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| 編輯推薦： |
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本书综合了大量国内外的*资料和作者的研究成果，以大数据物联网为研究对象，探索了在大数据环境下物联网的复杂信息系统。描述了物联网的相关技术及理论框架，讨论了物联网在实际生活的一些应用。以*资料案例为例进行理论分析和模型构建，给出实践指导策略。本书的读者可以是对大数据物联网感兴趣的专业人士，或是对物联网复杂信息系统感兴趣的商业界人士，也可作为计算机应用方向的教材或参考书。
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| 內容簡介： |
本书综合了大量国内外的研究资料和作者的研究成果，以大数据物联网为研究对象，探索了在大数据环境下物联网的复杂信息系统，描述了物联网的相关技术及理论框架，讨论了物联网在实际生活的一些应用； 以*资料案例为例进行理论分析和模型构建，给出实践指导策略。
本书可供对大数据物联网感兴趣的专业人士或对物联网复杂信息系统感兴趣的商界人士阅读，也可作为计算机应用方向的教材或参考书。
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| 目錄：
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目录
第1篇概述
第1章物联网概述
1.1物联网的起源与发展
1.1.1物联网的历史起源
1.1.2物联网的定义
1.1.3物联网的基础
1.1.4物联网在发展的过程中存在的一些分歧
1.1.5物联网未来的一些发展方向
1.2物联网的特点
1.3物联网关键技术
1.4物联网发展的前景
1.4.1物联网的发展态势
1.4.2物联网发展前景分析
1.5本章小结
思考题
第2篇物联网技术
第2章感知层技术
2.1自动识别技术及RFID
2.1.1条形码技术
2.1.2RFID
2.2传感器和传感器网络
2.2.1传感器
2.2.2无线传感器网络
2.3定位系统
2.3.1基于位置的服务
2.3.2定位系统简介
2.4智能信息设备
2.4.1便携式移动设备
2.4.2其他信息设备
2.4.3智能设备发展趋势
2.5本章小结
思考题
第3章网络层技术
3.1光纤通信技术
3.1.1光纤通信的发展现状
3.1.2光纤通信的特点
3.1.3光纤通信的发展趋势
3.2无线网络技术
3.2.1无线个人区域网
3.2.2无线局域网
3.2.3无线城域网
3.2.4无线广域网
3.3移动通信网络技术
3.3.1移动通信技术的发展历史
3.3.23G技术简介
3.3.34G技术简介
3.3.45G技术
3.4本章小结
思考题
第4章大数据与物联网
4.1大数据概述
4.1.1大数据的概念
4.1.2大数据的特征
4.1.3大数据分析
4.2物联网中的大数据
4.2.1数据特征
4.2.2面临的挑战
4.3大数据技术在物联网产业中的应用
4.3.1数据采集
4.3.2数据存储
4.3.3数据分析
4.4物联网如何应用大数据
4.4.1智慧交通
4.4.2智慧物流
4.4.3智慧医疗
4.4.4智慧环保
4.5本章小结
思考题
第3篇大数据物联网复杂系统应用举例
第5章智能交通系统
5.1智能交通基本概念
5.1.1智能交通的产生背景
5.1.2智能交通的定义
5.1.3智能交通的架构及特点
5.2物联网与智能交通
5.2.1大数据物联网与智能交通的关系
5.2.2智能交通应用物联网的关键技术
5.2.3智能交通发展物联网的需求
5.3智能交通的发展
5.3.1智能交通的机遇和挑战
5.3.2智能交通的发展前景分析
5.4本章小结
思考题
第6章智能医疗系统
6.1智能医疗基本概念
6.1.1智能医疗的产生背景
