由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
全新正版智能交通系统——技术与应用9787111700500机械工业
¥ ×1
前言
部 智能交通系统
1 欧洲智能交通架构参考2
1.1 概述2
1.2 FRAME:欧洲ITS框架架构2
1.2.1 背景2
1.2.2 范围3
1.. 方法与内容4
1.3 协作系统及其对欧洲ITS架构定义的影响5
1.3.1 研究项目和措施5
1.3.2 驾驶人和实地操作试验6
1.3.3 欧洲政策与标准化框架6
1.3.4 对FRAME架构的影响7
1.4 ITS架构设计经验7
1.4.1 Cybercars-2:合作控制论运输系统的架构设计8
1.4.2 MoveUs 云基础平台架构11
参考文献13
2 美国ITS架构参考15
2.1 概述15
2.2 美国ITS架构15
. 美国ITS架构的起源16
2.4 美国ITS架构定义16
2.4.1 开发过程17
2.4.2 用户服务18
2.4.3 逻辑架构18
2.4.4 物理架构19
2.4.5 服务21
2.4.6 标准映21
2.5 对美国ITS发展的影响22
2.5.1 架构和标准管理22
2.5.2 ITS计划
2.5.3 ITS项目开发24
2.5.4 工具26
2.6 美国ITS架构体系的演化28
参考文献29
第二部分 无线车载通信
3 车载环境下的无线通信32
3.1 车载网络的发展背景和历史起源32
3.2 车载网络的实现方法38
3.3 车载自组织网络40
3.3.1 车辆与基础设施间的通信41
3.3.2 车辆与车辆间的通信42
3.3.3 综合车辆与车辆以及车辆与基础设施之间的通信43
3.3.4 混合式车载网络44
3.3.5 LTE及其液体应用44
参考文献45
4 基于路侧基础设施的车载通信案例48
4.1 概述48
4.2 车辆安全应用通信方面的MAC方案51
4.2.1 基于基础设施的无MAC协议53
4.2.2 RT-WiFi-TDMA层55
4.. 车辆确定接入(VDA)55
4.2.4 自组织时分多址(STDMA)55
4.2.5 MS-Aloha56
4.3 车辆的柔时间触发协议57
4.3.1 高速公路上的RSU部署模型57
4.3.2 RSU基础设施窗口(IW)58
4.3.3 V-FTT协议概述60
4.3.4 同步OBU窗(SOW)63
4.4 V-FTT协议的详细信息64
4.4.1 触发信息尺寸64
4.4.2 同步OBU窗长(lSOW)65
4.4.3 V-FTT协议:IEEE 802.11p/WE/ITS G-566
4.5 结论68
参考文献69
5 智能交通系统和车载网络的网络安全风险分析71
5.1 概述71
5.2 汽车网络安全漏洞72
5.2.1 信息安全72
5.2.2 电磁漏洞72
5.3 标准和准则73
5.3.1 风险评估概念73
5.3.2 功能安全标准74
5.3.3 信息技术安全标准74
5.3.4 安全和信息安全综合分析75
5.4 威胁识别75
5.4.1 使用案例75
5.4.2 安全行为者76
5.4.3 暗视场景(Dark-side方案)和攻击树77
5.4.4 确定安全要求79
5.5 意外安全风险与蓄意安全风险统一分析80
5.5.1 严重程度等级80
5.5.2 概率等级81
5.5.3 可控等级3
5.5.4 风险等级83
5.5.5 攻击树风险评估84
5.5.6 优先考虑安全功能要求85
5.5.7 安全保和安全完整要求6
5.6 网络安全风险管理88
5.7 结论88
参考文献89
6 车辆与电磁场的相互作用及对智能交通系统(ITS)的影响92
6.1 概述92
6.2 车载电磁场调查和通道表征93
6.3 现场工具和技术95
6.4 车内电磁场测量99
6.5 场分布和天线的模拟放置优化102
6.6 占用场暴露和可能的现场缓解方法105
6.6.1 人体暴露于电磁场105
6.6.2 现场缓解方法107
6.7 结论110
致谢110
参考文献111
7 新型车载集成和车顶天线113
7.1 概述113
7.2 广播电台的天线113
7.2.1 车顶天线113
7.2.2 隐藏的玻璃天线115
7.. 隐藏和集成天线116
7.3 天线的远程信息处理117
7.3.1 车顶的远程信息处理天线117
7.3.2 隐藏的远程信息处理天线119
7.3.3 远程信息处理天线的未来发展趋势119
7.4 智能交通系统中的天线120
7.4.1 Car2Car通信天线120
7.4.2 紧急呼叫(E-call)天线122
7.4.3 的ITS天线122
7.5 智能天线1
7.5.1 用于无线广播的智能天线1
7.5.2 全球卫星导航系统智能天线124
7.6 结论124
参考文献125
第三部分 ITS传感器网络和监视系统
8 基于物联网的视觉传感器网络中支持ITS服务的中间件解决方案128
8.1 概述128
8.2 视觉传感器网络和物联网协议130
8.2.1 视觉传感器网络130
8.2.2 物联网132
8.3 基于物联网的视觉传感器网络中的中间件架构134
8.3.1 RESTful网络服务135
8.3.2 配置管理器136
8.3.3 资源处理引擎136
8.4 停车场监控案例中的中间件137
8.4.1 案例场景、公开资源及其交互137
