物联网之智：智能硬件开发与智慧城市建设
| 作者 |
| 曾凡太 刘美丽 陶翠霞 |
| 丛书名 |
| 物联网工程实战丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9787111661344 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 本书为“物联网工程实战丛书”的第6卷。书中从物联网工程的实际需求出发，阐述了物联网智能硬件开发及智慧城市建设的相关知识和理念，告诉读者物联网的发展方向和实际应用。本书共9章，第1章为智能硬件概述；第2章介绍了智能硬件的理论基础；第3章介绍了智能硬件开发之物联网网关的设计；第4章介绍了智能硬件开发之医疗设备研发；第5章介绍了智能硬件开发之机器人研发；第6章介绍了智慧校园的相关知识；第7章介绍了智慧工厂的相关内容；第8章介绍了智慧农业的相关内容；第9章介绍了智慧城市建设的相关内容。本书适合作为高等院校物联网工程、通信工程、网络工程、电子信息工程、微电子和集成电路等相关专业的教材，也适物联网协议的研究者和物联网操作系统的研发人员阅读。另外，本书还适合作为智慧城市建设等政府管理部门相关人员的参考读物。 |
| 目录 |
| 丛书序 序言 第1章 智能硬件概述 1 1.1 智能硬件定义 1 1.2 物联网的市场空间 3 1.3 智能硬件创业机遇与挑战并存 4 1.4 智能硬件发展趋势 6 1.4.1 智能硬件产品问题分析 7 1.4.2 智能硬件行业分析 9 1.4.3 智能硬件的未来 13 1.5 智能硬件创业策略 14 1.5.1 寻找客户痛点 14 1.5.2 智能硬件研发选择 15 1.6 本章小结 16 1.7 本章习题 16 第2章 智能硬件理论基础 17 2.1 人工智能起源 17 2.2 人工智能发展 18 2.2.1 人工智能发展趋势 18 2.2.2 我国人工智能发展 20 2.3 大数据智能理论 23 2.4 跨媒体感知计算理论 24 2.5 混合增强智能理论 26 2.6 群体智能理论 29 2.7 自主协同控制与优化决策理论 33 2.8 高级机器学习理论 37 2.8.1 高级机器学习介绍 37 2.8.2 机器学习的研究范畴 38 2.8.3 机器学习的一些常见算法 39 2.8.4 物联网、人工智能与机器学习 42 2.9 类脑智能计算理论 45 2.9.1 类脑计划 48 2.9.2 类脑科学 49 2.9.3 类脑计算 50 2.9.4 类脑智能 51 2.9.5 类脑智能发展方向 53 2.10 量子计算与人工智能 55 2.11 人工智能关键共性技术 57 2.11.1 知识计算引擎与知识服务技术 57 2.11.2 跨媒体分析推理技术 59 2.11.3 群体智能关键技术 61 2.11.4 其他人工智能关键技术 62 2.12 人工智能产业 63 2.13 本章小结 65 2.14 本章习题 66 第3章 智能硬件之物联网网关设计 67 3.1 物联网网关概述 67 3.1.1 物联网网关的功能需求 67 3.1.2 智能物联网网关的发展 72 3.2 物联网通信协议 75 3.2.1 HTTP协议 75 3.2.2 CoAP协议 76 3.2.3 MQTT协议（低带宽） 77 3.2.4 DDS协议 77 3.2.5 AMQP协议 78 3.2.6 XMPP协议 78 3.2.7 JMS协议 79 3.3 物联网协议转换 80 3.3.1 协议转换方法 80 3.3.2 硬件设计案例 81 3.3.3 协议转换案例 82 3.4 物联网网关设计 85 3.4.1 设计方法 86 3.4.2 硬件设计 87 3.4.3 软件设计 88 3.4.4 层次结构 89 3.4.5 交互流程 91 3.4.6 系统实现 92 3.5 物联网网关应用 96 3.5.1 应用方向 96 3.5.2 应用实例 97 3.6 物联网网关参考设计 99 3.6.1 家用网关参考设计 99 3.6.2 能源网关参考设计 101 3.6.3 NXP网关参考设计 102 3.6.4 英特尔网关参考设计 103 3.7 本章小结 106 3.8 本章习题 106 第4章 智能硬件之医疗设备研发 107 4.1 概述 107 4.1.1 医疗仪器研发产业链 108 4.1.2 医疗器械智能化趋势 108 4.2 人工智能+医疗 110 4.2.1 人工智能+医疗发展简史 111 4.2.2 人工智能+医疗市场分析 111 4.2.3 人工智能+医疗发展约束 115 4.3 医用传感器 117 4.3.1 医用传感器的特征 117 4.3.2 