基于分层多域的应急通信系统监控技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

基本信息

书名:基于分层多域的应急通信系统监控技术

：48.00元

售价：33.6元,便宜14.4元,折扣70

作者:张德育,冯永新,张德慧

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-05-01

ISBN：9787118088199

字数：164000

页码：174

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.222kg

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内容提要

《基于分层多域的应急通信系统监控技术》以应急通信系统为背景，首先在分析其特点及现有监控技术的基础上，设计了分层多域监控体系结构，该结构具有扩展性好、可靠性高等特点，能够减小网络时延，提高系统吞吐率。并在此体系结构中采用了基于ART2神经网络的自适应域举算法，提高了域举的稳定性，减少了域举带来的网络开销，对系统的可靠性提供了保证。

目录

作者介绍

文摘

序言

《智能交通系统中的多模态数据融合与协同优化》 一、 引言 随着城市化进程的加速和机动化水平的不断提升，交通拥堵、安全事故频发、环境污染加剧等问题日益凸显，对城市的可持续发展构成了严峻挑战。与此同时，信息技术的飞速发展，特别是物联网、大数据、人工智能等前沿技术的涌现，为解决交通难题提供了前所未有的契机。智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）应运而生，旨在通过集成先进的信息通信技术，实现交通信息的实时采集、处理、分析和共享，从而提高交通系统的运行效率、安全性和环境友好性。 智能交通系统的核心在于其对海量、异构交通数据的有效利用。这些数据来源广泛，包括但不限于路侧传感器（如地感线圈、视频摄像头、微波雷达）、车载传感器（如GPS、OBD、ADAS传感器）、移动通信设备（如手机信令）、互联网平台（如地图服务、打车应用）以及政府部门的交通管理数据等。这些数据具有多模态、时空异构、海量、实时性强等特点。如何有效地融合来自不同模态、不同来源的交通数据，并在此基础上进行协同优化，是当前智能交通系统研究和应用中的关键性挑战。 本书《智能交通系统中的多模态数据融合与协同优化》正是在这样的背景下，聚焦于智能交通系统中多模态数据融合与协同优化的关键技术，深入探讨了相关的理论基础、核心算法、系统架构以及实际应用。本书旨在为智能交通系统的研究者、工程师以及相关从业人员提供一套系统性的知识体系和实践指导，以期推动智能交通系统的技术创新和应用落地，为构建更安全、高效、绿色的未来交通贡献力量。 二、 多模态交通数据融合的理论基础 本书首先从理论层面，系统阐述了多模态交通数据融合的必要性、挑战与机遇。 多模态数据的特性与挑战： 详细分析了不同类型交通数据的物理属性、数据格式、采集精度、时间粒度、空间覆盖范围等差异，以及这些差异给数据融合带来的挑战，例如数据的不一致性、缺失、噪声、冗余等。 融合的层次与框架： 提出了多模态交通数据融合的通用框架，并将其划分为数据预处理层、特征提取层、信息关联层、知识生成层以及决策应用层。深入探讨了不同层次的融合策略，包括低层次（像素级/信号级）融合、中层次（特征级）融合和高层次（决策级）融合，并分析了各种融合策略的适用场景和优缺点。 数学模型与统计方法： 介绍了多种适用于交通数据融合的数学模型和统计方法，例如贝叶斯理论、证据理论（D-S证据理论）、模糊逻辑、卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）等。这些模型能够有效地处理数据的不确定性、模糊性，并实现信息的逐步更新和综合。 三、 核心多模态数据融合技术 在理论基础之上，本书详细介绍了实现多模态交通数据融合的核心技术和关键算法。 交通数据预处理与质量提升： 数据清洗与噪声过滤： 针对不同模态数据固有的噪声和异常值，提出了多种鲁棒的预处理技术，如中值滤波、高斯滤波、小波变换等，以提升数据的准确性和可靠性。 缺失值填充： 针对交通数据中常见的缺失现象，研究了基于统计学（如均值、中位数插值）、机器学习（如K近邻、支持向量机）以及深度学习（如循环神经网络）的多种缺失值填充方法，确保数据的完整性。 数据异构性处理： 重点探讨了如何统一不同数据格式、不同时空粒度的数据。例如，如何将离散的路侧传感器数据与连续的轨迹数据进行对齐，如何将不同频率的传感器数据进行重采样或插值，以及如何将不同空间分辨率的地理信息进行匹配。 时空基准对齐： 强调了时空基准对齐在多模态融合中的重要性，介绍了基于时间戳、地理位置以及交通网络拓扑的多模态数据时空对齐算法。 多模态特征提取与表示： 路侧传感器特征： 提取视频图像中的车辆、行人、车道线等视觉特征；提取雷达、地感线圈等探测器产生的流量、速度、占有率等交通流特征。 车载传感器特征： 提取GPS轨迹中的速度、加速度、行驶方向、路线偏离等运动特征；提取OBD数据中的发动机转速、油耗、制动等车辆工况特征；提取ADAS传感器中的环境感知信息，如障碍物距离、相对速度等。 移动通信与互联网数据特征： 提取手机信令中的OD（Origin-Destination）分布、出行OD矩阵、人口密度等宏观出行行为特征；提取地图服务中的路况信息、交通事件信息；提取打车应用中的供需信息、行程轨迹等微观出行行为特征。 