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第1章 物联网概述1

1.1 万物互联1

1.2 物联网的前世今生5

1.3 物联网核心技术7

1.4 物联网、云计算及大数据9

1.5 物联网综合应用11

第2章 无线传感器网络15

2.1 信息感知技术15

2.1.1 数据收集16

2.1.2 数据清洗17

2.1.3 数据压缩17

2.1.4 数据聚集18

2.1.5 数据融合18

2.1.6 信息感知技术的种类19

2.2 无线传感器网络体系架构21

2.2.1 无线传感器网络概述21

2.2.2 无线传感器网络体系结构22

2.2.3 无线传感器网络的中间件和平台软件25

2.2.4 无线传感器网络通信体系27

2.2.5 无线传感器网络节点的分类27

2.3 无线传感器网络硬件平台28

2.3.1 传感器模块29

2.3.2 处理器模块29

2.3.3 无线通信模块30

2.3.4 能量供应模块33

2.3.5 唤醒机制34

2.4 无线传感网络协议34

2.4.1 物理层34

2.4.2 数据链路层35

2.4.3 网络层36

2.4.4 传输层36

2.4.5 应用层37

2.4.6 能量管理平台38

2.4.7 移动管理平台38

2.4.8 任务管理平台38

2.5 基于ZigBee的无线传感器网络38

2.5.1 ZigBee标准与协议39

2.5.2 ZigBee网络的拓扑形式40

2.5.3 Zigbee协议的优点43

第3章 RFID与物联网44

3.1 RFID技术44

3.2 RFID技术发展46

3.2.1 RFID技术的出现46

3.2.2 RFID前期探索阶段46

3.2.3 RFID技术发展47

3.2.4 RFID广泛应用48

3.3 RFID技术分析49

3.3.1 RFID系统基本构成49

3.3.2 RFID频率与识别54

3.3.3 RFID系统的分类57

3.4 RFID与物联网59

第4章 物联网智能图像处理61

4.1 智能图像处理技术61

4.1.1 图像识别技术61

4.1.2 数字图像处理61

4.1.3 数字图像处理系统62

4.1.4 图像处理的内容63

4.1.5 数字图像处理基本步骤64

4.1.6 视频图像处理65

4.2 智能图像处理实现66

4.2.1 图像处理的实现方式66

4.2.2 GPU66

4.3 智能图像处理技术68

4.4 运动目标识别与跟踪72

4.4.1 运动目标识别72

4.4.2 运动目标跟踪78

第5章 物联网海量数据存储84

5.1 物联网对海量数据储存需求84

5.2 数据中心技术85

5.2.1 数据中心的起源和发展86

5.2.2 数据中心提供的服务87

5.2.3 数据中心相关标准88

5.2.4 典型数据中心92

5.3 数据中心的研究热点98

5.4 数据中心与云存储100

5.4.1 云存储平台102

5.4.2 云存储的前景104

第6章 数据库系统106

6.1 数据库起源与发展106

6.2 物联网与数据库107

6.3 物联网数据特点：存储、查询与融合110

6.3.1 数据存储111

6.3.2 数据查询113

6.3.3 数据融合113

6.4 数据挖掘技术114

6.4.1 数据挖掘114

6.4.2 数据挖掘模式115

6.5 智能决策与物联网122

6.6 云存储系统123

6.6.1 云存储123

6.6.2 云存储与云计算124

6.6.3 云存储的技术支撑124

6.6.4 云存储的模型及特征125

6.6.5 云存储的应用127

第7章 分布式文件系统及计算技术128

7.1 分布式文件系统128

7.1.1 GFS128

7.1.2 HDFS129

7.1.3 Lustre129

7.1.4 Ceph130

7.2 Map-Reduce（映射-规纳）131

7.2.1 Map-Reduce概述131

7.2.2 使用Map-Reduce算法132

7.2.3 编程模型示例133

7.2.4 Map-Reduce工作原理134

7.2.5 Map-Reduce容错性135

7.3 云计算技术136

7.3.1 云计算提供的服务136

7.3.2 云集群关键技术137

7.4 Hadoop138

7.4.1 Hadoop原理概述138

7.4.2 Hadroop的HDFS文件系统140

7.5 Spark142

7.5.1 Spark产生背景142

7.5.2 Spark混合计算模式143

7.5.3 Spark混合计算模型架构146

7.5.4 Spark的应用146

7.5.5 Spark与Hadoop Map-Reduce的对比分析147

第8章 数据融合技术148

8.1 数据融合概述148

8.1.1 数据融合的目的与定义148

8.1.2 数据融合原理149

8.1.3 数据融合的功能模型150

8.2 数据融合与物联网151

8.2.1 物联网的数据需求151

8.2.2 数据融合在物联网中的应用152

8.3 数据融合分级156

8.3.1 数据融合分级156

8.3.2 数据级融合156

8.3.3 特征级融合156

8.3.4 决策级数据融合157

8.3.5 数据融合分级对比158

8.4 典型数据融合算法分析159

8.4.1 常用数据融合方法159

8.4.2 典型数据融合算法分析159

8.5 数据融合的主要应用163

8.5.1 典型应用163

8.5.2 其他应用165

8.6 数据融合的性能评价166

第9章 物联网及其数据处理典型案例169

9.1 数字精准农业169

9.2 无人值守智能巡检系统177

9.3 物联网大数据服务平台——万物云182

9.4 远程家用物联网数字医疗184

9.5 车联网大数据处理平台188

参考文献195