实时更新。 数字孪生与仿真技术： 交通系统数字孪生构建： 介绍如何利用多源数据构建高保真的交通系统数字孪生模型，实现对交通运行状态的实时监控和可视化。 交通仿真平台的应用： 阐述交通仿真技术在交通规划、政策评估、新系统测试、应急预案演练等方面的作用。 第三部分：智能交通系统的应用实践与发展趋势 本部分将展示智能交通系统在不同应用场景下的落地情况，并展望其未来发展方向： 城市交通管理与优化： 区域交通协同控制： 介绍如何通过区域交通信息共享与协同，实现对更大范围交通流的优化调度。 智慧公交与共享出行： 探讨智能技术如何提升公交运营效率、优化共享单车/汽车的调度与管理。 停车诱导与管理： 分析智能停车系统的建设和应用，缓解城市停车难问题。 公路交通管理与服务： 高速公路收费与通行： 介绍ETC、自由流收费等技术，以及基于物联网的公路设施监控。 交通流量监控与拥堵治理： 讲解如何利用大数据和AI技术对高速公路拥堵进行预警和疏导。 服务区管理与信息发布： 提升高速公路服务区的智能化水平。 交通安全与应急响应： 交通事故预防与快速响应： 介绍基于AI的事故预警系统和应急事件的快速处置流程。 恶劣天气下的交通安全保障： 探讨如何利用智能技术应对雨、雪、雾等极端天气对交通安全的影响。 未来发展趋势： 人机共驾与未来出行： 探讨智能交通系统如何为未来人机共驾和完全自动驾驶提供支撑。 面向绿色出行与可持续交通： 分析智能交通技术在鼓励低碳出行、优化能源利用方面的作用。 交通数据安全与隐私保护： 探讨在构建智能交通系统过程中，如何保障数据安全和用户隐私。 本书力求通过严谨的理论分析、详实的技术介绍和丰富的案例研究，为读者提供一个关于智能交通系统全景式的理解，并激发读者在这一前沿领域的进一步探索和创新。

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如果用一句话来概括我的感受，那就是这本书是连接“实验室理论”与“城市脉搏”之间最坚实的一座桥梁。它不仅详细介绍了前沿的算法，更重要的是，它深入剖析了如何将这些算法嵌入到现有的、往往是老旧的城市基础设施中去，实现平稳过渡和增量优化。作者在描述系统集成和迭代升级策略时，采取了一种极为务实的叙事方式，避免了脱离实际的宏大叙事。书中对于不同城市规模和交通结构下，智能化升级的成本效益分析，给出了非常详尽的量化模型，这对于决策层来说，具有极强的参考价值。对于想要深入了解智能交通技术如何真正转化为城市治理效能的读者而言，这本书提供了从底层逻辑到上层应用的全景式视图，其详实度和系统性，在同类书籍中是极为突出的。

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这部著作的出版，无疑为当前交通工程领域注入了一股强劲的“智慧”之风。它深入剖析了如何利用人工智能、大数据等前沿技术，对日益复杂的城市交通流进行精细化管理与优化。我尤其欣赏作者在理论构建上的严谨态度，书中对于深度学习在交通信号控制中的应用案例分析，不仅仅停留在概念层面，而是辅以大量实际数据和算法细节的阐述，这对于希望从原理上理解并落地实施的工程师和研究人员来说，是极其宝贵的财富。例如，它对于多智能体强化学习在路网协同控制中的建模过程描述，逻辑清晰，层次分明，即便是初涉此领域的读者，也能循着作者的思路，逐步构建起自己的认知框架。书中对不同交通场景，如拥堵路段、突发事件响应等情景下，不同算法的适应性和局限性进行了深入的对比，使得读者在实际选择技术路线时，能够做出更为审慎和科学的判断。这种既有高度的理论深度，又不失实战指导价值的写作风格，使得本书超越了一般的技术手册，更像是一部面向未来的交通系统设计哲学指南。

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这本书在探讨智能化解决方案时，展现出一种罕见的批判性思维。它没有盲目追捧任何单一的技术方案，而是非常坦诚地指出了当前“智能化”在落地过程中面临的现实瓶颈，比如数据孤岛问题、算法的黑箱特性以及系统安全与隐私保护的伦理困境。这使得本书的价值远超出了技术指导范畴，上升到了行业规范和政策制定的层面。比如，它对城市交通控制系统中，如何在保证关键基础设施安全的前提下，实现跨部门数据共享的机制设计提出了建设性的意见。这种对“如何做对”而非仅仅“如何做”的执着探究，让读者能够更全面地理解推动下一代智能交通系统建设所需要的综合性资源投入和社会共识构建。读完这些章节，我感觉自己不仅掌握了一套工具，更建立起一套审视和评估新技术的批判性框架。

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翻开这本书，首先被其广阔的视野和前瞻性所吸引。它不仅仅关注了“控制”这个传统核心议题，更将目光投向了构建一个更加人性化、更具韧性的未来出行生态系统。我对其中关于“人本交通”与智能化融合的章节印象最为深刻。作者并未将驾驶员视为需要被约束的对象，而是将其视为系统中的一个重要决策节点，探讨了如何通过信息交互和诱导，实现人车关系的和谐共存。书中对V2X（车路协同）技术在提升交通流效率和保障个体安全上的潜力进行了非常深入的探讨，特别是关于边缘计算在低延迟决策中的作用分析，描绘了一幅未来智能网联汽车群协同作业的蓝图。这种将个体需求与宏观效率进行巧妙平衡的视角，体现了作者深厚的跨学科功底。它促使我们重新思考，智能交通的终极目标，绝不应只是为了让车跑得更快，而是要让人们的出行体验更顺畅、更安全、更可持续。

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阅读这本书的过程中，我体会到一种扎实的工程美学。它成功地将那些晦涩难懂的数学模型和复杂的计算过程，转化成了清晰可操作的系统架构图和流程。特别是关于交通状态的实时感知与预测部分，作者展示了如何利用异构传感器数据进行有效的融合与清洗，并在此基础上构建高精度的时空预测模型。书中对卡尔曼滤波、粒子滤波等经典状态估计方法在交通数据噪声抑制上的应用进行了细致入微的解读，这对于那些在实际项目中饱受数据质量困扰的实践者来说，无疑是一场及时雨。更难能可贵的是，作者没有停留在对现有成熟技术的简单罗列，而是对未来传感器技术的发展趋势，比如利用毫米波雷达和高精度地图进行深度耦合的可能性，进行了富有洞察力的推测和论证。这本书的行文风格偏向于技术手册的严谨，但其内容深度足以媲美顶级学术专著。

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