8.4.2 中间件的实现139
8.5 结论139
参考文献140
9 城市环境下用于智能交通系统的智能摄像头142
9.1 概述142
9.2 城市场景中的应用程序143
9.3 嵌入式视觉节点146
9.3.1 可用视觉节点的功能146
9.3.2 嵌入式节点的计算机视觉147
9.4 在智能交通系统的嵌入系统实施计算机视觉逻辑149
9.4.1 交通状态和服务水平149
9.4.2 停车监控151
9.5 传感器节点的原型153
9.5.1 视觉板154
9.5.2 网络板155
9.5.3 传感器155
9.5.4 能源收集和存储155
9.5.5 电路板布局156
9.6 应用场景和实验结果156
9.7 结论158
参考文献159
第四部分 ITS中的数据处理技术
10 通过模糊逻辑和遗传算法预测拥堵162
10.1 概述162
10.2 基于规则的分层模糊系统(HFRBS)163
10.3 基于规则的遗传分层模糊系统(GHFRBS)164
10.3.1 三重编码方案165
10.3.2 遗传算子166
10.3.3 染色体评估167
10.3.4 算法框架的机制和属167
10.4 数据集配置和简化168
10.5 实验169
10.5.1 实验装置169
10.5.2 实验结果169
10.5.3 分析实验结果171
10.6 结论172
致谢172
参考文献173
11 ADAS应用下的车辆控制175
11.1 概述175
11.2 应用ADAS的车辆控制175
11.3 控制水平176
11.4 已有的研究成果177
11.5 车辆控制市场的关键因素178
11.6 控制角度的ADAS应用180
11.6.1 换道辅系统180
11.6.2 行人安全系统180
11.6.3 前瞻系统181
11.6.4 自适应照明控制182
11.6.5 停车辅183
11.6.6 夜视系统183
11.6.7 巡航控制系统183
11.6.8 交通标志和交通灯识别184
11.6.9 地图支持系统184
11.6.10 驾驶人睡意探测系统185
11.7 结论185
参考文献186
12 与驾驶辅系统相关的法律方面审查188
12.1 概述188
12.2 车辆类型认188
1. 车辆自动化的趋势190
1..1 欧盟政策190
1..2 制动辅系统191
1.. 车辆系统192
1..4 驾驶辅系统193
1..5 车辆自动化水平分类193
12.4 维也纳陆路交通公约195
12.4.1 驾驶辅系统的影响196
12.4.2 拟议修正案197
12.4.3 自动驾驶的影响198
12.5 责任议题200
12.5.1 明确责任200
12.5.2 事故数据记录仪201
12.6 复杂系统开发的实践202
12.6.1 安全案例203
12.6.2 安全开发进程204
12.6.3 ECWVTA要求205
12.6.4 网络安全问题205
12.7 结论206
致谢207
参考文献207
第五部分 用户和交通管理者的应用和服务
13 交通管理系统212
13.1 概述212
13.1.1 目标212
13.1.2 交通管理212
13.1.3 交通环境213
13.2 交通管理框架215
13.2.1 输入216
13.2.2 分析221
13.. 输出226
13.3 主要利益相关者227
13.4 交通管理中心227
13.4.1 范围228
13.4.2 运营平台228
13.5 结论1
参考文献1
14 智能交通系统在城市交通管理中的协同作用
14.1 概述
14.2 协作匝道计量4
14.2.1 匝道计量5
14.2.2 当地匝道计量中的合作
14.. 匝道计量和交通管理系统之间的合作
14.3 城区事故处理240
14.4 公共交通协作优先事项242
14.5 结论245
致谢246
参考文献246
15 车载智能交通信息管理系统248
15.1 概述248
15.2 验框架249
15.3 HMI设计方法251
15.3.1 信号模型253
15.3.2 解释模型254
15.3.3 显示模型258
15.4 案例研究260
15.4.1 信号模型接收邮件261
15.4.2 解释模型262
15.4.3 显示模型265
15.5 结论266
参考文献266
16 用于多式联运行程规划的用户服务开发新方法268
16.1 概述268
16.1.1 多式联运268
16.1.2 用户出行服务270
16.2 出行规划信息系统270
16.2.1 标准出行规划服务270
16.2.2 运输信息格式和标准273
16.. 信息传送的新趋势273
16.3 集成多模式交通的关联开放数据276
16.3.1 相关工作276
16.3.2 多式联运语义信息的管理与提供277
16.4 结论280
参考文献281
阿西尔?佩拉尔(AsierPerallos),获得西班牙德乌斯托大学计算机工程学博士,计算机工程系主任,主要研究领域为远程信息系统、车辆通信和智能交通系统。
乌奈?埃尔南德斯?贾(UnaiHernandez-Jayo),获得西班牙德乌斯托大学电信学博士,主要研究领域为车辆通信、智能交通系统。
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
非常抱歉,您前期未参加预订活动,
无法支付尾款哦!
抱歉,您暂无任性付资格