基于物联网的智能节能与智能交通关键技术的研究与应用

【摘要】：物联网(IoT)-the Internet of Things，作为一种最新提出的新兴科技，从它的首次出现到现在，经历了快速的发展，越来越被社会各界所关注。物联网的两大核心技术WSN(无线传感器网络)和RFID(射频识别技术)的出现，为利用其实现智能监控和远程智能识别奠定了基础。通过以上技术，物联网将互联网(Internet)、设备与人无缝的连接在一起。科学发展观要求，若想建设社会主义和谐社会，我国必须坚持和完善节能减排这一重大国策。通过物联网技术，我们可以将很小的智能设备乃至个人计算机有效地连接到各种网络中，由此不论是在何时何地，任何人都可以享受到高质量的信息服务。通过智能专家系统，人们能够及时有效的接收到所关心的物品状态信息，并且做出及时决策，从而能够达到节能减排的效果。 另一方面，因为当前交通系统越来越复杂，传统的基于经验模式的交通管理已经不能适应当代交通的快速发展，准确、快捷、智能的交通管理工作显得越来越重要，越来越急迫。引进高科技来控制交通变得越发迫切。所以由于物联网的出现，可以通过相关技术实现智能化识别和管理，从而解决或者缓解上述社会矛盾。因为智能节能系统和智能交通系统是普通民众生活中不可或缺的典型应用，所以将物联网技术应用到这两个典型场景中显得尤为重要。因此通过研究与实现新型的基于物联网技术的智能节能系统和智能交通系统，能够带动相关产业链的发展，对于推动和谐社会的快速发展具有深远的社会意义。 本文对物联网环境下的智能节能和智能交通的关键技术进行了充分调研，设计了一个智能节能原型系统，同时针对交通的两大核心问题，对智能交通中的两大核心技术进行了研究。论文首先介绍了本课题的研究背景，然后引出了物联网、智能节能系统和智能交通系统的概述。接下来从系统结构、硬件设计、软件设计和测试的结果分析四个方面详细地介绍了物联网环境下的智能节能系统的核心技术和原型系统的设计。然后对智能交通中的两大技术进行了研究：智能车辆统计系统和智能交通助手系统，并分别从硬件设计、软件设计和测试的结果分析三方面进行了详细阐述。最后本文总结了文中所提出的物联网环境下的智能节能系统和智能交通系统，针对其中若干问题，做出总结，并对其中存在的相关问题做出规划与展望，提出了改进措施，并制定了工作计划。 【关键词】：物联网 智能节能系统 智能交通系统 模式识别 嵌入式
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.44;TN929.5;TP399-C6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 专用术语注释表9-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 课题背景10-12
• 1.2 课题来源及本人工作12-13
• 1.3 本文组织13-14
• 第二章 物联网、智能节能系统与智能交通系统概述14-22
• 2.1 物联网概述14-20
• 2.1.1 物联网体系结构14-15
• 2.1.2 支撑物联网的核心技术15-19
• 2.1.3 物联网典型应用19-20
• 2.2 智能节能系统概述20
• 2.3 智能交通系统概述20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 物联网环境下的智能节能系统关键技术研究与应用22-48
• 3.1 物联网环境下的智能节能系统简介22-23
• 3.2 物联网环境下的智能节能系统体系结构23-25
• 3.3 物联网环境下的智能节能系统硬件设计25-32
• 3.3.1 数据采集系统25-27
• 3.3.2 无线通信系统27-29
• 3.3.3 物联网网关系统29-30
• 3.3.4 增值服务系统30-32
• 3.4 物联网环境下的智能节能系统软件设计32-45
• 3.4.1 Zigbee 通信协议框架分析32-37
• 3.4.2 无线节点片上程序设计37-40
• 3.4.3 物联网网关程序设计40-42
• 3.4.4 数据处理、存储与决策平台设计42-43
• 3.4.5 数据终端展示设计43-45
• 3.5 物联网环境下的智能节能系统实验测试与结果分析45-47
• 3.5.1 通信节点测试45-47
• 3.5.2 电量采集测试47
• 3.6 本章小结47-48
• 第四章 物联网环境下的智能交通系统关键技术研究与应用48-71
• 4.1 物联网环境下的智能交通系统和车联网简介48-49
• 4.2 物联网环境下的智能交通系统的两大核心技术49
• 4.3 基于声音识别和核主成分分析法的智能车辆统计系统设计49-57
• 4.3.1 基于声音识别和核主成分分析法的智能车辆统计系统概述49-50
• 4.3.2 智能车辆统计系统当前研究状况50-51
• 4.3.3 基于声音识别和核主成分分析法的智能车辆统计系统硬件组成51-52
• 4.3.4 基于声音识别和核主成分分析法的智能车辆统计系统特征提取与分类算法52-55
• 4.3.5 基于声音识别和核主成分分析法的智能车辆统计系统实验结果分析55-57
• 4.4 基于核复鉴别的智能交通助手系统设计57-69
• 4.4.1 基于核复鉴别的智能交通助手系统设计概述57-58
• 4.4.2 智能交通助手系统当前研究状况58-59
• 4.4.3 基于核复鉴别的智能交通助手系统设计硬件组成59-62
• 4.4.4 基于核复鉴别的特征提取与分类算法62-65
• 4.4.5 距离测量系统65-66
• 4.4.6 基于核复鉴别的智能交通助手系统设计实验结果分析66-69
• 4.5 本章小结69-71
• 第五章 总结与展望71-73
• 5.1 总结71
• 5.2 展望71-73
• 参考文献73-76
• 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文76-77
• 附录 2 攻读硕士学位期间申请的专利77-78
• 附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目78-79
• 附录 4 攻读硕士学位期间获得的科技竞赛成果79-80
• 致谢80

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