第1章  物聯(lián)網(wǎng)識別技術(shù)簡介  1.1  物聯(lián)網(wǎng)概述  1.2  物聯(lián)網(wǎng)識別技術(shù)概述  1.3  物聯(lián)網(wǎng)識別技術(shù)的發(fā)展    1.3.1  紙質(zhì)標(biāo)簽與數(shù)據(jù)庫技術(shù)    1.3.2  條形碼技術(shù)   第1章 物聯(lián)網(wǎng)識別技術(shù)簡介 1.1 物聯(lián)網(wǎng)概述 1.2 物聯(lián)網(wǎng)識別技術(shù)概述 1.3 物聯(lián)網(wǎng)識別技術(shù)的發(fā)展 1.3.1 紙質(zhì)標(biāo)簽與數(shù)據(jù)庫技術(shù) 1.3.2 條形碼技術(shù) 1.3.3 自動分揀系統(tǒng) 1.3.4 射頻識別技術(shù) 1.4 識別技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的地位與作用 小結(jié) 習(xí)題第2章 物聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)識別技術(shù) 2.1 紙質(zhì)標(biāo)簽 2.1.1 商品標(biāo)簽 2.1.2 管理標(biāo)簽 2.1.3 物流標(biāo)簽 2.1.4 生產(chǎn)標(biāo)簽 2.1.5 其他方面 2.1.6 概括總結(jié) 2.2 條形碼 2.2.1 條形碼技術(shù)概述 2.2.2 條形碼的基本概念 2.2.3 條形碼的識讀 2.3 自動分揀系統(tǒng) 2.3.1 自動分揀系統(tǒng)的應(yīng)用背景及現(xiàn)狀 2.3.2 系統(tǒng)組成及特點 2.3.3 基于計算機視覺的自動分揀系統(tǒng) 2.3.4 自動分揀系統(tǒng)的適用條件及應(yīng)用前景 2.4 數(shù)據(jù)庫技術(shù) 2.4.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概述 2.4.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 2.4.3 數(shù)據(jù)庫安全性 2.4.4 數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢與新技術(shù) 小結(jié) 習(xí)題第3章 無線識別技術(shù) 3.1 無線識別技術(shù)概述 3.1.1 無線識別的基本組成 3.1.2 無線識別的基本工作原理 3.2 無線識別技術(shù)的發(fā)展 3.2.1 無線識別技術(shù)標(biāo)準 3.2.2 無線識別技術(shù)成本 3.2.3 無線識別技術(shù)安全問題 3.3 無線識別技術(shù)的類型 3.3.1 基于電子標(biāo)簽工作頻率的分類 3.3.2 基于電子標(biāo)簽可讀寫功能的分類 3.3.3 基于電子標(biāo)簽供電方式的分類 3.3.4 基于電子標(biāo)簽調(diào)制方式的分類 3.4 無線識別技術(shù)的應(yīng)用 3.4.1 身份識別 3.4.2 安全防偽 3.4.3 資產(chǎn)管理 3.4.4 圖書／檔案管理 3.5 無線識別技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用實例 3.5.1 電子車牌系統(tǒng) 3.5.2 高速公路不停車收費系統(tǒng) 3.5.3 電子門票系統(tǒng) 3.5.4 汽車防盜系統(tǒng) 3.5.5 倉庫管理系統(tǒng) 3.5.6 醫(yī)療管理系統(tǒng) 小結(jié) 習(xí)題第4章 全球定位系統(tǒng) 4.1 概述 4.2 GPS 4.2.1 GPS的簡介 4.2.2 GPS的組成 4.2.3 GPS信號 4.2.4 GPS的觀測數(shù)據(jù) 4.3 GLONASS 4.3.1 GLONASS的簡介 4.3.2 GLONASS的組成 4.3.3 GLONASS信號 4.3.4 GLONASS的觀測數(shù)據(jù) 4.4 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 4.4.1 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的簡介 4.4.2 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的組成 4.4.3 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航信號 4.4.4 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航的觀測數(shù)據(jù) 4.5 全球定位系統(tǒng)在物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用實例 4.5.1 全球定位系統(tǒng)在車輛導(dǎo)航中的應(yīng)用 4.5.2 全球定位系統(tǒng)在物流管理中的應(yīng)用 小結(jié) 習(xí)題第5章 圖像自動識別技術(shù) 5.1 圖像濾波與去噪 5.1.1 空間域濾波去噪 5.1.2 變換域去噪方法 5.1.3 小波變換和圖像濾波去噪 5.1.4 基于矢量尺度的圖像濾波去噪 5.2 圖像分割技術(shù) 5.2.1 圖像區(qū)域和邊緣的分割技術(shù) 5.2.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割技術(shù) 5.2.3 模糊理論和圖像分割技術(shù) 5.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割技術(shù) 5.2.5 基于圖論的圖像分割方法 5.2.6 基于粒度計算理論的圖像分割方法 5.2.7 圖像分割技術(shù)的發(fā)展趨勢 5.3 特征提取 5.3.1 圖像特征提取的分類 5.3.2 Gabor小波特性的提取 5.3.3 主分量分析和特征提取 5.4 分類器設(shè)計和識別 5.5 圖像自動識別技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 小結(jié) 習(xí)題第6章 圖像配準與融合技術(shù) 6.1 圖像配準 6.1.1 圖像配準簡介 6.1.2 圖像配準的原理 6.1.3 圖像配準的分類 6.1.4 圖像特征提取算子 6.1.5 圖像配準的應(yīng)用 6.2 圖像融合 6.2.1 圖像融合概述 6.2.2 圖像融合的原理 6.2.3 圖像融合算法 6.2.4 圖像融合的應(yīng)用 6.3 圖像匹配和圖像融合的處理系統(tǒng) 6.3.1 ERDAS 6.3.2 VirtuoZo 6.3.3 其他系統(tǒng) 小結(jié) 習(xí)題第7章 生物識別技術(shù) 7.1 物聯(lián)網(wǎng)與生物識別技術(shù)的聯(lián)系 7.2 生物識別技術(shù)的分類 7.2.1 指紋識別技術(shù) 7.2.2 虹膜識別技術(shù) 7.2.3 基因識別技術(shù) 7.2.4 人臉識別技術(shù) 7.2.5 基于耳廓特征的生物識別新技術(shù) 7.2.6 手形識別 7.2.7 聲音識別 7.2.8 視網(wǎng)膜識別 7.2.9 簽名識別 7.2.10 多特征融合技術(shù) 7.2.11 多生物特征識別技術(shù) 小結(jié) 習(xí)題第8章 嵌入式系統(tǒng) 8.1 嵌入式系統(tǒng)的定義與特點 8.1.1 嵌入式系統(tǒng)的定義 8.1.2 嵌入式系統(tǒng)的特點 8.2 嵌入式系統(tǒng)的組成 8.2.1 嵌入式系統(tǒng)的硬件組成 8.2.2 嵌入式系統(tǒng)的軟件編程 8.3 嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展 8.3.1 嵌入式系統(tǒng)的歷史 8.3.2 嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展趨勢 8.4 嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用 8.4.1 嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用的現(xiàn)狀 8.4.2 應(yīng)用領(lǐng)域及前景 8.4.3 應(yīng)用形式舉例 8.5 嵌入式系統(tǒng)在物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用實例 8.5.1 嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用下物聯(lián)網(wǎng)的通信方式 8.5.2 嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的特性 8.5.3 嵌入式物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用實例 小結(jié) 習(xí)題后記參考文獻