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| 編輯推薦： |
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1.本书系统解析了深度学习在智能网联汽车领域的突破性应用，涵盖车辆安全、通信优化、动态控制、信息管理及创新场景五大核心方向。2.主编胡斐与拉希德教授联合全球顶尖学者，首次将深度学习等前沿技术与车联网深度融合，提出CNN-LSTM网络检测、视觉自适应控制等方案。3.书中实证案例丰富（如充电负荷时空预测、V2X通信优化），理论推导严谨，为自动驾驶研发者提供可靠方法论，也可供高校智能汽车、智能交通领域研究生参考阅读。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍了深度学习在车联网中的应用，主要从以下五个部分讲述了深度学习如何为车联网动态地提供强大的支持：面向车辆安全和保护措施的深度学习；面向车载通信的深度学习，如车对车、车对基础设施的通信等；面向车辆控制的深度学习，如基于道路交通状况的排放控制，如何预测电动汽车充电负荷以及基于摄像头捕获的图像来调整车速；面向信息管理的深度学习，如基于道路交通状况和给定目的地信息，使用基于深度学习算法的自然语言处理实现驾驶过程中物联网(IoT)的自动搜索等；其他应用。本书适合自动驾驶研发人员参考阅读，也可以作为高等院校相关专业硕博研究生的参考用书。
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| 關於作者： |
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Fei Hu是阿拉巴马大学电气与计算机工程系的教授。他的研究重点包括网络安全和网络。他于1999年在同济大学（中国上海）获得信号处理博士学位，并于2002年在克拉克森大学（美国纽约）获得电气与计算机工程博士学位。他发表了200多篇期刊/会议论文。他的研究得到了美国国家科学基金会、思科、Sprint等的支持。
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| 目錄：
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译者序前言贡献者名单第一部分 面向车辆安全和保护措施的深度学习第1章 车辆安全和保护措施的深度学习21.1 引言21.2 车辆内部监控的深度学习31.2.1 摄像头系统31.2.2 基于可穿戴传感器的系统31.2.3 驾驶人行为监控41.3 对周围环境感知的深度学习41.3.1 道路检测51.3.2 车辆周围环境检测51.3.3 挑战性环境下的目标检测61.4 交通管理的深度学习61.4.1 交通流建模71.4.2 车对基础设施的通信71.5 基于深度学习的路线规划和导航81.5.1 出行者路线规划91.5.2 食品运输路线规划91.5.3 未知地图的动态路线规划91.6 结论9参考文献10第2章 应用于安全车辆的驾驶人疲劳分类的深度学习142.1 引言142.1.1 疲劳检测的重要性142.1.2 在未来自动化车辆中的应用142.2 驾驶人疲劳检测方法152.2.1 主观测量152.2.2 客观测量162.2.3 深度学习方法172.3 方法比较232.4 结论252.5 注释26参考文献26第3章 网联自动驾驶汽车（CAV）网络安全与威胁情报的深度学习333.1 引言333.2 CAV技术促进因素:自动化和连通性343.3 CAV威胁景观和威胁情报353.3.1 联邦学习353.3.2 车内（低级传感器）网络漏洞363.3.3 车辆控制模块363.3.4 CAV威胁安全分析373.3.5 攻击面373.3.6 CAV生态系统的组织风险383.4 CAV威胁缓解：基于深度学习的异常检测与分类383.5 深度学习的前沿（进步和未来）393.6 面向CAV网络攻击检测的端到端深度CNN-LSTM架构413.6.1 性能分析423.6.2 