CN106790141A - 基于云计算的新型道路交通资源管理信息*** - Google Patents

基于云计算的新型道路交通资源管理信息*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及交通管理技术领域，具体的说是一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于设有云服务器、远程管控平台、数据库、两个以上的监控节点终端，其中远程管控平台和数据库分别与云服务器相连，所述远程管控平台于两个以上的监控节点终端连接，所述云服务器设有用于控制管理***中计算资源的分配并通过网络将计算数据转发至各个监控节点终端的计算管理模块、用于接入通信网络控制***连接网络中各项配置的网络管理单元以及数据简约处理模块本发明与现有技术相比，能够整合交通行业现有的软硬件资源从而形成资源池，实现资源的动态分配和释放，提高资源利用率，同时通过对恶意访问的监控和及时处理，保证整个***的安全运转。

Description

基于云计算的新型道路交通资源管理信息***
技术领域：
本发明涉及交通管理技术领域，具体的说是一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***。
背景技术：
随着信息化快速发展，云计算正在越来越受关注，无论是互联网厂商和运营商，还是通信厂商和基础网络运营商，都对云计算表现出极大的关注。在云计算场景下，大量的用户信息都集中在云计算提供商，与传统的互联网业务相比，其信息更集中、信息资产价值更高、面临的攻击也会更多。云计算的安全解决方案需要根据不同业务的差异化安全需求，提供安全解决方案。而传统上针对单一业务所制定的安全解决方案，无法适应云计算平台高度共享的特性，因此，需要云计算安全在***级架构上进行创新，以适应平台的新特性，满足平台上所有业务的个性化安全需求。云计算的前景是无容置疑的，但是在实际使用过程中不可避免地会面临一些极端条件。例如：移动终端无法接入到网络，网络不稳定造成的会话突然终止而使得用户数据和信息的丢失，用户所处网络条件差而造成拥堵现象比较明显，黑客劫持会话攻击云中心等。
如何从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、事先不知道的、但有时潜在有用的信息的过程被称为数据挖掘，显而易见，数据挖掘时大数据技术的关键。网络冗余删除技术作为一种新型的网络压缩技术受到学术界和工业界的广泛关注，其主要功能是识别网络中重复传输的数据，极大地缩减网络传输数据量，提高网络带宽的利用率，从而提高应用性能和节省运营成本。
现有的大数据***处理数据时仍采用单机节点上的串行方式实现，其数据处理量以及算法的负载度依赖于单个执行节点的性能，而由于大数据处理***往往要对海量数据进行处理，现有的单机节点串行机制显然存在效率低、运算量低的问题。
发明内容：
本发明针对现有技术中存在的缺点和不足，提出了一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***。
本发明可以通过以下措施达到：
一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于设有云服务器、远程管控平台、数据库、两个以上的监控节点终端，其中远程管控平台和数据库分别与云服务器相连，所述远程管控平台于两个以上的监控节点终端连接，所述云服务器设有用于控制管理***中计算资源的分配并通过网络将计算数据转发至各个监控节点终端的计算管理模块、用于接入通信网络控制***连接网络中各项配置的网络管理单元以及数据简约处理模块。
本发明所述数据简约模块对数据进行以下处理：在待计算数据内容的字节序列中确定窗口长度；确定并行计算的窗口数及跳转间隔；根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值，其中所述窗口指纹值的计算方式为：RF(α1、α2、α3……αβ)＝(α1pβ+α2pβ‐1+…+αβ‐1p+αβ)modM；其中α1、α2、α3……αβ为待计算数据内容中的字节序列，RF(α1、α2、α3……αβ)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；所述根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值由下式计算：RF(αi+1、αi+2、αi+3……αi+β)＝(RF(αi、αi+1、αi+2……αi+β‐1)‐αi×pβ)×p+αi+βmodM；其中αi+1、αi+2、αi+3……αi+β为待计算数据内容中的字节序列，RF(αi、αi+1、αi+2……αi+β‐1)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；标记窗口指纹值符合预定的数据分块边界条件的窗口位置为数据分块边界，其中，窗口指纹值符合预定的数据分块条件，则将当前滑动窗口的右边界所在位置标记为数据分块的边界；计算数据分块的散列值，并标记数据分块的散列值与已存储的数据分块散列值相等的为冗余数据块。
本发明中所述窗口指纹值由拉宾指纹函数计算；所述跳转间隔为所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔不是所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔中重叠计算的窗口指纹值用于校验；所述并行计算的窗口位于同一跳转间隔中；所述并行计算的窗口位于不同跳转间隔中；以散列值与引用信息替代所述标记为冗余数据块的数据进行所述数据块的存储。
本发明所述远程管控平台设有数据接收模块、数据处理模块和数据输出模块，所述数据处理模块包括道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块、道路交通参数实时接收模块、道路交通状态实时辨识模块以及辨识结果输出模块，
本发明中道路状态判别模块中的道路子段自动划分模块和道路交通参数实时接收模块的输出端均与道路交通状态实时辨识模块的输入端相连接，道路交通状态实时辨识模块的输出端与辨识结果输出模块相连接。