深度学习驱动的特征学习： 重点介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及Transformer等深度学习模型在提取多模态交通数据中的深层、抽象特征方面的强大能力。例如，利用CNN对视频流进行图像识别和行为分析，利用LSTM处理时序传感器数据以捕捉交通流的动态演变。 多模态信息关联与融合算法： 基于统计学和机器学习的融合： 探讨了如何利用线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林等算法，根据不同模态数据的统计特性进行特征的融合与建模。 基于图模型和概率图的融合： 引入了贝叶斯网络、马尔可夫随机场等图模型，以描述不同模态信息之间的概率依赖关系，从而实现更精确的信息融合。 深度学习中的融合机制： 详细介绍了多种深度学习融合架构，例如： 早期融合（Early Fusion）： 在将不同模态数据输入到模型之前，先将其进行拼接或组合。 晚期融合（Late Fusion）： 分别对不同模态数据进行独立建模，然后将各模型的输出结果进行融合（如加权平均、投票等）。 中间融合（Intermediate Fusion）： 在模型的中间层将不同模态提取的特征进行融合，允许模型学习不同模态之间的复杂交互。例如，跨模态注意力机制（Cross-modal Attention）能够让模型学习到不同模态特征之间的相关性和重要性。 时空融合模型： 重点关注如何融合具有时间与空间特性的多模态数据。例如，时空图卷积网络（STGCN）等模型能够同时捕捉交通网络中的空间依赖性和时间序列动态。 四、 协同优化策略与应用 在实现有效融合的基础上，本书进一步探讨了如何利用融合后的信息实现智能交通系统的协同优化。 交通状态感知与预测： 交通流参数估计： 利用多模态数据精确估计道路的流量、速度、密度、拥堵等级等核心交通流参数，克服单一数据源的局限性。 交通事件检测与识别： 融合视频、传感器、社交媒体等多种信息，实现交通事故、道路施工、恶劣天气等突发交通事件的快速、准确检测和识别。 交通拥堵预测： 基于融合的实时交通信息和历史数据，构建先进的交通拥堵预测模型，提前预警潜在的拥堵区域和拥堵强度。 出行需求预测： 结合手机信令、打车应用数据、活动日历等，预测不同区域、不同时间段的出行需求。 交通信号控制与配时优化： 自适应交通信号控制： 基于融合的实时交通流信息，实现交通信号灯配时的动态调整，最大化交叉口通行能力，减少延误。 区域交通协调控制： 考虑区域内多个交叉口的相互影响，进行协调控制，形成绿波带，提高干线通行效率。 交通诱导与路径规划： 动态路径推荐： 整合实时路况、交通事件、天气信息以及用户偏好，为驾驶员提供最优的动态路径建议，规避拥堵。 公共交通优化： 结合乘客出行需求、车辆运行状态、道路拥堵情况，优化公交线路、班次和时刻表，提升公共交通服务水平。 交通安全管理与风险预警： 危险驾驶行为检测： 通过融合车载传感器、视频监控等数据，识别超速、疲劳驾驶、急刹车等危险驾驶行为，并进行预警。 事故风险评估与预警： 分析路况、天气、驾驶行为等多重因素，评估事故发生风险，提前向驾驶员和交通管理部门发出预警。 智能网联汽车（CAV）的支持： 多模态感知融合： 为CAV提供对周围环境更全面、更准确的感知能力，包括其他车辆、行人、交通基础设施等。 协同决策与通信： 支持CAV之间以及CAV与基础设施之间的信息交互与协同控制，提升道路安全与效率。 五、 系统架构与平台建设 本书还深入探讨了构建智能交通系统多模态数据融合与协同优化平台的关键技术和系统架构。 数据采集与接入： 介绍了物联网（IoT）技术在交通传感器、智能终端数据采集中的应用，以及各种通信协议（如MQTT、CoAP）和网络架构（如边缘计算）。 数据存储与管理： 探讨了针对海量、异构交通数据的分布式存储方案（如Hadoop HDFS、NoSQL数据库），以及数据湖、数据仓库等数据管理模式。 实时处理与计算平台： 介绍了流式处理技术（如Apache Kafka、Spark Streaming、Flink）在交通数据实时处理中的应用，以及构建高性能计算集群的需求。 模型训练与部署： 阐述了如何构建机器学习/深度学习模型训练平台，以及模型在云端或边缘端的部署策略。 开放API与生态构建： 强调了构建开放的数据接口和API的重要性，以促进不同应用系统之间的互联互通，构建繁荣的智能交通生态系统。 六、 未来展望 最后，本书对智能交通系统中的多模态数据融合与协同优化技术的发展趋势进行了展望。 更深入的深度学习融合： 探讨了如图神经网络（GNN）、注意力机制、自监督学习等在交通数据融合中的更高级应用。 联邦学习与隐私保护： 随着数据隐私要求的提高，联邦学习有望在保护用户隐私的前提下，实现跨区域、跨主体的模型训练。 数字孪生与仿真： 构建高精度的交通数字孪生，结合多模态数据融合技术，实现更精细化的交通模拟与优化。 人工智能伦理与可解释性： 关注AI在交通领域的应用，强调模型的可解释性，以及解决AI伦理问题的必要性。 人本交通与绿色出行： 最终目标是利用先进技术提升人们的出行体验，鼓励绿色低碳的出行方式，构建更加宜居的城市。 七、 结论 《智能交通系统中的多模态数据融合与协同优化》是一本系统性、前瞻性、实践性相结合的专著。它不仅为读者提供了理解和掌握多模态数据融合核心技术的理论框架和技术手段，更重要的是，它指明了如何将这些技术应用于解决实际交通问题，实现交通系统的智能化、精细化和协同化管理。本书的出版，将为我国乃至全球智能交通系统的发展提供重要的理论和技术支撑，引领智能交通迈向新的高度。