本书共分为10章，各章讲解内容分别如下。
第1章：物联网概论。主要介绍物联网的定义、特点和市场应用前景。
第2章：自动识别技术。主要介绍自动识别技术、条形码、射频识别技术、机器视觉识别技术与生物识别技术的定义和应用。
第3章：传感器智能设备及智能终端。主要介绍传感器设备性能、原理、分类；智能终端的定义、特点以及发展现状。
第4章：无线传感器网络。主要介绍无线传感器的结构以及各技术的协议、标准。
第5章：宽带无线与通信网。主要介绍宽带互联网和移动通信的相关知识，详细介绍了无线局域网与无线城域网的相关技术。
第6章：云计算基本技术。主要介绍云计算的相关概念，包括什么是云计算，了解云计算的发展演进、云计算的体系结构、层次结构、关键技术、典型的云计算原理。
第7章：物联网中间件。主要介绍物联网中间件的基本概念，包括物联网中间件的定义，中间件在物联网中的作用，物联网中间件系统总体架构，物联网中间件设计的方法以及物联网三个典型的中间件。
第8章：物联网数据融合与管理。主要介绍数据融合以及技术的定义与应用。
第9章：物联网安全与测试技术。主要介绍物联网安全技术的特征、体系结构与关键技术、物联网的测试技术定义、特点以及系统的搭建与测试报告。
第10章：物联网应用案例——智能交通。以交通为实例介绍物联网技术的应用。
全书体系完整，内容专业、语言流畅，容易理解。该著作支持项目为重庆市交互式教育电子工程技术研究所中心和重庆第二师范学院交互式儿童电子产品协调创新中心。
物联网(Internet of Things，IoT)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。简单来说，物联网就是物物相连的互联网。物联网的核心技术依然是互联网，只是在互联网基础上的延伸和扩展，其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，非常有利于信息交换和通信。物联网技术可追溯到20世纪90年代，经过20多年的成长与发展，已经与互联网形成了密不可分的关系。
物联网具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化三个重要特征，它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络之中。
本书共分为10章，各章讲解内容分别如下。
第1章：物联网概论。主要介绍物联网的定义、特点和市场应用前景。
第2章：自动识别技术。主要介绍自动识别技术、条形码、射频识别技术、机器视觉识别技术与生物识别技术的定义和应用。
第3章：传感器智能设备及智能终端。主要介绍传感器设备性能、原理、分类；智能终端的定义、特点以及发展现状。
第4章：无线传感器网络。主要介绍无线传感器的结构以及各技术的协议、标准。
第5章：宽带无线与通信网。主要介绍宽带互联网和移动通信的相关知识，详细介绍了无线局域网与无线城域网的相关技术。
第6章：云计算基本技术。主要介绍云计算的相关概念，包括什么是云计算，了解云计算的发展演进、云计算的体系结构、层次结构、关键技术、典型的云计算原理。
第7章：物联网中间件。主要介绍物联网中间件的基本概念，包括物联网中间件的定义，中间件在物联网中的作用，物联网中间件系统总体架构，物联网中间件设计的方法以及物联网三个典型的中间件。
第8章：物联网数据融合与管理。主要介绍数据融合以及技术的定义与应用。
第9章：物联网安全与测试技术。主要介绍物联网安全技术的特征、体系结构与关键技术、物联网的测试技术定义、特点以及系统的搭建与测试报告。
第10章：物联网应用案例——智能交通。以交通为实例介绍物联网技术的应用。
本书由重庆第二师范学院数学与信息工程系韦鹏程、石熙、邹晓兵、付仕明、李莉、李志根据部分物联网参考资料、文献及自身科研成果撰写而成。全书体系完整，内容专业、语言流畅，容易理解。该著作支持项目为重庆市交互式教育电子工程技术研究所中心和重庆第二师范学院交互式儿童电子产品协调创新中心。
本书在合作过程中，还借鉴了国内外物联网的研究成果以及案例作为参考，在此表示敬意和感谢。
由于作者水平有限，书中难免有疏漏和不妥之处，敬请业内专家、同行以及广大读者积极提出宝贵意见，以便今后不断改进。
作 者
第1章 物联网概论 1
1.1 物联网概述 2
1.1.1 物联网的定义与特点 2
1.1.2 物联网市场的技术驱动 3
1.1.3 物联网的应用前景 3
1.2 物联网体系结构 6
1.2.1 物联网的参考体系架构 6
1.2.2 物联网的形态结构 8
1.2.3 物联网体系 9
小结 11
第2章 自动识别技术 13
2.1 自动识别技术概述 14
2.1.1 自动识别技术的基本概念 14
