CN102663577A - 一种基于云平台的智慧城市物联*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云平台的智慧城市物联***，包括云平台数据中心；对外设备连接转换接口，用于连接外部设备实现资源传递互通；人脸识别***，实现对可疑人员的定位和实时监控；车辆轨迹管理***，对各种车辆实时监控，通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，及时发现布控或违章车辆；化工园安全管理与预警***，将常见有毒污染物的种类、性质、泄漏或排放位置输入到云平台数据中心，云平台数据中心根据传感器技术的信号定位警报位置及可能的扩散范围，及时采取应急措施。该智慧城市物联***，基于云计算技术进行深度整合，将各个子***集成于统一平台，避免重复建设，对城市的安全防范、高效管理、环境保护有重要作用。

Description

一种基于云平台的智慧城市物联***
技术领域
本发明涉及一种智慧城市物联***，特别是指一种基于云平台的智慧城市物联***。
背景技术
物联网，是继计算机技术、互联网技术之后信息技术的第三次革命。它赋予物以智慧，使物获得了感知或被感知的能力。这将从根本上改变城市居民现在的生活方式，在智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能安防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域都能发挥重要的作用，提高城市居民生活质量，并最终形成城市的智能物联***——智慧城市。然而，目前的智慧城市物联***都是功能比较单一的，只是为了单纯的实现某个功能，诸如交通路况管理，这些网络一般都是专网，很多信息都是单独存在，如需要全方位的查询某个信息，则需要跨网查询，其查询非常不方便，这样浪费了大量的资源。另外信息整合信息量大，***运行、资源调取和查询速度非常慢，从而制约了其发展。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于云平台的智慧城市物联***，该智慧城市物联***，基于云计算技术进行深度整合，将各个子***集成于统一平台，避免重复建设，对城市的安全防范、高效管理、环境保护有十分重要的作用。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于云平台的智慧城市物联***，包括云平台数据中心，将计算处理数据分拆成无数个较小的子数据，由多部服务器所组成的庞大***计算分析后将处理结果回传给用户，所述云平台数据中心基于Hadoop框架搭建，采用分布式存储、分布式计算、海量数据分析处理的方式，满足数据处理要求；所述分布式存储利用开源HDFS格式实现分布式存储；所述分布式计算利用基于云平台的MapReduce模式将大型任务分成若干个细粒度的子任务，子任务分布式的在多个计算节点上进行调度和计算，每个节点周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来，如果一个分节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的分节点，所述海量数据分析处理利用Hbase数据库实现；对外设备连接转换接口，用于连接外部设备实现资源传递互通；人脸识别***，所述人脸识别***通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，实现对可疑人员的定位和实时监控；车辆轨迹管理***，所述车辆轨迹管理***对各种车辆实时监控，自动识别机动车辆号牌，通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，及时发现布控或违章车辆；化工园安全管理与预警***，将常见有毒污染物的种类、性质、泄漏或排放位置输入到云平台数据中心，传感器置于化工园的泄漏或排放位置，云平台数据中心根据传感器的信号定位警报位置及可能的扩散范围，及时采取应急措施。
其中，所述人脸识别***包括人脸采集装置，所述人脸采集装置包括主动式近红外图像采集器，在采集人脸图像时，打开近红外光LED，向人脸发射出近红外光，然后通过近红外图像采集器采集图像；预先采集三维人脸库存入云平台数据中心中生成平均三维人脸模型，人脸采集时，精确定位被采集人脸的二维特征点，将二维人脸特征信息加入平均三维人脸模型中，合成三维人脸模型；云平台数据中心针对人脸的局部纹理特征进行快速编码，生成人脸的特征库，实现对不同的人脸进行对比和识别。
