CN103745599A - 一种基于云计算平台的车辆智能管理系统 - Google Patents

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CN103745599A CN201410026029.7A CN201410026029A CN103745599A CN 103745599 A CN103745599 A CN 103745599A CN 201410026029 A CN201410026029 A CN 201410026029A CN 103745599 A CN103745599 A CN 103745599A
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周庆国
张连珠
周睿
陈华明
杨家明
何拴
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Abstract

一种基于云计算平台的车辆智能管理系统,依靠云计算平台的海量数据处理能力,解决车辆管理系统中的数据难题。结合RFID技术,将针对车辆的违章扣分、录入、资料修改等进行最大程度上的简化。该系统包括:车辆电子身份设备,云计算平台,智能管理平台。其中车辆电子身份设备采用了电子标签,可以更加方便快捷的查询与确认车辆的相关信息;智能管理平台用于用户与云计算平台的通信,将用户的相关数据操作命令加密上传至云计算平台;云计算平台用于对相关数据操作命令的执行,这里采用云计算平台是针对其对海量数据的处理能力,其高效与一致性可以令用户在第一时间查询到相关车辆的最新信息,并对信息进行操作管理。

Description

一种基于云计算平台的车辆智能管理系统
技术领域
本发明涉及一种车辆智能管理系统,尤其是基于云计算平台与RFID技术的机动车辆智能管理系统。 
背景技术
长期以来,交通管理中针对机动车辆的管理最为复杂,也最难掌控。迅速开展和普及一种智能的机动车辆管理系统就越来越重要。但由于地理环境和路况的复杂,信息化交通道路建设和管理还处于起步阶段。
当前的机动车管理模式大多采用现场的清单或拍照,后续由人工完成数据纳入与操作,这样十分繁琐,车辆信息无法实时更新。根据这一特点,如何建立一个智能化的机动车辆管理系统就成为现阶段交通管理中一个最基本和重要的问题。这当中关键的部分在于车辆信息的识别与信息存储管理。这就要求我们能够实时检测和获取车辆的信息并进行上传下载。
本专利中,我们采用了云计算平台技术和电子标签技术。云计算平台作为信息存储管理的技术,可以为日益增长的机动车数量进行动态调整,为机动车的信息提供管理上的有效保障。在管理识别领域,电子标签作为一项成熟的技术获得了广泛应用。
云计算是一种基于互联网的超级计算模式,在远程的数据中心,几万甚至几千万台电脑和服务器连接成一片。因此,云计算甚至可以让运算速率提升至每秒超过10万亿次,如此强大的运算能力几乎无所不能。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按各自的需求进行存储和运算。
Hadoop是云环境下的一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发,具有分析海量数据的独特能力。开发者可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发出来分布式程序,进而充分利用集群的威力高速存储和运算。简而言之,Hadoop主要用于海量数据的分布式计算,使计算任务被分配在不同的云中进行计算,最后进行结果汇总,这种对海量数据处理的高效性令众多知名企业均采用其来进行数据的高效分析。
Hadoop架构实现了一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS系统有着高容错性的特点,并且被设计用来部署在价格低廉的硬件设备上。尽管成本很低,但是它提供高传输率供我们来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。另外,HDFS放宽了POSIX的要求,这样我们就可以以流的形式访问文件系统中的数据。
基于HDFS,我们可以以流式数据访问模式存储超大文件的分布式文件系统。这种方式的访问数据集,可以保证高吞吐量的数据访问。这种技术对大规模的数据非常适用。高容错性、高伸缩性也是用户选择它进行稳定可靠的分布式平台搭建的原因。