6.1.2智能医疗的定义
6.1.3智能医疗的组成部分及概念框架
6.1.4智能医疗的特点及带来的好处
6.2物联网与智能医疗系统
6.2.1大数据物联网在医疗领域的作用
6.2.2智能医疗应用物联网的关键技术
6.2.3基于大数据物联网的智能医疗相关应用
6.3智能医疗系统的发展
6.3.1智能医疗系统的现状
6.3.2智能医疗系统面临的挑战
6.3.3智能医疗的未来
6.4本章小结
思考题
第7章应急管理信息系统案例研究
7.1基于移动终端的应急信息系统
7.1.1背景介绍
7.1.2移动终端及ZigBee组件简介
7.1.3基于移动终端的应急系统设计
7.1.4移动终端的自救系统设计
7.1.5总结
7.2基于物联网移动终端图像检测的突发事件应急管理方法
7.2.1背景介绍
7.2.2情景分析
7.2.3基于SIFT特征与SVM分类的异常检测算法模型
7.2.4APEC演练实例重构
7.2.5总结
参考文献
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| 內容試閱：
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第5章智能交通系统
本章学习目标 了解智能交通的基本概念，包括智能交通的产生背景、智能交通的定义、智能交通的架构和特点。 理解智能交通与物联网的相关内容，包括大数据物联网与智能交通的关系、智能交通应用物联网的关键技术、智能交通发展物联网的各方面需求。 了解智能交通的发展和展望，包括智能交通的机遇和挑战，以及智能交通的未来发展前景分析。
5.1智能交通基本概念5.1.1智能交通的产生背景
交通是一个国家或地区经济和社会发展十分关键的命脉，更是一个与人们生活息息相关的问题。无论是国内还是国外，交通无疑是每个人日常生活的重要组成部分。早在19世纪60年代，英国伦敦安装臂板式燃气交通信号灯之后，实现交通自动控制和协调便成为交通管理中一个新的追求。20世纪20年代，美国开始城市化进程，汽车逐渐增多带来了严重的交通拥堵问题以及环境污染和安全隐患问题，这也是他们很早就开始研究智能交通系统的动力之一。到了20世纪50年代，美国丹佛市首次将模拟计算机以及交通检测器成功应用在交通信号灯控制上。十余年后，加拿大多伦多建立了世界上第一个使用计算机进行协调控制的交通信号灯控制系统，这也成为了智能交通控制技术发展的里程碑。智能交通由此迈入了一个崭新的阶段。随着工业化和城市化的发展，交通基础设施不能满足日益增长的交通需求，薄弱的交通设施与机动车快速增长的矛盾日益突出。各国几乎面临相同的问题： 交通拥堵、交通事故等屡屡发生，环境污染、能源短缺问题日趋严重。无论是发达国家还是发展中国家，用于解决交通问题的投入都很大，最传统的办法就是不断改造、扩建交通基础设施。对于我国来说，虽然近年来在城市道路和高速公路的建设上取得了非常突出的成绩，但交通拥堵问题依然是当今各个城市管理中十分棘手又急需解决的问题。因此，在快速发展交通运输的过程中，通过信息、通信、控制协调等先进技术解决棘手的交通问题是优化交通管理流程以及提高交通运输服务效率和水平的保证，同时也是智能交通系统的产生与发展强有力的技术保障。
5.1.2智能交通的定义智能交通系统Intelligent Transportation System, ITS一词指的是将通信技术和信息技术应用于交通基础设施、交通工具以及交通运输系统中，也就是对通信、信息和控制技术在运输系统中继承应用的统称邹力，2012。建立一种全方位的，实时、准确的综合运输和管理系统，能够减少交通事故的发生，缓解交通拥堵问题，同时能够降低能源消耗并改善环境。智能交通系统研究的最终目标是实现交通智能化，通过各方面配合人、车、路实现大范围高效、安全的交通环境，并提升人们的移动性和驾驶的舒适度。智能交通实现的功能服务许多都是物联网提供的功能，这也正是大数据物联网应用研究的热点问题。5.1.3智能交通的架构及特点1. 智能交通的基本架构
