我国的机电工程主要由监控系统、收费系统、通信系统和照明系统四大部分组成。高速公路机电工程是通过引进国内外先进的交通管理技术、配置高科技机电设备、运用现代化信息传输手段来对路段、立交、隧道以及出入车道行车态势、收费、调度进行动态监控和管理的计算机综合系统工程;是及时对突发事件作出响应和处理的计算机综合系统工程。机电工程是充分发挥高速公路经济效益、保障人车安全必不可少的配套设施,是高速公路现代化的重要标志。而机电工程从最初的设计到最终的实施需要很长的周期,这样很容易使原设计落后于市场,因此,机电工程实施施工之前的联合设计具有重要作用。01
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
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后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。
物联网的关键技术
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传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
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RFID标签技术:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
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嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
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现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
江苏备受期待的一条过江通道,采用公铁合建方式,预计2025年建成。这将促进经济发展,使交通更加便捷。
龙潭过江通道在2019年的时候已经正式的开工建设了,这条过江通道建设的位置位于南京长江四桥与润扬大桥之间。
这条过江通道在北岸连接扬州仪征市,它建成之后将会成为南京重要的跨江通道,未来宁盐高速公路、仪禄高速公路都将要借助龙潭过江通道跨越长江天堑。
扩展资料:
龙潭过江通道是以桥梁方式跨越长江主航道,桥梁采用的是公铁合建的方式,公路部分全线按照双向六车道的高速公路标准来建设,规划建设的四线铁路,分别是京沪铁路外绕两线铁路(客货混跑)和客专联络线两线铁路,这条过江通道全长大约为4925米,设计的时速为100公里每小时。
龙潭过江通道采用多项新技术、新工艺、新材料,高标准进行设计建造,龙潭过江通道的建设更加的方便苏北及江北的群众直达南京主城区,此外也将缓解现有过江通道的交通压力,另外还可以进一步强化南京对扬子江城市群北部城镇的辐射带动作用。
参考资料来源:百度百科-江宜高速公路
物联商业网有队智能交通中的物联网技术进行相应的总结,下面你可以参考一下:1、无线通信。目前已经有多种无线通信解决方案可以应用在智能交通系统当中。UHF和VHF频段上的无线调制解调器通信被广泛用于智能交通系统中的短距离和长距离通信。
2、计算决策。目前汽车电子占普通轿车成本的30%,在高档车中占到60%。根据汽车电子领域的最新进展,未来车辆中将配备数量更少但功能更为强大的处理器。
3、感知技术。电信、信息技术、微芯片、RFID以及廉价的智能信标感应等技术的发展和在智能交通系统中的广泛应用为车辆驾驶员安全提供了有力保障。智能交通系统中的感知技术是基于车辆和道路基础设施的网络系统。
4、视频监测识别。利用视频摄像设备进行交通流量计量和事故检测属于车辆监测的范畴。视频监测系统(如自动车牌号码识别)和其他感知技术相比具有很大优势,它们并不需要在路面或者路基中部署任何设备,因此也被称为“非植入式”交通监控。
5、定位技术。车辆中配备的嵌入式GPS接收器能够接收多个不同卫星的信号并计算出车辆当前所在的位置,定位的误差一般是几米。GPS信号接收需要车辆具有卫星的视野,因此在城市中心区域可能由于建筑物的遮挡而使该技术的使用受到限制。
6、探测车辆和设备。部分国家开始部署所谓的“探测车辆”,它们通常是出租车或者政府所有的车辆,配备了DSRC或其他的无线通信技术。这些车辆向交通运营管理中心汇报它们的速度和位置,管理中心对这些数据进行整合分析得到广大范围内的交通流量情况以检测交通堵塞的位置。
物联网的三项关键技术与领域包括,关键技术:传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域:公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。
“物联网”的概念是在 1999 年提出的,它的定义很简单:把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。也就是说,物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。
2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》, 报告指出, 无所不在的“物联网”通信时代即将来临, 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。
2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”, 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。
三维物联网概念
三维物联网是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台,结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统,以及数据仓库技术和数据挖掘技术,突破以人工管理为主的常规园区管理模式,解决常规管理模式中各系统各自独立,支离破碎的问题,同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反应迟缓、安全隐患较大等问题,实现物联网时代全面感知各种信息,让常规园区管理更加智能便捷。
三维物联网关键技术
RFID射频识别技术——物联网的“嘴巴”
RFID射频识别技术作为一种通信技术,通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
传感器技术——物联网的“耳朵”
作为接收器,它能感受规定的被测量,例如温湿度、电压、电流,并按照一定的规律转换成可用输出信号。
AI及云计算技术——物联网的“大脑”
云计算是把一些相关网络技术和计算机发展融合在一起的产物。它提供动态的可伸缩的虚拟化的资源的计算模式,具有十分强大的计算能力,高达每秒10万亿次的运算能力,可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。同时它也具有超强的存储能力,具有计算和存储能力。
而相比云计算,AI技术就是真正意义上模仿人类大脑学习与思考,研究领域有智能机器人、虚拟现实技术与应用、工业过程建模与机器学习等。
无线网络技术——物联网传输中的“高速公路”
当物体与物体“交流”的时候,就需要高速、可进行大批量数据传输的无线网络,无线网络的速度决定了设备连接的速度和稳定性。若无线网络的速率太低,就会出现设备反应滞后或者连接失败等问题。
目前,我们使用的大部分网络属于4G,4G给通信市场带来的变革是十分巨大的,但是在我们即将面世的5G面前都不算什么,据悉,5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb,举例而言就是一部超高清画质**可在1秒之内下载完成,作为第五代移动通信技术,加上国内5G近两年的政策推动,也将把移动市场推到一个全新的高度,而物联网相关领域的发展也因其得到很大的突破。
三维物联网应用领域有哪些?
智慧城市
智慧城市以最大化优化城市功能为目标,促进经济增长,同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用,营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是,智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能,通过高效利用资源,节约成本、能源,提升生活质量,减少对环境的负面影响,推动了低碳经济的发展。
智慧园区
园区应用物联网的理件技术可以实现各照明设备电气参数的集中采集,能耗计量和统计、故障声光报警、设备防盗,快速地图定位故障点等。园区中的各种需要获得的有用信息包持温度、湿度,照度等,都可用传感得技术获得,传感器技术获得这些信息后把它们转换成与之对应的输出信号,这样就可以使人们能更好地控制自己的生活和工作环境,最终可以使园区实现智能化。
工业物联网
物联网不仅是智能制造的关键技术之一,也是制造业企业实现数字化转型的重要途径;借助物联网技术,企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析,为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务,并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长,变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平,挖掘原有设备数据的价值,提高设备间的协同能力。
建筑施工管理
随着建筑业的高速发展,施工事故也频繁发生,不仅夺去了无数建设者的生命,也为国家和企业造成了重大的经济损失。安全问题始终贯穿于工程建设始终,但是影响施工安全的因素错综复杂,管理的不规范和技术的不成熟都有可能导致施工的安全问题。物联网在施工管理中的应用,可以一定程度上避免安全事故的发生,保证施工安全。
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