2.1.2 自动识别技术的种类 14
2.2 条形码技术 15
2.2.1 条形码概述 15
2.2.2 条形码的分类和编码方法 15
2.2.3 条形码识读原理与技术 18
2.2.4 二维码 21
2.2.5 条形码技术的应用 22
2.3 射频识别技术 23
2.3.1 射频识别技术概述 23
2.3.2 射频识别系统的组成 24
2.3.3 射频识别系统的分类 24
2.3.4 射频识别技术标准 24
2.3.5 EPC规范 26
2.3.6 射频识别的应用 29
2.4 机器视觉识别技术 30
2.4.1 机器视觉识别概述 30
2.4.2 机器视觉系统的典型结构 30
2.4.3 机器视觉识别技术的应用 32
2.5 生物识别技术 32
2.5.1 生物识别技术概述 32
2.5.2 指纹识别 35
2.5.3 声纹识别 37
2.5.4 人脸识别 40
2.5.5 手掌静脉识别 41
2.5.6 生物识别技术的应用 42
小结 42
第3章 传感器智能设备及智能终端 43
3.1 传感器设备 44
3.1.1 什么是传感器设备 44
3.1.2 传感器的特性 45
3.1.3 代表性传感器的原理 48
3.2 智能终端 55
3.2.1 智能终端的定义 55
3.2.2 智能终端的特点 55
3.2.3 智能传感器与智能终端 57
3.2.4 智能终端的应用 58
3.2.5 智能终端发展现状与趋势 59
小结 62
第4章 无线传感器网络 63
4.1 无线传感器网络的体系结构 64
4.1.1 无线传感器网络结构 64
4.1.2 无线传感器网络设备技术
架构 66
4.2 低速无线网络规范概述 68
4.2.1 无线传感器网络标准协议 68
4.2.2 无线传感器网络协议架构 69
4.3 IEEE 802.15.4技术 71
4.3.1 IEEE 802.15系列标准 71
4.3.2 IEEE 802.15.4协议簇 72
4.3.3 IEEE802.15.4协议栈结构 73
4.3.4 IEEE 802.15.4物理层协议 73
4.3.5 IEEE 802.15.4的MAC协议 76
4.4 ZigBee技术 79
4.4.1 ZigBee技术的特点 79
4.4.2 ZigBee协议体系 80
4.4.3 ZigBee网络的构成 82
4.5 6LoWPAN技术 83
4.5.1 6LoWPAN技术的优势 83
4.5.2 6LoWPAN标准协议栈架构 84
4.5.3 6LoWPAN网络拓扑和路由
协议 85
4.5.4 6LoWPAN网络层帧格式 85
4.6 蓝牙及蓝牙4.x技术 87
4.6.1 蓝牙技术概述 87
4.6.2 蓝牙4.x技术 89
4.7 体域网技术 90
4.7.1 体域网的架构 90
4.7.2 无线体域网的节点设计 93
4.7.3 体域网面临的挑战 94
4.8 面向视频通信的无线传感网络技术 95
4.8.1 关键技术 95
4.8.2 面临的挑战 96
小结 96
第5章 宽带无线与通信网 97
5.1 宽带无线网 98
5.1.1 互联网定义与发展 98
5.1.2 宽带无线网络的定义与发展 99
5.1.3 无线局域网 101
5.1.4 无线城域网 108
5.2 移动通信网 111
5.2.1 移动通信的出现 111
5.2.2 移动通信技术 113
5.3 移动互联网 119
5.3.1 移动互联网的定义 119
5.3.2 移动互联网的目标 120
5.3.3 移动互联网的基础协议 121
5.3.4 移动互联网的扩展协议 122
小结 124
第6章 云计算基本技术 125
6.1 云计算概述 126
6.1.1 云计算定义 126
6.1.2 云计算体系结构 128
6.1.3 云计算关键技术 129
6.1.4 云计算技术层次 130
6.2 谷歌文件系统云计算原理应用 131
6.2.1 谷歌文件系统 131
6.2.2 分布式数据处理
MapReduce 135
6.2.3 分布式锁服务 137
6.2.4 分布式结构化数据表
Bigtable 137
6.2.5 分布式存储系统Megastore 140
6.3 云计算与物联网结合方式 141
小结 143
第7章 物联网中间件 145
7.1 物联网中间件简介 146
7.1.1 什么是物联网中间件 146
7.1.2 中间件在物联网中的作用 147
7.1.3 物联网中间件的现状与发展
趋势 147
7.1.4 物联网中间件系统总体
架构 148
7.1.5 物联网中间件设计方法 150
7.2 物联网典型中间件 151
7.2.1 传感网网关中间件 151
7.2.2 传感网节点中间件 152
7.2.3 传感网安全中间件 154