其中，所述车辆轨迹管理***包括
在路灯中嵌入RFID射频的读头形成智能路灯，使各个路灯构成为一个通信传输节点；
在汽车上安装有带该汽车车牌信息的传感标签；带有传感标签的目标汽车通过智能路灯区域，被感知将信号传送到云平台数据中心获得汽车的位置及行动情况。
采用了上述技术方案后，本发明的效果是：由于通过物联网将庞大的计算处理数据分拆成无数个较小的子数据，由多部服务器所组成的庞大***计算分析后将处理结果回传给用户。这样才能满足不同应用场合的性能需求，比如人脸识别类大流量高带宽应用、车辆轨迹连续定位类高频次小流量以及环境指数检测类小流量低频次非实时应用，HDFS是高容错性的，可以部署在低成本的硬件之上，HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问，它适合大数据集的应用程序，通过云平台数据中心对数据进行整合、存储、处理、从而将人脸识别监控，车辆轨迹查询监控和化工园危险源监控调度整合在一起，并且数据处理快，储存量大，便于高效管理，避免重复建设。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
一种基于云平台的智慧城市物联***，包括云平台数据中心，将计算处理数据分拆成无数个较小的子数据，由多部服务器所组成的庞大***计算分析后将处理结果回传给用户，所述云平台数据中心基于Hadoop框架搭建，为海量信息的分析处理提供基础服务。利用将计算能力包装成服务供云应用调用，满足接入云平台行业应用接口标准化以及高性能计算能力的要求，采用分布式存储、分布式计算、海量数据分析处理的方式，满足数据处理要求；
所述分布式存储利用云环境中多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求，其利用开源HDFS格式实现分布式存储；分布式存储***，就是将数据分散存储在多***立的设备上。分布式存储采用可扩展的***结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了***的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
所述分布式计算利用基于云平台的MapReduce模式实现的，″Map(映射)″和″Reduce(化简)″这两个概念是由Google提出的软件架构。″Map(映射)″把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。如果一个分节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个分节点的数据发到别的分节点。″Reduce(化简)″操作工作方式中，由于化简操作在并行能力较差，主节点会尽量把化简操作调度在一个分节点上，或者离需要操作的数据尽可能近的分节点上。
所述海量数据分析处理利用Hbase数据库实现；对海量数据检索需要一个大型的分布式数据仓储，传统关系型数据库缺乏伸缩性，通常只能单台服务器节点上进行。一旦单节点的能力抵达上限，就得通过多服务器节点来往外扩展来分发负载。这时候关系数据库的复杂性就大大影响其潜在的扩展规模了，试图扩展到成百上千个节点，将导致极度复杂庞大的维护量，这个在现实中是行不通的。
Hbase是Google BigTable的开源实现，这个数据库不是关系式的数据库，而是一个巨大的表格，用来存储结构化的数据，其具有以下优点：
1)横向扩展性强。对智慧城市云平台数据中心应用场景来说，云平台数据中心的消息数据庞大，每天的读写量很大，扩容是必然的选择，HBase能够使数据扩容非常容易，支持很高的写吞吐。
2)在同一个数据同中心，能够保证有较强的一致性，用HBase来存储消息数据，业务上需要一个能够保证一致性的数据存储。
3)有良好的随机读性能。
4)高可用性，故障可恢复性。由于基于云平台的智慧城市物联***数据量大，分布的机器也可能很多，出故障或者进行一些日常升级工作会比较频繁，需要能够有很高可用性的***，因此Hbase的高可用性刚好满足。
5)错误隔离性。一个结点的错误不会影响到其它结点，磁盘故障只会对相应的小规模的数据产生影响。
对外设备连接转换接口，用于连接外部设备实现资源传递互通；转换接口一般可以与外部操作终端电脑、警用地理信息、公安部门网络、地理信息***连接。