结果与讨论453.7 结论47参考文献47第二部分 面向车载通信的深度学习第4章 无人机网络优化的深度学习524.1 引言524.2 提高无人机网络吞吐量的关键类别544.3 针对无人机网络吞吐量的路线增强554.3.1 基于位置的路线选择554.3.2 基于拓扑的路线选择564.3.3 基于集群的路线选择564.3.4 应用深度学习路线选择的无人机网络574.4 无人机网络结构584.4.1 无人机集群网络结构584.4.2 应用深度学习的无人机集群网络结构增强604.5 应用深度学习的无人机网络吞吐量614.5.1 应用深度学习分配增加吞吐量634.5.2 应用深度学习调度增加吞吐量644.6 结论68参考文献68第5章 物理层深度学习在未来无线通信系统和网络中的最新技术785.1 引言785.1.1 相关调查文献795.1.2 本章摘要815.2 基于数据驱动的机器学习方法的收发器优化815.2.1 基于数据驱动的端到端收发器优化方法815.2.2 用于模块化收发器优化的模型辅助数据驱动方法835.3 深度学习用于符号检测任务835.3.1 将专业知识纳入自编码器845.3.2 在接收器处实现神经网络855.3.3 使用机器学习的顺序检测器865.4 使用机器学习进行信道估计905.5 使用机器学习在频域和时域进行信道预测915.6 AI/ML在信道编码中的应用925.7 智能链路适应935.8 智能无线电955.8.1 智能频谱感知955.8.2 使用卷积神经网络（CNN）进行自动信号识别965.8.3 智能无线电环境965.9 无线网络系统级性能评估的机器学习985.10 结论995.11 注释100参考文献100第6章 基于深度学习的车载通信指标调制系统1056.1 引言1056.2 V2V/V2I通信1076.3 基于深度学习的指标调制系统1086.3.1 基于多载波的指标调制系统1086.3.2 基于单载波的指标调制系统1116.3.3 基于多输入多输出的指标调制系统1146.4 结论117参考文献118第7章 深度强化学习在互联自动化交通系统中的应用1217.1 引言1217.2 深度强化学习：理论与背景1227.2.1 （深度）强化学习简史1227.2.2 经典强化学习1237.2.3 深度强化学习1267.2.4 为CAV应用定制（深度）强化学习1307.3 CAV网络中的数据环境1317.3.1 优势1317.3.2 AVS产生的数据1337.4 深度强化学习应用：车联网汽车1347.4.1 换道和辅助1347.4.2 交通信号控制1347.4.3 交通流量优化1357.4.4 铁路和海运1357.4.5 数据通信、计算和组网1367.4.6 DRL在网络安全中的应用1367.5 深度强化学习应用：自动驾驶系统1377.5.1 运动规划1377.5.2 横向控制1387.5.3 安全1387.6 挑战与未来方向1387.6.1 在实际应用中的可移植性1387.6.2 交通环境标识1397.6.3 构建奖励函数1397.6.4 CAV环境下多智能体DRL1407.6.5 部分状态可观测性140参考文献141第三部分 面向车辆控制的深度学习第8章 基于深度强化学习的时变交通信息道路车辆排放控制1528.1 引言1528.2 相关工作1538.3 综述1538.3.1 准备工作1538.3.2 交通数据分析1548.3.3 问题公式化1548.4 方法论1558.4.1 框架1558.4.2 EFRL模型1568.5 实验验证1578.5.1 数据和设置1578.5.2 基线和指标1588.5.3 结果1588.6 结论160参考文献160第9章 电动汽车充电负荷预测1629.1 引言1629.2 电动汽车充电负荷特性分析1639.3 扩张因果卷积的分位数回归模型1639.3.1 扩张因果卷积1639.3.2 核密度估计1649.3.3 扩张因果卷积分位数回归1649.3.4 模型评价指标1659.3.5 基于Python的实例仿真1669.4 基于深度学习的充电负荷时空动态预测1799.4.1 充电桩的时空动态负荷预测1799.4.2 