小结 155
第8章 物联网数据融合与管理 157
8.1 数据融合概述 158
8.1.1 数据融合的发展 158
8.1.2 数据融合的定义 158
8.1.3 数据融合的发展 159
8.2 数据融合的基本原理 160
8.2.1 数据融合的体系结构 160
8.2.2 数据融合技术的理论方法 161
8.2.3 数据融合模型介绍 164
8.3 物联网中的数据融合技术 166
8.3.1 物联网数据融合的作用 166
8.3.2 传感网数据融合的基本
原理 167
8.3.3 基于信息抽象层次的数据融合
模型 169
8.3.4 多传感器算法 170
8.4 物联网数据管理技术 170
8.4.1 物联网数据管理系统的特点 170
8.4.2 传感网数据管理系统结构 171
小结 171
第9章 物联网安全与测试技术 173
9.1 物联网安全概述 174
9.1.1 物联网安全特征 174
9.1.2 物联网安全威胁分析 175
9.1.3 物联网安全体系结构 176
9.2 物联网的安全关键技术 177
9.2.1 密钥管理机制 177
9.2.2 数据处理与隐私性 178
9.2.3 安全路由 179
9.2.4 认证与访问控制 180
9.2.5 恶意代码防御 181
9.2.6 入侵检测与容侵容错技术 182
9.2.7 基于IPv6物联网的安全
技术 182
9.3 物联网的安全管理 183
9.4 物联网的测试技术概述 185
9.4.1 需求分析 185
9.4.2 测试标准 189
9.4.3 传感网网络测试的特点 190
9.4.4 传感网测试架构 192
9.5 物联网安全测试 193
9.5.1 安全测试系统概述 193
9.5.2 系统的搭建与测试报告 198
小结 198
第10章 物联网应用案例——智能
交通 199
10.1 智能交通概述 200
10.1.1 智能交通系统概述 200
10.1.2 智能交通系统功能与特征 202
10.1.3 智能交通中的物联网技术 202
10.2 智能交通系统平台架构 205
10.3 城市智能交通管理系统 208
10.3.1 城市智能交通管理系统方案
设计 208
10.3.2 智能交通管理系统的建设
案例 210
10.4 车联网 211
10.4.1 车联网概述 211
10.4.2 国内外车联网的发展史 212
10.4.3 车联网的功能与关键技术 213
10.4.4 车联网发展展望 215
小结 216
参考文献 217
第2章 自动识别技术
导读
自动识别技术作为一门依赖于信息技术的多学科结合的边缘技术，近年来得到了迅速发展。本章将主要从条形码、机器视觉识别等方面介绍自动识别技术。
2.1 自动识别技术概述
2.1.1 自动识别技术的基本概念
自动识别技术是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术，它将数据自动识别、自动采集并且自动输入计算机进行处理。自动识别技术近年来的发展日新月异，已成为集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科，是当今世界高科技领域中的一项重要的系统工程。它可以帮助人们快速、准确地进行数据的自动采集和输入，解决计算机应用中由于数据输入速度慢、出错率高等问题。目前，它已在商业、工业、交通运输业、邮电通信业、物资管理、物流、仓储、医疗卫生、安全检查、餐饮、旅游、票证管理以及军事装备等国民经济各行各业和人们的日常生活中得到了广泛应用。
2.1.2 自动识别技术的种类
自动识别系统根据识别对象的特征可以自动分为两大类，分别是数据采集技术和特征提取技术。这两大类自动识别技术的基本功能都是完成物品的自动识别和数据的自动采集。数据采集技术的基本特征是需要被识别物体具有特定的识别特征载体，而特征提取技术则是根据被识别物体本身的行为特征(包括静态、动态和属性的特征)来完成数据的自动采集。
1. 条形码技术
条形码技术的核心是条码符号，我们所看到的条码符号是由一组规则排列的条、空以及相应的数字字符组成，这种用条、空组成的数据编码可以供机器识读，而且很容易被译成二进制数和十进制数。这些条和空可以有各种不同的组合方法，从而构成不同的图形符号，即各种符号体系(也称码制)。不同码制的条形码，适用于不同的应用场合。
2. 射频识别
射频识别技术的基本原理是电磁理论。 射频识别技术适用的领域：物料跟踪、运载工具和货架识别等要求非接触数据采集和交换的场合。 目前，最流行的应用是在交通运输(汽车、货箱识别)、路桥收费、保安(进出控制)、自动生产和动物标签等方面。射频识别技术在物流领域中的应用较为广泛。
3. 机器视觉识别