人脸识别***，所述人脸识别***通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，实现对可疑人员的定位和实时监控；其中，所述人脸识别***包括人脸采集装置，所述人脸采集装置包括主动式近红外图像采集器，为了保证人脸图像的稳定、以及在无光照的情况下也能采集到人脸图像，在光学镜头后加了一片长波通滤光片，只允许近红外光可以穿过滤光片，其余的光都不能进入。在采集人脸图像时，打开近红外光LED，向人脸发射出近红外光，然后通过近红外图像采集器采集图像；预先采集三维人脸库存入云平台数据中心中生成平均三维人脸模型，人脸采集时，精确定位被采集人脸的二维特征点，将二维人脸特征信息加入平均三维人脸模型中，合成三维人脸模型，从而不受任何照片、视频和三维模型影响，准确的进行活体判别；云平台数据中心针对人脸的局部纹理特征进行快速编码，生成人脸的特征库，实现对不同的人脸进行对比和识别，能有效消除人脸表情、饰物、胡须等对人脸识别的影响。当然，还可以建立人脸老化模型，通过统计分析不同年龄段的人脸纹理特点，生成不同年龄段映射表，不受年龄变化的影响。
车辆轨迹管理***，所述车辆轨迹管理***对各种车辆实时监控，自动识别机动车辆号牌，通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，及时发现布控或违章车辆；其中，所述车辆轨迹管理***包括在路灯中嵌入RFID射频的读头形成智能路灯，使各个路灯构成为一个通信传输节点；在汽车上安装有带该汽车车牌信息的传感标签；带有传感标签的目标汽车通过智能路灯区域，被感知将信号传送到云平台数据中心获得汽车的位置及行动情况。其信号传输模式可以是WIFI、3G、以太网等，任何一部连网的计算机上获得汽车的位置及行动情况。
化工园安全管理与预警***，将常见有毒污染物的种类、性质、泄漏或排放位置输入到云平台数据中心，传感器置于化工园的泄漏或排放位置，云平台数据中心根据传感器的信号定位警报位置及可能的扩散范围，及时采取应急措施。

Claims (3)

1.一种基于云平台的智慧城市物联***，其特征在于：包括
云平台数据中心，将计算处理数据拆分成无数个较小的子数据，由多部服务器所组成的庞大***计算分析后将处理结果回传给用户，所述云平台数据中心基于Hadoop框架搭建，采用分布式存储、分布式计算、海量数据分析处理的方式，满足数据处理要求；所述分布式存储利用开源HDFS格式实现分布式存储；所述分布式计算利用基于云平台的MapReduce模式将大型任务分成若干个细粒度的子任务，子任务分布式的在多个计算节点上进行调度和计算，每个节点周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来，如果一个分节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的分节点，所述海量数据分析处理利用Hbase数据库实现；
对外设备连接转换接口，用于连接外部设备实现资源传递互通；
人脸识别***，所述人脸识别***通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，实现对可疑人员的定位和实时监控；
车辆轨迹管理***，所述车辆轨迹管理***对各种车辆实时监控，自动识别机动车辆号牌，通过云平台数据中心与警用地理信息***对接，及时发现布控或违章车辆；
化工园安全管理与预警***，将常见有毒污染物的种类、性质、泄漏或排放位置输入到云平台数据中心，传感器置于化工园的泄漏或排放位置，云平台数据中心根据传感器的信号定位警报位置及可能的扩散范围，及时采取应急措施。
2.如权利要求1所述的一种基于云平台的智慧城市物联***，其特征在于：所述人脸识别***包括人脸采集装置，所述人脸采集装置包括主动式近红外图像采集器，在采集人脸图像时，打开近红外光LED，向人脸发射出近红外光，然后通过近红外图像采集器采集图像；预先采集三维人脸库存入云平台数据中心中生成平均三维人脸模型，人脸采集时，精确定位被采集人脸的二维特征点，将二维人脸特征信息加入平均三维人脸模型中，合成三维人脸模型；云平台数据中心针对人脸的局部纹理特征进行快速编码，生成人脸的特征库，实现对不同的人脸进行对比和识别。
3.如权利要求2所述的一种基于云平台的智慧城市物联***，其特征在于：所述车辆轨迹管理***包括
在路灯中嵌入RFID射频的读头形成智能路灯，使各个路灯构成为一个通信传输节点；
在汽车上安装有带该汽车车牌信息的传感标签；带有传感标签的目标汽车通过智能路灯区域，被感知将信号传送到云平台数据中心获得汽车的位置及行动情况。
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