道路交通信息检测技术及应用 内容简介

　　《道路交通信息检测技术及应用》介绍了道路信息检测技术的原理及应用。全书分为车辆检测技术、无检测器路口交通信息的获取技术、交通检测技术综合应用、交通环境检测技术共4部分10章，着重介绍了基于磁频、波频、视频的车辆检测技术，基于主成分分析法和聚类分析法来获取未安装检测器路口的交通流信息的技术，交通信息的预处理技术，车辆检测技术在智能交通系统中的综合应用，以及道路能见度检测及道路空气污染监测技术。 　　《道路交通信息检测技术及应用》注重理论分析与工程实践相结合，内容丰富、针对性强、注重实用性，可作为高等院校交通工程专业、交通信息工程与控制专业、交通设备与控制工程专业、自动化专业及其他相关专业的教材或教学参考书，也可作为交通领域专业工程师或其他领域工程技术人员的参考书。

道路交通信息检测技术及应用 目录

序
前言
第1章  绪论
　1.1  智能交通系统概述
　1.2  智能交通系统中的交通信息
　1.2.1  主要交通流参数
　1.2.2  交通信息检测器
第2章  基于磁频的车辆检测技术
　2.1  环形线圈车辆检测器
　2.1.1  环形线圈的检测原理
　2.1.2  lc并联谐振电路的谐振频率
　2.1.3  频率f0的估计方法
　2.1.4  基于环形线圈车辆检测器的交通数据检测方法
　2.2  环形线圈车辆检测器的应用
　2.2.1  环形线圈车辆检测器的安装
　2.2.2  典型的环形线圈车辆检测器
　2.2.3  环形线圈车辆检测器在电子警察系统中的应用
　2.2.4  环形线圈车辆检测器在scoot信号控制系统中的应用
　2.2.5  环形线圈车辆检测器在城市快速路出入口信号控制系统中的应用
　2.3  地磁车辆检测器
　2.3.1  地磁车辆检测器的工作原理
　2.3.2  基于地磁车辆检测器的车辆信息检测
　2.4  地磁车辆检测器在车辆检测中的应用
　2.4.1  地磁车辆检测器的安装
　2.4.2  地磁车辆检测器在停车场管理系统中的应用
　2.4.3  sensys无线地磁车辆检测系统
第3章  基于射频的车辆检测技术
　3.1  射频识别技术的发展概况
　3.2  rfid系统的组成
　3.3  rfid的工作原理及技术特点
　3.3.1  rfid工作的物理基础
　3.3.2  rfid系统的数据编码
　3.3.3  rfid的工作过程
　3.3.4  电子标签（或rfid射频卡）的分类
　3.3.5  环境对rfid的影响
　3.4  rfid在智能交通中的应用
　3.4.1  rfid车辆检测器的主要功能
　3.4.2  rfid在厦门智能交通控制与管理系统中的应用
　3.4.3  rfid在机动车身份自动检测识别系统中的应用
　3.4.4  rfid在公交优先系统中的应用
第4章  基于波频的车辆检测技术
　4.1  超声波车辆检测器
　4.1.1  超声波车辆检测器的工作原理
　4.1.2  超声波车辆检测器的应用
　4.2  微波车辆检测器
　4.2.1  雷达测速仪
　4.2.2  远程微波交通检测器
　4.3  红外车辆检测器
　4.3.1  红外车辆检测器概述
　4.3.2  红外车辆检测器的性能与应用
　4.4  其他车辆检测器
第5章  基于视频的车辆检测技术
　5.1  视频车辆检测技术的发展概况
　5.2  视频车辆检测系统组成
　5.3  目标检测与跟踪方法及原理
　5.3.1  目标检测
　5.3.2  基于边缘高斯混合模型的运动车辆检测方法
　5.3.3  基于车牌识别的车辆检测方法
　5.3.4  目标跟踪
　5.3.5  基于自适应均值漂移算法的运动车辆目标跟踪方法
　5.4  视频车辆检测系统的安装
　5.5  视频车辆检测技术的应用
　5.5.1  闯红灯违法检测
　5.5.2  车辆逆行检测
第6章  移动型交通数据采集技术
　6.1  基于gps的浮动车交通信息采集技术概述
　6.2  gps浮动车信息采集系统的基本组成
　6.3  移动型交通流检测系统浮动车样本的选取
　6.3.1  基于路段速度估计的浮动车样本大小模型
　6.3.2  基于路网覆盖率分析的浮动车样本比例模型
　6.3.3  基于路段车辆分布的浮动车样本大小模型
　6.3.4  综合浮动车大小模型的建立
　6.3.5  移动型交通流检测系统浮动车样本的选择
　6.4  gps浮动车信息采集系统的应用分析
　6.4.1  gps浮动车原始数据的预处理
　6.4.2  基于gps浮动车数据的路段平均速度估计
　6.5  应用案例简介
第7章  无检测器道路交通信息的获取技术
　7.1  邻近交叉口关联分析方法
　7.2  主成分分析法
　7.2.1  主成分分析法中主分量的确定
　7.2.2  主成分分析的计算过程
　7.2.3  数据验证
　7.2.4  主成分分析法预测
　7.3  聚类分析法

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