时空动态负荷矩阵构建1809.4.3 时空卷积网络模型1819.4.4 基于扩张因果卷积的时空动态负荷预测1829.4.5 基于时空神经网络的时空动态负荷预测1839.4.6 基于Python的实例仿真1849.5 结论189参考文献190第10章 基于视觉的方法实现自适应的鲁棒控制19110.1 引言19110.2 通过深度学习选择参考文献图像处理19110.2.1 CNN分析结果作为对照参考19210.2.2 实验数据19310.2.3 多目标评价19510.2.4 控制状态变量19610.3 鲁棒控制设计19610.3.1 系统识别19710.3.2 鲁棒线性二次型调节器（RLQR）19810.3.3 H∞控制器20010.4 混合控制器的案例研究20110.4.1 仿真环境和问题目标20110.4.2 机器学习设计20210.4.3 混合控制设计20410.4.4 结果评估20610.5 结论206参考文献207第四部分 面向信息管理的深度学习第11章 基于自然语言处理的自动化物联网搜索方法21011.1 引言21011.2 物联网搜索引擎21111.2.1 架构21111.2.2 关键组成部分21211.2.3 研究挑战21311.3 基于NLP的查询处理21311.3.1 设计原理21311.3.2 NLP基本组成部分21411.3.3 NLP工具21511.3.4 NLTK与spaCy比较21511.4 ACQUISE方法21611.4.1 基线策略21611.4.2 增强静态策略21711.4.3 增强动态策略21711.5 性能评估22311.5.1 研究方法22311.5.2 结果22411.6 讨论22611.6.1 机器学习22611.6.2 协议与算法22611.6.3 安全与隐私22611.7 相关工作22711.8 结论227致谢228参考文献228第12章 一种基于强化学习的方法—实现激励兼容的车辆众测23112.1 引言23112.2 边缘辅助的车辆群体感知23212.2.1 结构设计23212.2.2 工作流程23412.3 招募车辆的激励机制23412.3.1 Stackelberg博弈23412.3.2 SSP的策略23512.3.3 车辆的策略23512.4 案例研究23612.5 结论237附录238参考文献242第13章 利用深度学习和数学形态学从噪声复杂信号中检测子信号24413.1 引言24413.2 基于LSTM-RNN和数学形态学的算法从噪声复杂信号中检测子信号24613.2.1 数据准备和预处理24713.2.2 LSTM-RNN局部子信号学习25013.2.3 数学形态学的全局子信号测试25113.3 实验结果25513.4 结论260参考文献260第五部分 其他应用第14章 深度学习算法及其对驾驶行为和车辆通信的影响26414.1 深度学习算法基础知识和监督学习26414.1.1 线性回归和逻辑回归26414.1.2 人工神经网络26514.1.3 卷积神经网络26614.1.4 循环神经网络26714.1.5 深度学习架构26814.2 深度无监督和半监督学习27314.2.1 受限玻尔兹曼机和深度置信网络27314.2.2 自编码器和变分自编码器27314.2.3 生成对抗网络27414.2.4 Transformers模型架构27414.3 超参数、预处理和优化27614.3.1 数据增强和迁移学习27614.3.2 权重初始化、激活函数和优化器27614.3.3 训练时间、预处理和架构改进27814.4 深度学习在驾驶行为分析和车辆通信中的应用27914.5 结论282参考文献282第15章 无人机和地面车联网的深度学习、计算机视觉和物理层集成仿真28715.1 引言28715.2 从CAVIAR模拟中获益的应用程序28815.2.1 启用无人机的AI/ML仿真28815.2.2 V2I的波束选择28915.3 多域集成模拟器29115.3.1 使用Raymobtime生成无线信道29315.3.2 CAVIAR模拟29615.4 仿真结果29715.4.1 以激光雷达为输入的V2I的波束选择29715.4.2 计算机视觉应用的循环（In-loop） CAVIAR仿真30015.4.3 三维模型精度对无线信道的影响30215.5 结论304致谢305参考文献305
