基础交通信息融合技术及其应用

基础交通信息融合技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国铁道出版社道
作者:杨兆升
出品人:
页数:317
译者:
出版时间:2005-8
价格:43.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787113065454
丛书系列:
图书标签:
  • 融合
  • 交通
  • 交通信息融合
  • 智能交通系统
  • 传感器融合
  • 数据融合
  • 车辆工程
  • 自动驾驶
  • 信息技术
  • 交通工程
  • 模式识别
  • 机器学习
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具体描述

本著作总结了作者主持的“十五”国家科技攻关重大项目《基础交通信息采集与融合技术研究》的主要研究成果,并从学术意义和实用价值并重的角度出发,论述了基础交通信息融合框架体系及相关的融合技术,构筑了适合我国国情的面向atms的共用信息平台试验系统;书中所提出的许多理论、模型及方法是智能运输系统理论研究的最新成果。该书主要内容包括:基础交通信息的内涵、外延,以及基础交通信息需求体系与结构框架,阐述并分析了面向atms的基础交通体系所涉及的主要内容;对基础交通信息采集技术与方法进行综合分析并探讨了交通检测器的优化

《基础交通信息融合技术及其应用》一书,如其名所示,旨在深入探讨交通领域中信息融合的基础理论、关键技术及其在实际场景中的广泛应用。本书并非简单罗列技术名词,而是从根本上梳理和阐释信息融合在现代交通系统中所扮演的核心角色,以及如何通过有效融合多源异构信息,来提升交通系统的智能化水平、运行效率和安全性。 核心内容梗概: 本书围绕“基础”与“应用”两大维度展开。 第一部分:信息融合的基础理论与方法 信息融合的定义与范畴: 首先,本书会清晰界定信息融合的概念,解释其在交通领域的特殊意义——即如何将来自不同传感器、不同数据源(如GPS、雷达、摄像头、地磁感应器、手机信令、车辆通信单元V2X等)的原始数据,经过预处理、特征提取、关联匹配、信息估计等一系列处理,最终形成一个更全面、更准确、更可靠的交通态势描述。 多源异构信息特点分析: 深入剖析不同交通信息源的特点,包括数据的精度、时效性、覆盖范围、可靠性、噪声干扰等方面的差异。理解这些差异是进行有效信息融合的前提。 经典融合模型与算法: 基于证据理论(Dempster-Shafer Theory): 介绍证据理论如何处理不确定性和模糊性信息,以及其在交通目标识别、事件检测等方面的应用。 基于概率理论(Bayesian Inference, Kalman Filter and its variants): 重点阐述卡尔曼滤波及其扩展(EKF, UKF)在交通参数估计(如车辆位置、速度、轨迹预测)中的重要作用。 基于模糊逻辑(Fuzzy Logic): 讲解模糊逻辑如何处理人类专家知识和非精确信息,以及其在交通流量预测、信号控制优化等方面的潜力。 