智能交通系统是一个综合性的复杂系统，围绕其目标来看，智能交通系统实现了以下几类服务刘云浩，2010，并总结成图5.1的形式。1 交通管理： 包括交通情况监测、动态收费管理、交通协调、排放管理等。2 车辆安全： 包括路口安全提醒、自动高速公路、辅助驾驶等。3 公共交通管理： 包括运输车辆追踪、运维车辆调度等。4 商业车管理： 车队管理、货物跟踪、电子清算、航队管理等。5 紧急情况管理： 包括丢失车辆追踪、紧急情况响应、无线求救支援、被盗车辆控制等。
图5.1智能交通系统服务功能结构图
根据智能交通系统实现的服务功能以及系统自身的结构特征，可以从不同角度分析智能交通系统的基本架构。从系统组成上看，智能交通系统是由包括交通信息服务系统、交通管理系统、公共交通系统、车辆控制系统、货运管理系统、电子收费系统以及紧急救援系统等多个子系统组成。从信息处理流程上看，主要由交通信息采集系统、信息处理分析系统，以及信息发布系统组成对智能交通系统的百度百科词条解释进行的归纳总结http：baike.baidu.comlink?url=UgWloqCBDgLq2H7fmwmZux9R5PDjut3_62EpkBjb0P8VLvO8_XNQ3NAYnZIYTtHOMqgLLAA0de_jiW4qPvOOK。。1 交通信息采集系统是获取交通信息数据的主要来源。由人工输入、GPS导航仪器、红外雷达检测器和光学检测仪等联网组成，形成高度自动化的管理体系。2 信息处理分析系统是在获得基础数据的前提下，对数据进一步分析，从而指导并做出决策。包括专家系统、GIS应用系统以及人工决策等部分组成。3 信息发布系统是面向社会群众的。它通过多样化的方式将交通信息以及交通服务信息公布给社会公众和特殊的受众群体，信息发布渠道主要由互联网、手机、车载终端、广播、电台、电子情报板等组成，为人们提供更加人性化、更加便捷、更加及时的交通服务。从主体成分来看，智能交通系统通常包含车辆、行人、设施、服务中心等部分。1 车辆： 可以分为运输车辆、商用车辆、维护和工程车辆、紧急车辆。2 道路及路旁设施： 通常包括道路本身和路旁的基础设施，这些设施的作用在于监督控制、费用征收、停车管理以及车辆检查。3 行人和乘客： 主要需要个人信息访问服务和远程出行者的支持服务。4 服务中心： 主要作用在于交通管理、收费管理、应急管理、运维管理、商用车辆管理、信息提供、排放管理、车队航队管理、数据管理等管理服务。在包括车辆、道路及路旁设施、行人及乘客和服务中心的这些主体之间相互连接，不同主体之间通过相互作用和相互通信，实现智能交通系统中的各项功能服务。其主要通信方式分为以下四类，如图5.2所示。
图5.2智能交通主体之间的通信方式
1 车辆内部的通信： 在车辆内部的大量传感器、执行器和控制单元之间相互通信，互相连接，从而实现车辆智能控制和智能感知。其主要采用的是有线通信，涵盖了1900条线路，主要特征包括有线无线混合、生命周期长、密度高、车内有障碍物行李、乘客等。有线通信技术是目前的主要车内通信方式，而像ZigBee这类的无线通信技术是人们更加期待的通信方式。2 车辆之间的通信： 它要求通信简单、快速、可靠，优点在于即使有大尺寸的车辆阻挡信号也能通过AdHoc模式多跳跳出阴影。它的缺点在于协议较为复杂，网络分割的可能性较高，并且在车辆密度低和普及率低时很难保证网络的连接。3 车辆与路旁设施的通信： 主要使用的是短距离技术，例如在ETC系统中采用DSRC技术，实现不停车快速车道。除了在技术方面的要求以外，针对路旁的设施还需要考虑经济因素。4 车辆与基础设施的通信： 采用的技术主要是远距离通信技术，从而实现大范围的覆盖。例如3G、4G，实现车辆以及行人与服务中心的连接。车辆和基础设施的通信需要无线运营商的投资和基础设施技术进行支持，同时车辆应用的通信性能也需要进一步提高。
