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出版者:警官教育出版社

作者:

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:1994-04

价格:14.80

装帧:平装

isbn号码:9787810275293

丛书系列:

图书标签:

• 汽车安全
• 汽车检测
• 微机控制系统
• 嵌入式系统
• 传感器技术
• 汽车电子
• 自动控制
• 故障诊断
• 测试系统
• 汽车工程

《智慧交通运行管理关键技术研究》 内容梗概： 本书系统性地探讨了当前智慧交通系统在运行管理层面的关键技术及其应用。全书分为七章，深入剖析了智慧交通系统如何通过技术手段实现高效、安全、便捷的交通流管理和出行服务。 第一章 智慧交通系统架构与核心要素 本章首先界定了智慧交通系统的概念与内涵，阐述了其在现代城市发展中的重要性。随后，详细介绍了智慧交通系统的典型分层架构，包括感知层、网络层、平台层和应用层。针对各层级，重点分析了支撑这些层级运行的关键技术，如物联网（IoT）技术在感知层的数据采集，5G、车联网（V2X）等通信技术在网络层的信息传输，大数据处理、云计算、人工智能（AI）在平台层的数据分析与决策支持，以及交通信号控制、路径规划、出行信息服务等在应用层面的功能实现。此外，本章还梳理了智慧交通系统运行管理中的核心要素，包括交通数据、信息模型、决策模型和控制模型，为后续章节的技术探讨奠定基础。 第二章 交通感知与数据采集技术 本章聚焦于智慧交通系统的信息源头——交通感知技术。详细介绍了多种交通数据采集方式，包括： 视频监控与图像处理： 阐述了基于计算机视觉的车辆检测、车流量统计、车型识别、车牌识别、违章行为抓拍等技术，分析了高清摄像头、全景摄像头等硬件设备的性能特点及其在不同场景下的应用。 传感器技术： 深入探讨了地磁传感器、线圈传感器、雷达传感器、激光雷达（LiDAR）等用于检测车辆存在、速度、占有率的传感器技术，以及环境传感器（如温度、湿度、空气质量）在交通运行中的作用。 GPS/北斗定位与移动通信数据： 分析了如何利用GPS/北斗定位数据和手机信令数据进行浮动车轨迹分析、区域交通密度估计、出行OD（Origin-Destination）分析等。 车联网（V2X）通信数据： 介绍了车辆之间（V2V）、车辆与基础设施之间（V2I）、车辆与行人之间（V2P）通信所产生的数据，如车辆速度、位置、行驶意图、前方路况信息等，以及这些数据对实时交通状态感知的重要性。 本章还讨论了数据采集的准确性、可靠性以及不同数据源之间的融合方法。 第三章 交通信息融合与模型构建 本章旨在解决多源异构交通数据如何有效地融合，以及如何构建有效的交通模型以理解和预测交通运行状态。 多源异构数据融合： 详细介绍了数据清洗、预处理、地理空间对齐、时间同步等技术，以及基于卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯网络等方法的传感器数据融合，基于深度学习的图像与传感器数据融合，以及基于时空图神经网络（STGNN）的多源异构数据时空融合。 交通状态分析与表征： 探讨了如何从融合后的数据中提取交通拥堵指数、交通运行状态等级、交通流效率等关键指标，并介绍了基于数据驱动的交通状态可视化方法。 交通运行模型： 重点介绍了宏观交通流模型（如Lighthill-Whitham-Richards模型）、中观交通模型（如Cellular Automata模型）和微观交通模型（如Agent-Based模型）的原理及其在不同交通场景下的适用性。