基于神经网络与深度学习(Neural Networks and Deep Learning): 探讨利用现代机器学习技术,特别是深度学习模型(如CNN, RNN, LSTM, Transformer等),进行特征学习、模式识别、轨迹预测和行为分析。 基于统计学方法: 涵盖一些基本的统计学方法,如均值、方差、相关性分析等,作为数据预处理和初步分析的基础。 信息融合过程中的关键技术: 数据预处理与校准: 包括噪声滤除、缺失值填充、异常值检测、数据格式统一、坐标系对齐等。 特征提取与选择: 如何从原始数据中提取与交通态势相关的有效特征,以及如何进行特征选择以降低维度和提高效率。 数据关联与匹配: 如何确定不同数据源中的信息是否指向同一交通实体(如同一辆车),这是多源融合的关键环节。 置信度评估与不确定性传播: 如何量化和传播不同数据源的置信度,以及在融合过程中处理和传播不确定性。 第二部分:信息融合在交通领域的具体应用 交通态势感知与监测: 宏观交通流监测: 融合地磁、线圈、摄像头、手机信令等数据,提供区域性的交通流量、速度、占有率等信息。 微观交通目标跟踪与识别: 利用雷达、激光雷达、摄像头等,实现对车辆、行人、非机动车等交通参与者的精确跟踪和分类。 交通事件检测与识别: 实时检测交通事故、拥堵、道路施工、违章行为等,并对事件类型进行识别。 交通预测与决策支持: 短时交通流量与拥堵预测: 基于历史数据和实时数据,利用信息融合模型预测未来短时间内的交通流量和拥堵状况。 出行路径规划与优化: 融合实时交通信息,为用户提供最优的出行路线选择。 信号灯配时优化: 根据实时交通流量和需求,动态调整交通信号灯的配时方案,减少延误。 智能网联汽车(V2X)应用: 协同感知(Cooperative Perception): 车辆之间、车与基础设施之间共享传感器信息,扩大感知范围,消除传感器盲区,提高对危险场景的预警能力。 协同决策(Cooperative Decision Making): 基于融合后的信息,车辆可以进行协同驾驶,如编队行驶、交叉口协同通行等。 位置服务与导航增强: 结合高精度定位与交通信息,提供更精确的导航服务。 公共交通管理优化: 公交车辆实时定位与调度: 融合GPS、RFID等数据,实现公交车辆的实时监控和智能调度。 客流分析与服务优化: 分析不同时段、不同线路的客流情况,优化班次安排和服务质量。 交通安全保障: 驾驶员状态监测: 融合车内传感器(如摄像头、方向盘力度)信息,识别驾驶员疲劳、分心等状态,进行预警。 危险场景预警: 融合来自多车辆、基础设施的感知信息,提前预警潜在的碰撞风险、道路危险等。 智慧城市交通体系构建: 城市交通大脑: 汇聚、融合城市交通的各类数据,实现对城市交通的全局洞察、智能调度和精细化管理。 多模式交通融合: 整合公路、轨道交通、水路、航空等多种交通方式的信息,实现一体化出行服务。 本书特色: 本书强调理论与实践的结合,不仅会介绍信息融合的数学模型和算法原理,更会深入分析如何在实际交通环境中应用这些技术,并可能通过案例研究来具体说明。它将为交通工程师、研究人员、系统开发者以及对智能交通感兴趣的学生提供一个全面、系统、深入的学习平台。通过阅读本书,读者能够深刻理解信息融合在驱动交通系统智能化变革中的关键作用,并掌握解决复杂交通问题的技术手段。

