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| 編輯推薦： |
985双一流高校作者，具有较高的专业水平。
强调软件开发的工程性，突出对学生专业知识和专业技能的培养。
内容全面，并基于作者在物联网前沿的研究成果，内容新、概念新。
融合课程思政内容。
工信学术出版基金资助项目。
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| 內容簡介： |
本书采用理论知识和实际案例相结合的方式，全面介绍了智能物联网技术及应用。全书共9章，第1章主要介绍智能物联网的概念、核心技术、应用领域、产业链及发展趋势；第2~8章主要讲解智能物联网的核心技术；第9章结合实际案例介绍智能物联网在各个领域的应用实践。本书以标准为基调、以技术为核心，有机地融入了作者多年来在物联网方面的研究成果，并提供教学大纲、电子课件、习题答案等学习资料，帮助读者全面了解智能物联网的基础知识、关键技术和实际部署应用。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书可作为高等院校物联网相关专业的本科生或研究生的教学用书，也可供从事信息技术或智能物联网技术研究的科研人员参考，还可作为广大对智能物联网技术感兴趣的爱好者的普及读物。
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| 關於作者： |
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林驰，大连理工大学智能系统研究所副所长，副教授，博导，大连理工大学档案馆（校史馆、博物馆）副馆长。研究方向为物联网、医疗大数据、人工智能、深度学习、无线通信等。 常年担任国家自然科学基金评议人。IEEE高级会员、ACM高级会员、中国计算机学会CCF高级会员，中国通信学会高级会员，CCF体系结构专委会委员，CCF普适计算专委会委员，中国电子学会物联网青年专家技术组委员，ACM SIGBED China青年委员，CCF YOCSEF大连分会AC委员，犀牛鸟中学科学人才培养计划特邀指导教师。 主持20余项科研基金，包括国家自然科学基金3项（青年1项、面上2项），主持中国计算机学会CCF-犀牛鸟基金2项；主持大连理工大学星海优青、大连市青年科技之星等人才类项目、国家重点实验室开放课题4项等；参与国家重点研发计划、核高基、国家自然科学基金重点项目等项目二十余项。担任国际期刊IJCS、JSA、WCMC副主编或客座主编，以客座主编身份组织专刊6次；担任近20个SCI期刊（包括IEEE TON， IEEE TMC， IEEE TIFS等顶级期刊），50余个国际会议（包括国际顶级会议INFOCOM，ICNP）技术委员，研究成果在国际期刊和会议上发表（录用）近70篇论文。获2015 ACM大连分会学术新星奖，2018大连市青年科技之星，2019大连理工大学星海优青、大连市高层次人才（青年才俊）、2020大连理工大学NOK奖教金、全球半导体照明创新100佳等。 已出版教材3部。
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| 目錄：
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第 1章 智能物联网概述8
1.1 智能物联网的概念 8
1.1.1 什么是智能物联网 8
1.1.2 物联网与智能物联网的关系 9
1.2 智能物联网的核心技术 12
1.2.1 物联网感知技术 12
1.2.2 人工智能技术
1.2.3 边缘计算技术
1.2.4 数字孪生技术
1.2.5 情景感知技术
1.2.6 协同技术
1.3 智能物联网的应用
11.水下物联网 19
12.天空地海一体化物联网 19
1.4 智能物联网产业链 20
1.5 智能物联网的发展趋势 22
1.5.1智能物联网面临的挑战与机遇 22
1.5.2 智能标准化进程中问题 24
1.5.3我国物联网面临的问题及发展前景 24
本章小结 25
习题 25
第 2章 物联网感知技术 26
2.1 物联网感知技术基本概念 26
2.2 RFID技术 26
2.2.1 RFID技术简介 26
2.2.2 RFID技术发展历史 28
2.2.3 RFID技术工作原理 29
2.2.4 RFID技术标准体系 30
2.2.5 RFID技术应用 32
2.3 传感器网络技术 33
2.3.1 传感器网络技术概述 33
2.3.2 传感器工作原理 33
2.3.3 传感器特点 34
2.3.4 无线传感器网络 35
2.4 定位技术 37
2.4.1 定位技术概述 37
2.4.2 典型定位算法 38
2.4.3 室外定位技术 47