2. 智能交通的重要特点智能交通主要包括以下几个重要的特点，如图5.3所示。
图5.3智能交通的重要特点
1 安全型交通智能交通系统中的车辆不仅具有传统的安全气囊、紧急刹车辅助系统等安全设备，还能够通过车载网技术使得车辆形成通信网络，从而提高车辆、乘客、驾驶员以及行人的安全性。2 便捷型交通智能交通系统通过移动互联网和通信网络，为人们提供了便捷的导航信息、道路交通状况等信息。3 环保型交通智能交通系统能够通过对黄标车禁行抓拍、车辆限行控制、社会车辆违法占用公交车道抓拍等措施严格管理车辆行驶，实现减少尾气排放污染环境，改善城市的雾霾天气，实现环境保护。4 高效型交通智能交通系统通过联网获得的数据以及分析预测情况，改善路况并缓解道路拥堵，优化人们的出行路线，实现交通流量最优化。5 可视化型交通智能交通系统应该能够将行驶在道路上的公共交通工具和社会车辆等进行统一管理控制，为人们提供可视化的交通网络状态图。6 可预测型交通智能交通系统通过交通采集系统获得交通数据，进行建模分析，并能够预测定时、定点位置的交通路况信息，为交通管理提供有力保证，同时为交通基础设施建设和改造提供重要的参考意见。
5.2物联网与智能交通5.2.1大数据物联网与智能交通的关系
大数据物联网的目标是实现对整个物理世界的精确管理、实时控制和科学决策，其核心理念是建立整个物理世界的感知网络。因此，大数据物联网在交通领域上的应用首先突出强调的是统筹考虑各类交通运输方式包括公路交通运输、水路交通运输、民航交通运输等的交通对象、交通运载工具、交通基础设施，搭建基础感知网络，与此同时，在基础交通感知网络的基础上根据实际交通需求开发各类应用服务系统。于是，智能交通系统因为物联网在此领域上的应用，将具有新的发展视野和质的改变。在大数据物联网推动下，智能交通在信息的采集量方面呈指数增长，在时间方面的要求将达到毫秒级，海量数据的分析决策成为了必然要求。物联网技术的发展为新一代智能交通的发展提供了关键的技术支撑和十分广阔的发展空间。大数据物联网对智能交通的发展起到了十分重要的作用。不仅如此，智能交通的发展也为物联网在交通领域的应用创造了十分良好的发展条件。一方面，对于交通运输行业来说，智能交通系统的发展与大数据物联网应用于交通领域上的方向保持一致，也就是应用通信、控制、数据信息处理技术等先进方面为交通运输的运行方式和机制做出改变，并且发展更符合人们要求的智能交通运输系统。这就是说，智能交通系统的发展为大数据物联网在交通领域的应用提供了良好的基础环境，引发出很多的新需求以及人们对待交通生活的新理念。另一方面，智能交通的发展必然带动了许多交通基础设施的建设和改造，针对交通的各方面业务需求进行了很多技术上的革新。因此，智能交通的发展为大数据物联网在交通领域的应用提供了许多物质基础和技术设备装置。总的来说，智能交通的发展与大数据物联网在交通领域的应用相互影响。大数据物联网新理念和新技术的不断发展推动了智能交通系统的升级前进，而智能交通作为物联网的重要应用领域，促进了大数据物联网的垂直深入发展。5.2.2智能交通应用物联网的关键技术智能交通系统各个要素的发展需要多个领域的关键技术协同构建，包括交通信号控制、车辆导航、车牌号码识别、安全闭路电视等各种交通管理系统和交通控制系统。除此之外，智能交通的发展也离不开更加前瞻的应用，这些应用通过获取实时的数据信息，为人们提供便捷的交通和信息服务。另外，智能交通系统的建模和预测技术也是改善人们交通出行的重要保障。从物联网角度来说，物联网技术在交通中的应用显得尤为重要，因为交通出行关系着人们的生命安全，不可轻视。物联网技术一方面为智能交通的发展提供了更加深入的智能化： 智能交通的管理和调度能够实现道路交通基础设施的更大效用，能够在保证安全的同时更大限度提高交通流量，使人们感受到越来越便捷的交通出行，同时能够优化人们在出行时的出行体验，更加快乐出行。另一方面，物联网技术为智能交通的发展提供了更加准确和清晰的感知： 这不仅体现在道路基础设施中传感器对交通流量的监测，同时体现在车载传感设备对车辆状态信息的监测。另外，车辆中的有线和无线通信技术为移动的人们提供网络服务，让用户在出行的过程中随时获得网络及周边信息。智能交通应用物联网的关键技术如图5.4所示。