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深度学习（DL）描述了一组机器学习算法，这些算法用于具有循环或卷积特征的大型神经网络，换句话说，用于特征生成、学习、分类和预测的深度神经网络（DNN）。目前，深度学习已经被亚马逊、谷歌、Meta等许多在线服务广泛使用。深度学习在汽车工业领域有着广泛的应用，从自动驾驶汽车的计算机视觉处理到提供高数据速率的车联网。即将推出的智能汽车将配备各种传感器和执行器，如发动机控制器、雷达、激光雷达 （LiDAR）以及摄像头，使车辆能够了解周围环境。这些车辆还将具有更强大的计算能力和更大的车载存储设备。这种转变意味着传统的汽车网络需要智能处理能力。深度学习是基于人工智能的一种有效方法，可以为此类车联网动态地提供一套强大的工具。在车联网的各个领域，深度学习可用于基于学习的信道估计、交通流预测、车辆轨迹预测、基于位置预测的调度和路由、智能网络拥塞控制、智能负荷均衡和垂直切换控制、智能网络安全策略、虚拟智能高效资源分配和智能分布式资源分配。对于想要了解智能车辆通信系统的大学生或研究人员来说，本书是一本有价值的教科书或参考书，也可以被工程师或技术人员作为硬件或软件设计时的参考书用。本书是世界知名专家学者在车联网与控制中应用深度学习的研究工作总结。本书由以下五个部分组成。第一部分：面向车辆安全和保护措施的深度学习。首先介绍了深度学习算法在车辆安全和保护措施上的应用，以确保自动驾驶汽车能够正确识别摄像头拍摄的图像，并采取适当的行动。例如，车辆可以识别到前方的道路障碍，并及时制动。设计安全性的目的是防止黑客的故意攻击。例如，可以将伪造的传感信号插入车辆的射频通信信道以误导车辆，也可以污染成像数据从而产生错误的深度学习结果。另外，该部分还将解释如何使用深度学习来识别驾驶人的疲劳情况，这对车辆安全也很重要。第二部分：面向车载通信的深度学习。车联网包括车对车和车对基础设施的通信。智能车联网需要灵活选择所有车辆的最佳路线，进行基于带宽可用性的自适应发送速率控制，及时从路边基站下载数据等。另外，该部分还讲解了在车联网（V2X）中不同网络层使用深度学习的内容。例如，在物理层中，深度学习可用于选择节能调制参数。第三部分：面向车辆控制的深度学习。对于每辆车，许多操作需要智能控制。例如，需要根据与障碍物的距离和当前车辆的速度施加不同的制动强度水平。在本部分中，我们选择了几个深度学习在不同车辆运行控制中的应用：根据道路交通情况控制排放，通过深度学习预测充电桩负荷，分析摄像头捕获的图像来调整车速。一辆自动驾驶汽车上有数百个传感器，这些传感器的数据首先需要基于有效的数据融合方法进行融合，然后利用深度学习进一步从传感器数据中提取可解释的信息。第四部分：面向信息管理的深度学习。本部分涵盖了对部分智能信息的收集和解析。例如，我们可以基于道路交通状况和给定目的地的信息，将深度学习用于节能车辆轨迹控制；我们还可以基于深度学习算法进行自然语言处理，用于驾驶过程中的物联网（IoT）自动搜索。车辆群体感知也是一个具有挑战性的问题，因为一些车辆没有动力系统参与传感器网络。本部分将介绍如何使用深度学习进行有价值的信息提取，以更好地理解道路环境。第五部分：其他应用。本部分介绍了深度学习模型在其他车辆控制中的应用。例如，我们可以使用深度学习来识别驾驶行为，以确定驾驶人在驾驶过程中是否头脑清醒。另外还讨论了模拟器的设计问题，以研究如何使用深度学习对车辆摄像头收集的视频数据进行计算机视觉理解。自动驾驶汽车在当今社会越来越受欢迎。深度学习及其变体将在车辆通信和控制方面发挥越来越重要的作用。其他机器学习模型，如深度强化学习，也将促进智能车辆行为的理解和调整。我们期望本书成为您理解这一关键领域的宝贵参考。编 者
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