2.4.4 室内定位技术 49
2.4.5 定位技术应用 53
本章小结 54
习题 54
第3章 物联网拓扑架构 55
3.1 物联网拓扑架构概述 55
3.1.1传感器拓扑结构 55
3.1.2云计算拓扑结构 59
3.1.3边缘计算拓扑结构 63
3.2 最优化部署理论 67
3.2.1 最优化部署的注意事项 67
3.2.2 最优化部署面临的挑战 68
3.2.3 节点最优化部署 69
3.3 拓扑透明的调度技术 73
3.3.1 基于组合设计的拓扑透明调度 73
3.3.2 三状态调度 74
本章小结 75
习题 75
第4章 人工智能技术 76
4.1 人工智能技术概述 76
4.1.1 人工智能技术的基本概念 76
4.1.2 人工智能的相关技术 77
4.1.3 人工智能技术的影响 85
4.2 人工智能在智能物联网中的应用 86
4.2.1 人工智能与智能物联网的联系 86
4.2.2 人工智能对智能物联网的作用 87
4.2.3 智能物联网中的机器学习技术 87
4.2.4 智能物联网中的人机交互技术 88
4.3 人工智能技术的发展趋势 88
4.3.1 人工智能技术的发展前景 88
4.3.2 人工智能技术面临的挑战 89
本章小结 89
习题 90
第5章 边缘计算技术 91
5.1 边缘计算技术概述 91
5.1.1 边缘计算技术的起源 91
5.1.2 边缘计算技术的概念及作用 93
5.1.3 边缘计算技术的主要特征 95
5.1.4 边缘计算技术的使用方法 99
5.1.5边缘计算技术在智能物联网中的应用 99
5.2 智能物联网环境下的边缘计算技术 102
5.3 边缘计算技术的发展趋势 103
5.3.1 边缘计算技术的发展前景 103
5.3.2 边缘计算技术面临的挑战 105
本章小结 107
习题 108
第6章 数字孪生技术 109
6.1 数字孪生技术概述 109
6.1.1 数字孪生技术的概念 109
6.1.2 数字孪生技术的发展历程 110
6.1.3 数字孪生技术的基本组成 111
6.1.4 数字孪生的关键技术 112
6.1.5 数字孪生技术的体系 114
6.2 智能物联网环境下的数字孪生技术 116
6.2.1 数字孪生技术与智能物联网 116
6.2.2 数字孪生技术的智能应用 117
6.3 数字孪生技术的发展趋势 119
本章小结 120
习题 121
第7章 情景感知技术 122
7.1 情景感知技术概述 122
7.1.1 情景感知技术的基本概念 122
7.1.2 情景感知系统的要素 124
7.1.3 情景感知系统的结构 126
7.1.4 情景感知模型 126
7.1.5 情景感知技术的应用 128
7.2 智能物联网环境下的情景感知技术 130
7.2.1 情景信息采集 130
7.2.2 情景信息建模 131
7.2.3 情景信息处理 133
7.3 情景感知技术的发展趋势 134
本章小结 136
习题 136
第8章 协同技术 137
8.1 协同技术概述 137
8.1.1 协同技术的基本概念 137
8.1.2 协同技术的必要性 138
8.1.3 协同技术的难点和挑战 139
8.2 协同联盟技术 140
8.2.1 协同联盟生成 140
8.2.2 协同联盟形成 142
8.2.3 协同联盟通信机制 144
8.2.4 协同联盟过程及其联系 146
8.2.5 协同联盟技术的应用 146
8.3 协同方法 148
8.3.1 协同方法——协商 148
8.3.2 协同方法——合同网 148
8.3.3 基于协商的智能物联网协同方法 150
8.4 协同的其他技术 153
8.4.1 基于组织结构设计的方法 153
8.4.2 基于分布式约束满足的方法 154
8.4.3 基于代理的方法 156
8.5 协同技术的发展趋势 157
本章小结 158
习题 158
第9章 智能物联网的应用实践 159
9.1 工业领域——蜂鸟工厂智慧化安全管理系统 159
9.2 智能农业——农业生产环境监测系统 162
9.3 智能交通——无人驾驶汽车 164
9.4 智能电网——输电线路在线监测系统 166
9.5 智能环保——水质污染监测系统 169
9.6 智能医疗——物联网智能诊疗系统 172
9.7 智能安防——深圳机场视频监控联网共享平台项目 175
9.8 智能家居——家庭自动化控制系统 178
9.9 智能物流——仓库管理系统 179
9.10 军事应用——情报侦察与战场态势感知系统 181
9.11 水下应用——养鱼场应用系统 182
9.12 天空地海一体化——鹏城实验室天空地海一体化项目 185
本章小结 187
习题 187
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