图5.4智能交通应用物联网的关键技术
1. 信息精准获取技术对于交通系统来说，各个交通要素的运行信息数据获取体系的建设是重要的基础性技术工作。在交通系统的各个部分中，虽然感知要素、身份标识和载体不尽相同，但是感知需求十分近似。第一，在交通基础设施的感知需求中，其感知信息主要有： 包括事件类型、事件发生地点和发生时间等在内的交通事件信息，包括路面性能、桥梁性能、道路尺寸等在内的基础设施运行状态信息，包括车流量、车流速度等在内的交通运行状态，包括温度、雨雪天气、能见度等在内的交通气象、环境信息。其中，由于交通事件的发生具有很强的随机性，因此很难通过控制交通需求的方式来处理，只有尽早发现和确认事件并及时采取措施，同时为其他出行的人们提供准确、及时的信息，才能有效处理交通事件。另外，基础设施的运行状态能够直接影响交通网络的运行顺畅程度。因此，需要在公路和城市交通中感知的信息有路面灾害、桥梁状况等； 在民航基础设施运行状态中需要感知跑道状况和机场状况等； 在水路交通基础设施运行状态中需要感知航道尺度、水路状况等。此外，交通运行状态信息是实行交通控制和路线优化的重要基础。最后，交通气象、环境信息是减少交通事故的重要基础，也是向社会服务的重要方面。第二，在交通工具的感知需求中，感知信息的重点内容是对营运性交通工具的运行状态进行感知。主要包括交通工具的位置信息、速度信息、行驶路径信息，以及载客量或载货量信息等。第三，在交通对象的感知需求中，与交通工具感知信息的重点内容相对应，感知重点是营运性交通工具的驾驶员，包括驾驶员的连续驾驶时间例如是否疲劳驾驶和驾驶员的操作信息是否得当。同时，交通对象的感知还包括感知货物的位置信息和货物在运载过程中的环境信息等，保证全程跟踪危险货物，提供服务水平和效率。针对以上的感知需求，一系列传感技术因此应用在交通领域。这些关键技术很多都是基于传感器的交通信息感知技术。主要包括： 交通动态信息实时采集技术，交通基础设施信息实时采集技术，气象、地质灾害预警信息采集技术，交通工具信息采集技术等。下面对智能交通中不同业务中的感知技术进行具体介绍。在交通领域基础设施的感知技术中，针对不同业务需求使用了不同的传感技术。包括交通事件的感知技术、交通基础设施运行状态的感知技术、交通运行状态的感知技术，以及气象、环境信息的感知技术、交通对象运行状态信息采集技术、交通工具运行状态的信息采集技术。交通事件上的感知技术装置主要是指用于采集交通事件的发生时间、地点以及类型等基本信息的视频采集设备，它比较直观可靠，并且安装和维护都较为方便。基础设施运行状态的监测也使用了多种传感技术。在公路和城市中，使用路面智能检测车，它主要使用了图像采集和识别、激光测量、基于视觉角度的感知等自动测量和分析技术，来对路面的损坏情况进行监测，同时进行分析处理； 在隧道中，主要通过使用压力传感器、激光测量，以及引伸计和图像采集等技术实现检测隧道的压力和变形情况； 在桥梁中，主要使用加速振动测量设备、倾角仪、激光图像测量仪等技术来满足桥梁的不同测量要求； 在机场中，主要采用视频识别、红外线感应等测量和分析技术实现设施的自动感知。在交通运行状态的感知技术中，主要是交通流信息的采集和测量技术。在公路或者城市交通中，主要使用地磁线圈、雷达、压电、视频等技术，但是每种技术均存在一定的缺点，例如传感器的价格较高、而视频在能见度较低时的拍摄效果较差； 在水路交通的感知技术中，测量船舶流量的主要技术是雷达和视频技术，其中视频技术可以同时检测事件和交通流，并且由于其直观、维护工作较容易的特点，在水路交通中应用越来越广泛。在交通对象运行状态信息的采集技术中，目前应用较为成熟的当然是利用RFID技术实现对货物标签信息的读取，同时可以采用GPS等卫星定位技术获取货物的实时地理位置。