机器视觉识别是用机器代替人眼来进行测量和判断，即通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传递给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字信号。图像处理系统可以对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，自动识别限定的标志、字符、编码结构或可作为确切识断的基础呈现在图像内的其他特征，甚至根据判别的结果来控制现场的设备动作。
4. 生物识别技术
生物识别技术是指利用可以测量的人体生物学或行为学特征来识别、核实个人身份的一种自动识别技术。这种技术能够用来鉴别身份的生物特征，具有广泛性、唯一性、稳定性、可采集性等特点。
2.2 条形码技术
2.2.1 条形码概述
1. 条形码的概念
条形码(Bar Code)是主要的自动收集技术，可以用来收集有关任何人物、地点或物品的资料，它的应用范围是无限的。目前，条形码已被普遍运用于进行物品追踪、控制库存、记录时间和出勤、监视生产过程、质量控制、检进检出、分类、订单输入、文件追踪、进出控制、个人识别、送货与收货、仓库管理、路线管理、售货点作业以及包括追踪药物使用和收款等在内的医疗保健等方面。
2. 条形码符号的构成
一个条形码符号由数条黑色和白色的线组成，如图2-1所示。一个完整的条形码主要包括：静区(前，左侧空白区域)、起始符、中间分割符(主要用于EAN码)、校验符、终止符、静区(后，右侧空白区域)，同时，下侧具有供人识别的数字字符。
图2-1 条形码构成
2.2.2 条形码的分类和编码方法
1. 条形码的分类
条形码的分类方法有很多种，一般可按码制分类和维数分类。按照维数，可分为一维条形码和二维条形码等。
1) 按码制分类
条码种类很多，常见的有二十多种码制，其中包括：Code39码(标准39码)、Codabar码(库德巴码)、Code25码(标准25码)、ITF25码(交叉25码)、Matrix25码(矩阵25码)、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码(EAN-13国际商品条码)、EAN-8码(EAN-8国际商品条码)、中国邮政编码(矩阵25码的一种变体)、Code-B码、MSI码、Code11码、Code93码、ISBN码、ISSN码、Code128码(Code128码，包括EAN128码)、Code39EMS(EMS专用的39码)等一维条码和PDF417等二维条码。
2) 按维数分类
按维数，条形码可以分为一维条形码、二维条形码、多维条形码等。
一维条形码只是在一个方向上(一般是水平方向)表达信息，而在垂直方向不表达任何信息，其一定的高度通常是为了便于阅读器的扫描。一维条形码的应用可以提高信息录入的速度，减少差错率，但是一维条形码也存在数据容量较小(30个字符左右)，只能包含字母和数字，条形码尺寸相对较大(空间利用率较低)，条形码遭到损坏后便不能阅读等一些不足之处。
二维条形码在平面的横向和纵向上都能表示信息，所以与一维条形码相比，二维条形码所携带的信息量和信息密度都成倍提高，二维条形码可表示图像、文字甚至声音。二维条形码的出现，使条形码技术从简单地标识物品转化为描述物品，它的功能起到了质的变化，条形码技术的应用领域也随之扩大。
2. 条形码的编码方法
下面简单介绍几种常用的条形码及其编码方法。
1) EAN码
EAN码的全名为欧洲商品条码(European Article Number)，源于1977年，由欧洲12个工业国家所共同发展出来的一种条码，目前已成为一种国际性的条形码系统。EAN码的管理是由国际商品条码总会(International Article Numbering Association)负责各会员国的国家代表号码之分配与授权，再由各会员国的商品条码专责机构，对其国内的制造商、批发商、零售商等授予厂商代表号码。
EAN码具有以下特性。
(1) 只能储存数字。
(2) 可双向扫描处理，即条形码可由左至右或由右至左扫描。
(3) 必须有一检查码，以防读取资料错误的情形发生。检查码位于EAN码中的最右边。
(4) 具有左护线、中线及右护线，以分隔条形码上的不同部分与撷取适当的安全空间。
(5) 条形码长度一定，较欠缺弹性，但经由适当的管道，可使其通用于世界各国。
依结构的不同，EAN码可区分为以下两种。
EAN-13码：由13个数字组成，为EAN的标准编码形式。
EAN- 8码：由8个数字组成，属EAN的简易编码形式。
……
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