医用传感器的用途 119 4.3.3 医用传感器的选择 122 4.3.4 医用传感器的研发 125 4.3.5 微型心率传感器 125 4.3.6 PET/CT图像传感器 127 4.3.7 MRI图像传感器 130 4.3.8 B超图像传感器 131 4.3.9 医用传感器发展趋势 132 4.4 智慧医疗 134 4.4.1 智慧医疗简介 134 4.4.2 健康管理 135 4.4.3 康复工程 136 4.4.4 无线监护远程医疗 137 4.5 可穿戴心率监护仪 142 4.5.1 可穿戴心电血压监护仪 142 4.5.2 健康监测智能手表 142 4.5.3 心率电导传感器 143 4.5.4 心率光敏传感器 144 4.5.5 心率测量干扰消除 146 4.5.6 可穿戴设备的功耗约束 148 4.6 健康监测智能手环 149 4.6.1 智能手环的制作 149 4.6.2 如何实现计步 150 4.6.3 硬件电路设计 150 4.6.4 MPU6050驱动设计 153 4.6.5 研发流程 155 4.6.6 客户端软件模块设计 157 4.6.7 手环系统设计 164 4.7 其他智能医疗设备 166 4.8 智能医疗设备发展趋势 168 4.9 本章小结 171 4.10 本章习题 171 第5章 智能硬件之机器人研发 172 5.1 概述 172 5.1.1 机器人系统组成 173 5.1.2 机器人是如何工作的 175 5.1.3 家庭自制机器人 178 5.1.4 人工智能机器人 180 5.1.5 经典机器人基础 181 5.2 智能机器人设计 183 5.2.1 机器人设计原则 183 5.2.2 机器人设计阶段 184 5.2.3 机器人手腕设计 186 5.2.4 机器人设计研究发展 191 5.3 智能机器人技术 192 5.4 智能机器人控制 195 5.4.1 机器人控制概述 196 5.4.2 工业机器人控制技术 197 5.4.3 驱动控制一体化 198 5.5 机器人传感器 203 5.5.1 运动传感器 203 5.5.2 机器人听觉 204 5.5.3 机器人触觉 208 5.5.4 机器人视觉 211 5.6 工业机器人设计 213 5.6.1 工业机器人基础知识 213 5.6.2 工业机器人的控制器 214 5.6.3 工业机器人的伺服系统 214 5.6.4 工业机器人的减速器 214 5.7 家用机器人设计 218 5.8 建筑机器人设计 219 5.8.1 建筑机器人的关键技术 219 5.8.2 建筑机器人产业发展的基本策略 222 5.9 智能机器人 223 5.9.1 智能机器人分类 223 5.9.2 智能机器人关键技术 225 5.9.3 智能机器人发展趋势 227 5.9.4 更具智慧的工业机器人 227 5.10 机器人研究前沿 228 5.10.1 机器人设计方法与共性技术 228 5.10.2 机器人认知与行为控制 229 5.10.3 机器人人机交互与和谐共存 230 5.10.4 机器人及机电一体化系统集成 231 5.11 本章小结 231 5.12 本章习题 231 第6章 智慧校园 232 6.1 概述 232 6.2 智慧校园——智能管理 234 6.3 智慧校园——公共服务 237 6.4 智慧校园——信息安全 239 6.5 智慧校园——智能教学 242 6.5.1 智慧教学环境 243 6.5.2 智慧教学资源 244 6.6 智慧校园——智能实验 245 6.6.1 背景与需求 245 6.6.2 设计目标 246 6.6.3 智慧实验室系统拓扑 247 6.6.4 智慧实验室功能设计 248 6.6.5 智慧实验室硬件部分设计方案 253 6.6.6 智慧实验室云服务 256 6.6.7 智慧实验室系统优点 256 6.7 智慧校园——生态健康 257 6.8 中小学智慧校园解决方案 259 6.8.1 概述 260 6.8.2 中小学智慧校园解决方案整体设计 260 6.8.3 中小学智慧校园系统平台功能 262 6.8.4 移动智慧校园 263 6.8.5 智慧校园门户 264 6.8.6 智慧办公管理 265 6.8.7 智慧资源管理 267 6.8.8 智慧教学活动 268 6.8.9 教师专业发展 268 6.8.10 学生个性发展 269 6.8.11 智慧家校 270 6.8.12 智慧终端 270 6.8.13 智慧管控系统 271 6.9 本章小结 272 6.10 本章习题 272 第7章 智慧工厂 273 7.1 概述 273 7.1.1 智慧工厂的实现技术 273 7.1.2 