本发明道路子段自动划分模块用于将一条道路自动划分为两个子段U1和U2，其长度表示为dU1和dU2，dU1和dU2的划分取决参数包括整条道路长度前方信号灯绿信比t、道路设计饱和率s、表示道路限制速度、a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数，具体按照如下公式划分：
本发明所述道路交通状态实时辨识模块通过以下步骤完成交通状态实时辨识：对各个道路子段建立评定对象单因素集Ui；针对各个道路子段建立评定集Fi；建立从单因素集Ui到评定集Fi的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵Ri；第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；二级模糊综合评定；对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。
本发明与现有技术相比，能够整合交通行业现有的软硬件资源从而形成资源池，实现资源的动态分配和释放，提高资源利用率，利用云服务的通用性，为各个交通子***提供支撑，同时通过对恶意访问的监控和及时处理，保证整个***的安全运转。
附图说明：
附图1是本发明的结构框图。
附图2是本发明中管控中心的结构框图。
附图标记：云服务器1、远程管控平台2、数据库3、监控节点终端4、计算管理模块5、网络管理单元6、数据接收模块7、数据处理模块8、数据输出模块9、数据简约处理模块10。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如附图所示，本发明提出了基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于设有云服务器1、远程管控平台2、数据库3、两个以上的监控节点终端4，其中远程管控平台2和数据库3分别与云服务器1相连，所述远程管控平台2于两个以上的监控节点终端4连接，所述云服务器1设有用于控制管理***中计算资源的分配并通过网络将计算数据转发至各个监控节点终端的计算管理模块5、用于接入通信网络控制***连接网络中各项配置的网络管理单元6以及数据简约处理模块10。
本发明所述数据简约模块对数据进行以下处理：在待计算数据内容的字节序列中确定窗口长度；确定并行计算的窗口数及跳转间隔；根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值，其中所述窗口指纹值的计算方式为：RF(α1、α2、α3……αβ)＝(α1pβ+α2pβ‐1+…+αβ‐1p+αβ)modM；其中α1、α2、α3……αβ为待计算数据内容中的字节序列，RF(α1、α2、α3……αβ)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；所述根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值由下式计算：RF(αi+1、αi+2、αi+3……αi+β)＝(RF(αi、αi+1、αi+2……αi+β‐1)‐αi×pβ)×p+αi+βmodM；其中αi+1、αi+2、αi+3……αi+β为待计算数据内容中的字节序列，RF(αi、αi+1、αi+2……αi+β‐1)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；标记窗口指纹值符合预定的数据分块边界条件的窗口位置为数据分块边界，其中，窗口指纹值符合预定的数据分块条件，则将当前滑动窗口的右边界所在位置标记为数据分块的边界；计算数据分块的散列值，并标记数据分块的散列值与已存储的数据分块散列值相等的为冗余数据块。
本发明中所述窗口指纹值由拉宾指纹函数计算；所述跳转间隔为所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔不是所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔中重叠计算的窗口指纹值用于校验；所述并行计算的窗口位于同一跳转间隔中；所述并行计算的窗口位于不同跳转间隔中；以散列值与引用信息替代所述标记为冗余数据块的数据进行所述数据块的存储。
本发明所述远程管控平台2设有数据接收模块7、数据处理模块8和数据输出模块9，所述数据处理模块8包括道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块、道路交通参数实时接收模块、道路交通状态实时辨识模块以及辨识结果输出模块，
本发明中道路状态判别模块中的道路子段自动划分模块和道路交通参数实时接收模块的输出端均与道路交通状态实时辨识模块的输入端相连接，道路交通状态实时辨识模块的输出端与辨识结果输出模块相连接。
本发明道路子段自动划分模块用于将一条道路自动划分为两个子段U1和U2，其长度表示为dU1和dU2，dU1和dU2的划分取决参数包括整条道路长度前方信号灯绿信比t、道路设计饱和率s、表示道路限制速度、a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数，具体按照如下公式划分：
本发明所述道路交通状态实时辨识模块通过以下步骤完成交通状态实时辨识：对各个道路子段建立评定对象单因素集Ui；针对各个道路子段建立评定集Fi；建立从单因素集Ui到评定集Fi的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵Ri；第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；二级模糊综合评定；对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。
本发明与现有技术相比，能够整合交通行业现有的软硬件资源从而形成资源池，实现资源的动态分配和释放，提高资源利用率，利用云服务的通用性，为各个交通子***提供支撑，同时通过对恶意访问的监控和及时处理，保证整个***的安全运转。