此外，还阐述了基于机器学习（如支持向量机、随机森林）和深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）的交通流预测模型，以及基于图神经网络（GNN）的交通网络状态预测模型。 第四章 交通信号控制优化与协同 本章深入研究了如何通过智能化的交通信号控制技术来优化交通流，提升道路通行能力。 传统信号控制技术回顾： 简要回顾了固定配时、感应控制等传统信号控制方式的原理和局限性。 自适应交通信号控制： 详细介绍了基于实时交通数据的自适应信号控制策略，包括基于预测控制（如预测性自适应信号控制）、基于强化学习（如深度强化学习DRL）的信号控制方法，以及其在单点、单路口、区域协调控制中的应用。 车路协同信号控制： 重点探讨了车路协同（V2I）环境下的信号控制，包括车辆到达预测、信号相位优先权授予、绿波带优化等，分析了V2X通信如何为信号控制提供更精确和实时的信息。 信号控制的评估与验证： 介绍了常用的评估指标（如延误、停车次数、通行能力、排放量）以及仿真软件（如VISSIM, SUMO）在信号控制方案验证中的应用。 第五章 交通信息服务与出行决策支持 本章关注如何利用智慧交通系统提供全面的出行信息服务，辅助公众做出更优的出行决策。 实时交通信息发布： 探讨了通过手机APP、车载导航、电子情报板等多种渠道发布实时路况、拥堵预警、出行路线建议、停车信息等。 个性化出行服务： 分析了如何基于用户出行习惯、偏好和实时交通状况，提供个性化的出行方案推荐，包括多模式出行组合（如公共交通+共享单车）的规划。 出行预测与引导： 介绍了基于大数据和AI的长期出行需求预测，以及在重大活动或突发事件下的交通流量预测与动态诱导策略。 出行信息平台构建： 讨论了构建统一、开放的出行信息服务平台，实现信息共享和集成，提升用户体验。 第六章 交通运行安全监测与风险预警 本章聚焦于利用智慧交通技术提升交通运行安全水平，防范交通事故。 交通事件检测与识别： 详细介绍了基于视频分析（如异常行为检测）、传感器数据（如急刹车、急转弯）以及车联网数据的交通事件（如事故、拥堵、障碍物）的实时检测技术。 驾驶行为分析与风险评估： 探讨了如何利用车载传感器、V2X数据和后台数据分析驾驶员的驾驶行为（如超速、疲劳驾驶、分心驾驶），并进行风险评估。 交通风险预警与应急响应： 介绍了针对特定区域、特定时段或特定交通状况的风险预警模型，以及在发生交通事故或突发事件后的快速响应和信息发布机制。 高风险路段识别与治理： 基于历史交通事故数据和交通运行数据，分析高风险路段的特征，为交通安全治理提供数据支撑。 第七章 智慧交通运行管理平台构建与案例分析 本章总结并整合前述技术，探讨智慧交通运行管理平台的构建思路和实际应用。 平台架构设计： 提出了一个集成数据采集、处理、融合、分析、决策和应用服务的功能平台架构。 关键技术集成： 论述了如何将大数据、云计算、AI、物联网、5G、V2X等核心技术有机融合到平台中，实现智慧交通的智能化运行管理。 典型应用场景： 通过多个实际案例，如城市交通指挥中心、高速公路运行管理、公共交通调度优化等，展示了智慧交通运行管理平台在提升交通效率、保障交通安全、改善出行体验方面的实际成效。 未来发展趋势： 对智慧交通运行管理技术的未来发展方向进行了展望，包括更高级别的自动驾驶协同、城市交通大脑的进一步演进、区块链在交通数据安全与共享中的应用等。 本书内容聚焦于交通运行管理的关键技术，旨在为交通工程、计算机科学、信息工程等相关领域的科研人员、工程师以及决策者提供深入的技术参考和实践指导。