另外，对货物运载环境状况的自动感知技术主要是使用无纸记录仪、湿敏电容、温敏电阻等关键技术。但是目前对于驾驶员的持续驾驶时间和操作情况控制的感知技术还比较缺乏，这是在智能交通中需要进一步研究的内容，目前已经开发了对眼睛眨眼频率、眼睛闭合或运动的监测器等，但是大部分仍然处在实验模拟阶段，距离实际广泛应用还存在一定距离。在交通工具运行状态的信息采集技术中，主要包括三个方面的感知技术。一是对交通工具基本信息进行采集，主要使用GPS和北斗等卫星定位技术获取交通工具的行驶路径、速度、位置等； 二是使用车载传感器技术获得交通工具的当前实时性能信息的采集，例如压力传感器、温度传感器等； 三是对载货量或者载客量的实时感知技术，存在着大量的人为因素使实现感知信息采集变得复杂。2. 网络传输关键技术在交通运输物联网的建设中，按照网络通信的对象和网络通信范围的大小，交通物联网的网络技术主要包括两种类型： 一类是短距离组网和通信技术，主要实现交通工具、交通基础设施，以及交通对象之间的通信、数据交换和感知。另一类技术是远距离组网和通信技术，主要实现的是交通信息与数据中心之间的传输和感知，它能够实现交通要素之间的远距离传输信息。具体来说，网络层的主要作用包括两点： 一是将各类交通要素接入网络，接入方式包括WLAN、蓝牙Bluetooth、3G4G网络、有线网络、卫星等。二是能够在传输过程中依靠互联网、电视网等完成交通感知信息的远距离传输。根据以上的交通物联网的网络技术类型和网络需求及网络层作用，在交通领域中使用的物联网技术主要包括交通对象交互通信技术和无线组网技术两大技术。1 交通对象交互通信技术交互通信技术是交通对象和交通对象的基础设施之间通信组网的关键技术。由于其涉及了多门学科，因此在研究交通对象通信技术时既需要通信技术相关的专业知识，同时还需要对交通系统中的各个要素的特性具有一定的了解。在交互通信技术的研究中，交通对象通信的研究具有十分丰富的内容。就目前的交通对象通信技术的研究来看，已经在车与车之间、车与道路之间、船与船之间的通信有了初步的研究进展。在车车之间的通信中，主要的难点存在于无线网络的实现上，研究者根据通信领域的移动自组网Mobile Adhoc network，提出了一个叫做车辆自组网Vehicular Adhoc network的概念。车辆自组网是物联网在智能交通领域中的一种重要应用，它是移动自组网和传感器技术应用在交通运输领域的具体表现杨涛等，2012。车路通信系统是车联网的通信链路保障，而车路通信主要利用基于专用短程通信DSRC技术、ZigBee、超宽带UWB、蓝牙等的车路通信系统，它能够大幅度降低通信延迟，保障网络拓扑结构频繁变化的车辆的网络质量，为车车、车路间提供了稳定、高效的通信服务。AdHoc是一种点对点的模式，也就是分布式的无线网络，它是完全由移动主机构成的网络臧婉瑜，2002。AdHoc网络是用来描述特殊的自组织对等式多跳移动通信网络。这种结构省去了靠路由器转发数据包和靠AP转发数据包，只要安装了无线网卡，任何计算机都可以为其他节点转发数据包，实现彼此之间的无线互联，换句话说，就是每一个节点都具有平等的地位，并且在网络运行过程中节点可以随时离开网络，也不会对网络的稳定性造成很大影响。通过网络中的一台计算机建立点到点连接，其他计算机通过这个连接实现网络共享。其特点包括无中心、自组织、多跳路由、动态拓扑等。由于其网络中设备的连接方式和特点，AdHoc应用的主要领域有军事通信、传感器网络、紧急应用、个人通信。UWB是无载波通信技术的一种，它是一种短距无线接入技术，通过利用纳秒至微秒级非正弦波窄脉冲，实现数据的高速传输。与此同时，在较宽频谱上传送功率极低的信号能够使得传输数据时，在10米左右之内能够达到每秒数百兆比特至数吉比特的传输率。其主要特点包括十分强大的抗干扰性能、数据传输速率高、保密性好、消耗电能小、带宽极宽等。