Claims (7)

1.一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于设有云服务器、远程管控平台、数据库、两个以上的监控节点终端，其中远程管控平台和数据库分别与云服务器相连，所述远程管控平台于两个以上的监控节点终端连接，所述云服务器设有用于控制管理***中计算资源的分配并通过网络将计算数据转发至各个监控节点终端的计算管理模块、用于接入通信网络控制***连接网络中各项配置的网络管理单元以及数据简约处理模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于所述数据简约模块对数据进行以下处理：在待计算数据内容的字节序列中确定窗口长度；确定并行计算的窗口数及跳转间隔；根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值，其中所述窗口指纹值的计算方式为：RF(α1、α2、α3……αβ)＝(α1pβ+α2pβ‐1+…+αβ‐1p+αβ)modM；其中α1、α2、α3……αβ为待计算数据内容中的字节序列，RF(α1、α2、α3……αβ)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；所述根据已算得的窗口指纹值并行计算各窗口的指纹值由下式计算：RF(αi+1、αi+2、αi+3……αi+β)＝(RF(αi、αi+1、αi+2……αi+β‐1)‐αi×pβ)×p+αi+βmodM；其中αi+1、αi+2、αi+3……αi+β为待计算数据内容中的字节序列，RF(αi、αi+1、αi+2……αi+β‐1)表示窗口长度为β的字节序列的指纹值，p和M为可选的常数；标记窗口指纹值符合预定的数据分块边界条件的窗口位置为数据分块边界，其中，窗口指纹值符合预定的数据分块条件，则将当前滑动窗口的右边界所在位置标记为数据分块的边界；计算数据分块的散列值，并标记数据分块的散列值与已存储的数据分块散列值相等的为冗余数据块。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于所述窗口指纹值由拉宾指纹函数计算；所述跳转间隔为所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔不是所述并行计算的窗口数的整数倍；所述跳转间隔中重叠计算的窗口指纹值用于校验；所述并行计算的窗口位于同一跳转间隔中；所述并行计算的窗口位于不同跳转间隔中；以散列值与引用信息替代所述标记为冗余数据块的数据进行所述数据块的存储。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于所述远程管控平台设有数据接收模块、数据处理模块和数据输出模块，所述数据处理模块包括道路状态判别模块，所述道路状态判别模块包括道路子段自动划分模块、道路交通参数实时接收模块、道路交通状态实时辨识模块以及辨识结果输出模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于道路状态判别模块中的道路子段自动划分模块和道路交通参数实时接收模块的输出端均与道路交通状态实时辨识模块的输入端相连接，道路交通状态实时辨识模块的输出端与辨识结果输出模块相连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于道路子段自动划分模块用于将一条道路自动划分为两个子段U1和U2，其长度表示为dU1和dU2，dU1和dU2 的划分取决参数包括整条道路长度前方信号灯绿信比t、道路设计饱和率s、表示道路限制速度、a是与道路总长相关的控制参数，b是与道路限制速度相关的控制参数，具体按照如下公式划分：
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的新型道路交通资源管理信息***，其特征在于所述道路交通状态实时辨识模块通过以下步骤完成交通状态实时辨识：对各个道路子段建立评定对象单因素集Ui；针对各个道路子段建立评定集Fi；建立从单因素集Ui到评定集Fi的一个模糊关系映射，由笛卡儿乘积对应关系导出单因素评定矩阵Ri；第一级模糊综合评定，选择分段高斯模糊数学综合函数进行综合并将其作归一化处理；二级模糊综合评定；对二级判定结果进行模糊分析判断，得出城市道路状态辨别的结果。
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