具体描述
本书以Windows为操作平台，涉及Windows 2000（Server）、Windows XP、Windows Server2003，从了解网络通信基础开始，重点介绍了无线局域网设备使用，无线局域网构建、维护以及安全防护等内容。
本书可作为高等职业学校计算机专业教材使用，也可作为无线局域网技术人员的参考书。
深度学习赋能的智能交通系统优化 图书简介 本书系统地探讨了如何运用尖端的深度学习技术来革新和优化现代智能交通系统（ITS）的各个关键环节。随着城市化进程的加速和交通需求的日益复杂，传统的交通管理模式已难以应对瞬息万变的交通流、日益严峻的拥堵问题以及对安全性和环保性的更高要求。深度学习，以其强大的特征提取和模式识别能力，为解决这些长期存在的交通难题提供了革命性的新思路。 本书内容涵盖了从基础理论到前沿应用的完整脉络，旨在为交通工程师、数据科学家、研究人员以及政策制定者提供一套全面、深入且实用的技术蓝图。 第一部分：智能交通与深度学习基础 本部分首先为读者构建了坚实的理论基础。 第一章：现代交通系统的挑战与机遇 本章剖析了当前全球城市交通面临的核心挑战，包括高峰时段的极端拥堵、交通事故的预防、公共交通的效率瓶颈，以及交通数据异构性带来的处理难题。同时，介绍了物联网（IoT）、5G通信和边缘计算等新兴技术为智能交通带来的前所未有的数据采集和实时响应能力，为深度学习的应用场景奠定了技术背景。 第二章：深度学习核心模型综述 本章详细介绍了智能交通领域最常用和最有效的深度学习模型。重点讲解了卷积神经网络（CNN）在图像识别（如交通标志识别、车道线检测）中的应用原理，循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在时间序列预测（如交通流量预测）中的优势。此外，还引入了图神经网络（GNN）在建模复杂路网结构关系上的独特性，以及生成对抗网络（GAN）在数据增强和仿真环境构建中的潜力。每种模型都配有清晰的数学模型解释和交通领域的具体示例。 第三部分：核心应用：交通流预测与管理 预测是智能交通管理的核心。本部分深入探讨了如何利用深度学习实现高精度、短中期和长期的交通流预测。 第三章：高精度实时交通流量预测 本章聚焦于利用多源数据（线圈检测器、GPS/浮动车数据、移动通信数据）融合，结合深度学习模型进行交通流量预测。详细阐述了如何构建时空耦合模型：利用CNN提取空间依赖性（相邻路段间的相互影响），利用LSTM捕捉时间序列的动态变化。讨论了模型在不同天气条件、特殊事件（如演唱会、事故）下的鲁棒性测试和优化策略。 第四章：拥堵识别与动态路径规划 本章将预测结果直接应用于交通控制。内容包括：基于深度学习的实时拥堵状态识别算法，区别于传统阈值方法的语义理解。核心在于动态路径规划：引入深度强化学习（DRL），将交通路网视为环境，将信号灯控制器或导航系统视为智能体。通过学习最优的行动策略，实时调整信号配时或推荐最优路径，以最小化全路网延误时间。探讨了DRL在解决“次优均衡”问题上的优势。 第三部分：智能感知与安全监控 本部分关注于交通感知层的数据获取与信息提取，这是实现自动驾驶和安全监控的基础。 第五章：基于视觉感知的交通目标检测与跟踪 本章详细介绍利用先进的CNN架构（如YOLO系列、Mask R-CNN等）在复杂的城市交通场景中实现高精度的多目标检测（车辆、行人、非机动车）和多目标跟踪（MOT）。讨论了如何在恶劣天气（雨、雾、夜间）和遮挡情况下，通过迁移学习和领域适应技术提高模型的泛化能力和可靠性。 第六章：异常事件的自动检测与预警 本书专门辟出章节讨论交通安全。内容涉及：如何利用视频流训练模型实时识别交通事故、抛洒物、逆行、行人闯入高速公路等危险事件。重点介绍了基于时空图网络的模型，用于分析事件发生的空间关联性，实现对潜在危险的提前预警，从而指导执法和救援的快速响应。 第四部分：面向未来的智能交通系统 本部分展望了深度学习在未来交通生态中的前沿应用。 第七章：自动驾驶中的决策与控制 本章探讨了深度学习在自动驾驶决策层中的作用，特别是模仿学习（Imitation Learning）和行为克隆（Behavioral Cloning）如何从人类驾驶数据中学习安全、平顺的驾驶策略。同时，讨论了多智能体强化学习（MARL）在协调自动驾驶车队（如物流车队、无人出租车）行为，以实现协同效率最大化方面的研究进展。 第八章：交通数据隐私保护与联邦学习 随着数据在ITS中扮演的角色越来越重要，隐私保护成为关键议题。本章介绍了联邦学习（Federated Learning）框架，允许交通管理部门和私营数据提供商（如地图公司、车企）在不共享原始敏感数据的前提下，共同训练更强大的全局深度学习模型，以确保数据安全和合规性。 总结与展望 本书最后总结了深度学习在智能交通领域取得的显著成就，并指出了当前仍存在的挑战，例如模型的可解释性（Explainability）、对极端罕见事件的泛化能力以及在边缘设备上的实时部署优化。本书旨在激发读者在这些前沿领域进行深入研究和创新实践。 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，配有大量的伪代码和真实世界案例分析，是深度学习技术应用于智能交通领域的权威参考资料。
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