主要应用在室内通信、家庭网络、安全检测、高速无线WLAN等。DSRC的全称是Dedicated Short Range Communications，中文名称为专用短程通信技术。它是一种无线通信技术，能够实现在数十米左右识别高速运动的移动目标和双向通信，具有很强的高效性。专用短程通信技术的应用领域十分广泛，包括不停车收费、出入控制、车辆识别等，目前智能交通系统中应用较为成熟的便是ETC以及集装箱等货物识别的AVI。通过使用DSRC技术，人们的出行效率和便捷程度得到了很大提高。2 交通对象无线组网技术交通对象的无线组网是物联网的一个重要特征，它是针对不同交通对象的类型和功能需求，研究不同的交通对象组网方式。交通对象的无线组网能够实现交通对象之间的局部组网，在交通运输网络中，传统的IPv4只是实现人机对话，在技术上很难满足，IPv6技术在技术协议、通信等方面能够达到要求。不仅如此，在交通物联网中，交通对象和交通工具的移动性和流动性很强，信息的传输距离很长，传输范围也很广，因此需要高速的路由解析速度、高速的连接建立速度，同时必须使用专用的交通无线传感网络、高速公路光纤网络与公用的移动网络等互联网络相结合，才能确保大规模交通信息的高效、稳定地传输。IPv4，是互联网协议的第四版，也是第一个被广泛使用，构成现今互联网技术基石的协议，其主要限制是不能实现网络的实名制。由于IP地址空间不足以及IP资源的共用，导致了IPv6的发展。IPv6技术的全称是Internet Protocol Version 6，意思是用于替代当前版本IPv4的下一代IP协议，其中，Internet Protocol意思为互联网协议。IPv6简化了报文的头部格式，加快了传输速度，提高吞吐量的同时提高了安全性。它能够扩展到实现任意事物间的对话，不仅满足了人类的服务需求，同时实现了包括汽车、传感器、电器等多种设备在内的服务需求，在不断降低成本之后能够不断推广使用，遍布寻常百姓家。3. 智能处理技术交通运输物联网体系的核心建设内容之一就是能够实现对交通系统状态的管理、分析、再现，这就需要针对交通系统的特点建设智能的综合信息管理平台。因此，交通系统中的综合处理体系建设是交通领域重要的技术研发工作。目前，交通领域中应用了多种智能处理技术。1 公路运输领域的典型智能处理技术在公路运输领域中，应用的典型智能处理技术包括突发事件检测技术和收费数据分析挖掘技术。突发事件视频检测技术能够广泛用于高速公路、国道、桥梁等多种路段，通过监测获得车辆的运行状态信息，对数据进行全面分析，并交与有关部分进行处理。突发事件的检测技术是对车辆检测和跟踪的技术，它是一种基于视觉的检测技术，通过将摄像头见图5.5采集的视频信号转化为数字化的图像，再对数字化图像进行分析和处理。在此过程中采用的技术包括图像预处理技术、图像背景提取技术、多目标识别技术等，来实现对突发事件的实时检测、记录和分析。同时，能够针对突发事件实施报警和救援工作。另外一个应用在道路交通中的典型智能处理技术是收费数据分析挖掘技术，它是在完善高速公路联网收费管理中主要采用的一项智能处理技术。可以亲身体会到，我国高速公路的里程数量在不断增加，原来完全的人工收费表现出十分明显的低效性，当很多车辆聚集在收费口时，单纯的人工收费会带来道路交通的更加拥堵，这也是完善高速公路联网收费系统的必要性之一。联网收费系统已经从人工收费发展到了半自动化、自动化收费、不停车收费见图5.6，部分城市已经建立了对收费数据的集中处理和存储的收费管理中心。高速公路联网收费系统是一个完整的封闭系统，不仅包含常规交通信息采集系统中的数据信息，还包括车辆牌照、进出口、车载重信息、行驶路径信息等特有数据，从数据的应用角度出发，挖掘收费数据，分析用户关心的内容，获得交通决策所需要的数据，并利用这些数据分析高速公路路网交通流、构建相应的评价指标等。
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