無綫局域網維護與測試 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:上海交通大學齣版社

作者:張健/國彆：中國大陸

出品人:

頁數:278

译者:

出版時間:2006-7

價格:33.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787313044822

叢書系列:

圖書標籤:

• 無綫局域網
• WLAN
• 網絡維護
• 網絡測試
• 無綫網絡
• 故障排除
• 無綫安全
• 802
• 11
• 網絡管理
• 無綫覆蓋

深度學習賦能的智能交通係統優化 圖書簡介 本書係統地探討瞭如何運用尖端的深度學習技術來革新和優化現代智能交通係統（ITS）的各個關鍵環節。隨著城市化進程的加速和交通需求的日益復雜，傳統的交通管理模式已難以應對瞬息萬變的交通流、日益嚴峻的擁堵問題以及對安全性和環保性的更高要求。深度學習，以其強大的特徵提取和模式識彆能力，為解決這些長期存在的交通難題提供瞭革命性的新思路。 本書內容涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的完整脈絡，旨在為交通工程師、數據科學傢、研究人員以及政策製定者提供一套全麵、深入且實用的技術藍圖。 第一部分：智能交通與深度學習基礎 本部分首先為讀者構建瞭堅實的理論基礎。 第一章：現代交通係統的挑戰與機遇 本章剖析瞭當前全球城市交通麵臨的核心挑戰，包括高峰時段的極端擁堵、交通事故的預防、公共交通的效率瓶頸，以及交通數據異構性帶來的處理難題。同時，介紹瞭物聯網（IoT）、5G通信和邊緣計算等新興技術為智能交通帶來的前所未有的數據采集和實時響應能力，為深度學習的應用場景奠定瞭技術背景。 第二章：深度學習核心模型綜述 本章詳細介紹瞭智能交通領域最常用和最有效的深度學習模型。重點講解瞭捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆（如交通標誌識彆、車道綫檢測）中的應用原理，循環神經網絡（RNN）及其變體如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在時間序列預測（如交通流量預測）中的優勢。此外，還引入瞭圖神經網絡（GNN）在建模復雜路網結構關係上的獨特性，以及生成對抗網絡（GAN）在數據增強和仿真環境構建中的潛力。每種模型都配有清晰的數學模型解釋和交通領域的具體示例。 第三部分：核心應用：交通流預測與管理 預測是智能交通管理的核心。本部分深入探討瞭如何利用深度學習實現高精度、短中期和長期的交通流預測。 第三章：高精度實時交通流量預測 本章聚焦於利用多源數據（綫圈檢測器、GPS/浮動車數據、移動通信數據）融閤，結閤深度學習模型進行交通流量預測。詳細闡述瞭如何構建時空耦閤模型：利用CNN提取空間依賴性（相鄰路段間的相互影響），利用LSTM捕捉時間序列的動態變化。討論瞭模型在不同天氣條件、特殊事件（如演唱會、事故）下的魯棒性測試和優化策略。 第四章：擁堵識彆與動態路徑規劃 本章將預測結果直接應用於交通控製。內容包括：基於深度學習的實時擁堵狀態識彆算法，區彆於傳統閾值方法的語義理解。核心在於動態路徑規劃：引入深度強化學習（DRL），將交通路網視為環境，將信號燈控製器或導航係統視為智能體。通過學習最優的行動策略，實時調整信號配時或推薦最優路徑，以最小化全路網延誤時間。探討瞭DRL在解決“次優均衡”問題上的優勢。 第三部分：智能感知與安全監控 本部分關注於交通感知層的數據獲取與信息提取，這是實現自動駕駛和安全監控的基礎。 第五章：基於視覺感知的交通目標檢測與跟蹤 本章詳細介紹利用先進的CNN架構（如YOLO係列、Mask R-CNN等）在復雜的城市交通場景中實現高精度的多目標檢測（車輛、行人、非機動車）和多目標跟蹤（MOT）。討論瞭如何在惡劣天氣（雨、霧、夜間）和遮擋情況下，通過遷移學習和領域適應技術提高模型的泛化能力和可靠性。 第六章：異常事件的自動檢測與預警 本書專門闢齣章節討論交通安全。內容涉及：如何利用視頻流訓練模型實時識彆交通事故、拋灑物、逆行、行人闖入高速公路等危險事件。重點介紹瞭基於時空圖網絡的模型，用於分析事件發生的空間關聯性，實現對潛在危險的提前預警，從而指導執法和救援的快速響應。 第四部分：麵嚮未來的智能交通係統 本部分展望瞭深度學習在未來交通生態中的前沿應用。 第七章：自動駕駛中的決策與控製 本章探討瞭深度學習在自動駕駛決策層中的作用，特彆是模仿學習（Imitation Learning）和行為剋隆（Behavioral Cloning）如何從人類駕駛數據中學習安全、平順的駕駛策略。同時，討論瞭多智能體強化學習（MARL）在協調自動駕駛車隊（如物流車隊、無人齣租車）行為，以實現協同效率最大化方麵的研究進展。 第八章：交通數據隱私保護與聯邦學習 隨著數據在ITS中扮演的角色越來越重要，隱私保護成為關鍵議題。本章介紹瞭聯邦學習（Federated Learning）框架，允許交通管理部門和私營數據提供商（如地圖公司、車企）在不共享原始敏感數據的前提下，共同訓練更強大的全局深度學習模型，以確保數據安全和閤規性。 總結與展望 本書最後總結瞭深度學習在智能交通領域取得的顯著成就，並指齣瞭當前仍存在的挑戰，例如模型的可解釋性（Explainability）、對極端罕見事件的泛化能力以及在邊緣設備上的實時部署優化。本書旨在激發讀者在這些前沿領域進行深入研究和創新實踐。 本書結構嚴謹，理論與實踐緊密結閤，配有大量的僞代碼和真實世界案例分析，是深度學習技術應用於智能交通領域的權威參考資料。

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