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坦白说，作为一名汽车维修从业者，我对理论知识的学习一直有些力不从心，但这本书的出现彻底改变了我的看法。作者的叙述方式非常生动，好像在和我面对面地交流。他对微机控制在汽车安全检测系统中的核心地位进行了深入浅出的阐述，特别是关于数据总线通信和ECU（电子控制单元）之间的信息交互，他用了很多形象的比喻，比如把ECU比作汽车的“大脑”，把数据总线比作“神经系统”，让我一下子就理解了其中的复杂关系。书中还列举了大量具体的故障代码和诊断流程，这对于我们日常工作中排查问题非常有帮助。例如，当ABS灯亮起时，书里详细讲解了可能的原因，以及如何通过连接诊断仪，读取故障码，并根据书中提供的步骤进行逐一排查。这种实操性极强的指导，让我感觉这本书不仅仅是一本理论书籍，更像是一本“随身携带的专家”。

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这本书在对汽车安全检测技术的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。作者在论述时，不仅关注了硬件层面的传感器和执行器，更深入到了软件算法和控制策略层面。我对其中关于模糊逻辑和神经网络在异常行为检测方面的应用讲解特别着迷，作者通过图示和详细的数学模型，展现了如何构建能够识别和预测潜在危险情况的智能算法。例如，他详细阐述了如何利用神经网络分析车辆的转向角度、油门踏板深度、车速等数据，来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶或分心状态。此外，书中还对一些新兴的汽车安全技术，如自动紧急制动（AEB）、行人检测和车道偏离预警（LDW）等，进行了详尽的原理分析和系统构成介绍。整本书的论述逻辑严谨，层次分明，从宏观的系统设计到微观的算法实现，都做到了面面俱到，让我对汽车安全技术有了更全面、更深刻的认识。

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这本书给我的最大惊喜在于，它并非枯燥的技术堆砌，而是将复杂的理论与实际应用紧密结合。我尤其欣赏书中对于不同检测场景的详细分析，比如在夜间低能见度条件下，雷达和红外传感器如何协同工作，提升车辆对障碍物的探测能力；又或是车辆在湿滑路面上行驶时，ESP系统如何通过精确控制各个车轮的制动力，有效防止车辆失控。书中的案例分析非常具有代表性，涵盖了从基础的发动机故障诊断到高级的ADAS（高级驾驶辅助系统）功能，比如自适应巡航、车道保持、自动泊车等。作者并没有止步于介绍现有技术，还对未来汽车安全检测技术的发展趋势进行了展望，例如V2X（车联网）通信在提升整体交通安全方面的潜力，以及人工智能在预测性维护和故障诊断中的应用前景。这种前瞻性的思考，让我对汽车安全技术的未来充满了期待，也为我未来的研究方向提供了重要的参考。

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这本书的封面设计就充满了科技感，银灰色的背景上，流线型的汽车和抽象的电路图交织在一起，让人一眼就能感受到其专业性和前瞻性。刚拿到手，就迫不及待地翻开。我特别喜欢其中关于数据采集和信号处理的章节，作者用清晰的语言解释了各种传感器的工作原理，比如碰撞传感器、胎压传感器、ABS传感器等等，并且详细介绍了它们如何将物理信号转化为可供微机处理的数据。我印象最深的是关于模糊控制和专家系统的应用部分，作者通过大量的实例，展示了这些先进的控制理论如何在汽车安全检测系统中发挥作用，例如在紧急制动或侧滑预警时，系统能够根据复杂多变的路况和车辆状态，做出最优的决策。整本书的排版也非常舒适，图文并茂，公式的推导过程严谨而不失易懂，即使是对这个领域不太熟悉的读者，也能逐步理解其中的奥秘。感觉作者在撰写这本书时，一定是投入了大量的心血，将自己深厚的专业知识毫无保留地呈现出来，这对于我这样一个希望深入了解汽车安全检测技术的工程师来说，无疑是一笔宝贵的财富。

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这本书的文字风格非常亲切，阅读起来丝毫没有压力，反而有种被循循善诱的感觉。我特别喜欢书中关于嵌入式系统在汽车安全中的角色阐述，作者清晰地解释了微控制器如何作为核心，连接和控制着各种安全相关的模块，例如安全气囊展开系统、碰撞传感器、 seatbelt 预紧器等等。他用了很多实际的例子，比如在一个碰撞事故发生后，微控制器如何在极短的时间内，根据碰撞的强度和方向，精确地控制安全气囊的充气量和展开时机，以最大程度地保护乘员。书中的图解非常精细，将各个电子元件的连接和信号流向都清晰地展示出来，即使是对电子电路不太熟悉的读者，也能通过这些图解理解其工作原理。而且，作者在讲解过程中，还会穿插一些关于汽车安全标准和法规的介绍，这对于我们了解行业背景和发展趋势非常有益。这本书让我觉得，原来枯燥的技术理论也可以如此生动有趣，并且与我们的日常生活息息相关。

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