智慧工厂的特征 275 7.2 智慧工厂结构 276 7.2.1 系统套件 276 7.2.2 雾计算平台 278 7.2.3 边缘计算平台 278 7.2.4 工业网关概述 278 7.3 智慧工厂方案 280 7.3.1 智慧工厂管理 280 7.3.2 系统解决方案 281 7.3.3 智慧工厂产品 283 7.4 智慧工厂管理 285 7.4.1 管理信息化 285 7.4.2 生产管理 287 7.4.3 设备管理 287 7.4.4 物料管理 287 7.5 智慧工厂案例 288 7.5.1 智能工厂案例1——福耀玻璃 288 7.5.2 智慧工厂案例2——华星光电 290 7.5.3 智慧工厂案例3——海尔卫玺 291 7.6 智慧工厂发展趋势 293 7.7 本章小结 295 7.8 本章习题 296 第8章 智慧农业 297 8.1 农业物联网的定义 297 8.2 发展农业物联网的意义 298 8.2.1 发展农业物联网的政策机遇 298 8.2.2 农业物联网加速传统农业的改造升级 298 8.3 农业物联网的体系架构 299 8.3.1 基础感知层 300 8.3.2 信息传输层 300 8.3.3 终端应用层 300 8.4 农业物联网关键技术 300 8.4.1 农业信息感知技术 301 8.4.2 农业信息传输技术 302 8.4.3 农业信息处理技术 302 8.5 农业物联网的应用 303 8.5.1 智能节水灌溉方面 304 8.5.2 设施农业方面 305 8.5.3 大田精细种植方面 306 8.5.4 畜禽养殖方面 306 8.5.5 水产养殖方面 307 8.5.6 农产品质量安全追溯方面 308 8.5.7 病虫害防控方面 308 8.6 农业物联网的发展趋势及前景展望 309 8.7 农业信息感知技术 309 8.7.1 农业信息感知概述 310 8.7.2 农业信息感知技术结构框架 310 8.7.3 土壤信息传感技术 311 8.7.4 农业动植物生理信息传感技术 313 8.7.5 农业水体信息传感技术 314 8.7.6 农业气象信息传感技术 315 8.7.7 农业遥感技术 315 8.7.8 农业个体识别技术 316 8.7.9 农业导航技术 318 8.8 农业信息传输技术 319 8.8.1 农业信息传输概述 319 8.8.2 农业信息传输技术结构框架 319 8.8.3 农业有线传输技术 320 8.8.4 农业无线传输技术 320 8.9 农业信息处理技术 321 8.9.1 农业信息处理的关键技术 321 8.9.2 农业信息处理技术结构框架 322 8.9.3 农业预测技术 323 8.9.4 农业预警技术 324 8.9.5 农业智能控制技术 324 8.9.6 农业智能决策技术 325 8.9.7 农业诊断推理技术 326 8.9.8 农业视觉信息处理技术 326 8.10 农业物联网的应用案例 327 8.10.1 大田种植物联网应用案例 327 8.10.2 设施园艺物联网应用案例 328 8.10.3 农产品溯源物联网应用案例 329 8.10.4 桑蚕养殖物联网应用案例 330 8.10.5 防病虫害物联网应用案例 330 8.11 本章小结 331 8.12 本章习题 331 第9章 智慧城市建设 332 9.1 概述 332 9.1.1 智慧城市治理理念 334 9.1.2 智慧城市建设重点 335 9.2 智慧城市设计 336 9.2.1 智慧城市技术架构 337 9.2.2 智慧城市设计原则 338 9.2.3 智慧城市架构设计 339 9.2.4 智慧城市设计流程 341 9.2.5 智慧城市大脑模型 342 9.3 城市指挥中心 344 9.4 城市物联网 348 9.4.1 智慧城市中的物联网建设 351 9.4.2 物联网技术体系 355 9.4.3 产业链条与应用案例 355 9.5 城市公共事业 356 9.5.1 智慧城市公共事业 356 9.5.2 智慧城市四表联抄 358 9.5.3 智慧照明管理系统 360 9.5.4 智慧照明云雾体系 362 9.6 城市生态宜居 364 9.6.1 城市生态环境现状 364 9.6.2 生态治理与国家法规 365 9.6.3 生态环保云上督察 366 9.6.4 大气污染防治现状 367 9.6.5 城市环境检测指标 368 9.6.6 生态环境治理方案 369 9.7 城市智慧社区 374 9.8 本章小结 377 9.9 本章习题 377 |
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