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读后感

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用户评价

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初读这本书时,我最感兴趣的是它对于异构数据源整合的挑战与解决方案的论述。我之前参与过一些小型智慧停车项目的尝试,深知不同部门、不同厂商之间数据标准的不统一简直是噩梦。这本书在这方面确实下了功夫,它没有停留在泛泛而谈,而是深入剖析了语义对齐和数据清洗的几种主流方法。我特别留意了其中关于“时空数据对齐”的章节,作者用图表清晰地展示了GPS数据、地磁传感器数据以及视频识别数据在时间轴和空间维度上进行精确匹配的难点。最让我感到惊喜的是,它似乎还借鉴了一些自然语言处理中的概念,来优化非结构化文本(比如市民热线反馈)的特征提取,这在我接触过的传统交通工程书籍中是很少见的跨界思维。虽然某些章节的数学模型推导略显晦涩,需要反复阅读才能吃透其背后的逻辑,但这恰恰说明了作者力求严谨的态度。总而言之,对于一个希望深入理解“融合”二字背后技术挑战的工程师来说,这本书提供了非常扎实的理论支撑和可操作的思路框架。

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这本书的排版和插图设计给我留下了深刻的印象,这在技术书籍中是难得的优点。很多复杂的数据流图和系统架构图,制作者都处理得非常清晰,关键的节点和信息流向一目了然,这对于理解信息在不同层级间的传递路径至关重要。我记得有一张关于多源传感器数据融合的流程图,它用不同的颜色和形状来区分来自不同物理实体的信息,直观地展示了融合前的原始数据状态和融合后的信息增益。此外,书中引用的参考文献列表非常详尽且具有时效性,这表明作者的研究是建立在最新的学术成果之上的,而不是简单地重复前人观点。对于我这种需要经常进行技术调研的读者来说,这本书本身就是一个极好的信息索引库,可以直接顺藤摸瓜找到更多深入研究的方向。总而言之,它不仅是一本教你“怎么做”的书,更是一本启发你“该往哪里看”的指南,其价值在于提供了构建未来交通信息系统的思维工具箱。

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这本书的封面设计得很有意思,那种深蓝色的背景配上抽象的线条感,总让我想起夜间车流的光轨,挺抓人眼球的。我本来以为它会是一本纯粹的技术手册,毕竟标题里“技术融合”这些词汇听起来就很硬核,但翻开目录才发现,它似乎想构建一个更宏观的视角。比如,它在探讨信息如何影响城市规划的“软科学”层面,这部分写得挺生动,作者没有直接陷入复杂的算法推导,而是通过几个具体的案例——像是智能信号灯如何改变区域通勤时间,或者实时公交信息如何影响居民的出行习惯——来展示技术落地的社会效益。这种叙事方式让非专业读者也能跟上节奏,不会一上来就被一堆专业术语压倒。尤其是在讲到数据安全和隐私保护那块,作者的态度非常审慎,提出了很多值得业界深思的伦理边界问题,这表明作者的视野不仅局限于“如何实现”,更在于“如何负责任地实现”。我特别欣赏其中对未来城市交通形态的展望部分,虽然只是宏观的描绘,但那种对效率与人性化之间平衡的追求,让人读起来充满期待,感觉这不仅仅是一本工具书,更像是一份对未来城市生活的蓝图初稿。

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我之所以会购买这本书,很大程度上是冲着它在“信息融合”方法论上的独到见解。我之前接触的很多材料都将重点放在了单一技术(比如深度学习在目标检测中的应用),而这本书则更关注不同技术栈如何有机地协同工作,形成一个更健壮的决策支持系统。它似乎尝试建立一个连接物理世界感知层、网络传输层和应用决策层之间的通用框架。我特别欣赏作者对于“信息熵”在系统融合中的作用的讨论,虽然这部分内容偏理论,但作者巧妙地把它和实际的带宽限制、传感器可靠性联系起来,让抽象的概念变得具象化。这本书的行文风格偏向于学术论文的严谨,但在章节过渡时又穿插了行业发展趋势的评论,这种结合使得阅读的疲劳感大大降低。它成功地在“学术深度”和“行业广度”之间找到了一个平衡点,不像一些纯理论书籍那样孤芳自赏,也不像一些应用指南那样流于表面,它提供了一种思考问题的“元框架”。

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这本书的阅读体验是层次分明的,有些章节读起来像是在听一位经验丰富的行业前辈分享经验,而有些部分则更像是研讨会上展示的最新研究成果。我个人感觉,它在“应用”层面的描述比“基础理论”部分更加出色和引人入胜。举个例子,它详细拆解了一个智慧物流调度系统的构建过程,从最初的需求分析到最终的系统架构设计,中间穿插了大量实际项目中的“坑”和绕过去的经验。比如,它提到了在山区环境下,移动通信网络不稳定对边缘计算节点的实时决策带来的冲击,以及如何通过设计冗余机制来保证系统的基本可用性。这种细节的披露非常宝贵,因为它避免了将技术描述得过于“完美”和脱离实际。读完这部分,我立刻想回头去审视自己手头上正在做的项目,很多原本觉得是“技术限制”的问题,在这本书的视角下,似乎找到了更巧妙的规避或优化路径。它传递出的信息是:技术融合的真正价值,往往体现在对复杂、非理想化环境的处理能力上。

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