射频识别就是RFID(Radio Frequency Identification)技术,同时又被称为电子标签技术或者无线射频识别技术,它主要被用于通信领域,可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而不需要在系统与特定目标之间建立普通物理接触。该类系统主要被应用于各种管理系统、加油站、收费站、门禁、安全监管系统等。
基于此,我们也应用了Web2.0进行网站的搭建。Web2.0 是相对Web1.0 的新的一类互联网应用的统称。相对于Web1.0而言,Web2.0 更注重和用户之间的交互,用户既是网站内容的浏览者,同时也是网站内容的制造者。在模式上由单纯的“读”向“写”和“共同建设”发展;由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息发展,从而更加人性化,趣味性也更强。Web2.0有如下特征:用户参与网站内容制造;交互性更强;符合Web标准的网站设计;与Web1.0界限不明显;Web2.0的核心在于指导思想。 
发明内容
本发明旨在构建一个车辆智能管理系统,方便在行驶过程中对车辆的信息进行存储管理,方便监管人员对车辆信息进行实时更新,以达到车辆管理系统的智能、方便、实时和有效地管理。
本发明根据以上目的而提供了一个机动车辆的智能管理系统,其特征在于,该系统包括车辆电子身份设备(包括电子标签与阅读器)、智能管理平台、云计算平台,所述车辆电子身份设备用以进行车辆身份识别,当遇到基站时进行身份识别获取信息;所述智能管理平台用于与服务器通信连接,通过车辆电子身份设备进行身份获取后与云平台建立连接,对当前车辆进行信息管理;所述云平台的搭建基于当前机动车的云端数据库,对车辆的相关信息进行数据加密管理,并与智能管理终端进行双向通信,即一方面可向智能管理终端发送车辆相关信息,另一方面根据智能管理终端所发送消息进行数据操作,实时更新数据库中车辆状态信息。这样,通过智能管理终端的权限分配机制,可以实现实时地展示与操作当前的车辆状态信息,做到车辆管理系统的智能、方便、实时和有效。这里提到的权限分配,在于针对云平台数据库的操作权限分配,仅且只有超级用户可进行数据修改操作,如删除、更改以及创建等,一般用户仅可进行查询操作。
所述车辆电子身份设备包含电子标签与阅读器,在每一个电子标签上设有唯一的标识码。该标识码与相应车辆的车牌号码一一对应,这个信息由机动车在办理牌照时进行绑定,并注册录入云计算平台。阅读器用于进行标识码的识别和信息提取,这一信息是后续操作的关键信息,在智能管理终端与云计算平台中都将应用这一关键信息进行信息匹配。
所述智能管理平台,可以与云计算平台建立连接,而后依据阅读器提取的标识码进行云端信息匹配,这里面涉及到的用户群体包括:对于车辆相关信息仅具有查看权限的普通用户,对于车辆相关信息可进行增加修改的超级用户。根据不同用户配备不同的操作权限与界面也是云端信息安全的保护措施之一。这里的智能管理终端仅能通过网络与云计算平台建立连接,并根据所分发的权限进行数据操作,保证数据的正确。
所述的智能管理平台设有通讯模块与数据加密模块,所述通讯模块与云计算平台建立连接,并实现双向通信,所述数据加密模块对所获取的标识码进行加密,相对应的在云计算平台进行解密获取匹配信息,这一加解密的过程可防止信息的泄漏与外部侵入。
所述的智能管理平台为智能手机、电脑、平板电脑等可连入网络的终端设备的一种或多种。
所述的标识码为数字码、二维码等的一种或多种。
所述云计算平台,由网站服务器、数据库服务器集群、命令处理服务器构建而成。我们依据Apache Hadoop进行搭建的云计算平台以节点为各个服务器群内部的通信架构,针对在智能管理平台获取的数据操作指令进行任务分配完成,达到对数据的实时处理和存储,防止不同权限的用户发生对数据的误操作。
所述的网站服务器为用户实现直接登录查看自己名下车辆的状况和最近信息,并可发布消息进行讨论。这种多样形式的管理,实现了不仅在车辆行驶过程中的信息查询,让用户不在车辆身边也可以更加方便地进行这一操作,并在网站上进行用户之间的互动。
本发明相对于其他管理系统,通过实现一个云计算平台,并有效地通过智能管理平台对其进行管理,做到了实时、方便、智能和有效地车辆管理,更加高效的进行海量数据的处理。该系统中的云计算平台的搭建依据分布式开源软件框架Hadoop搭建,云计算平台的搭建支持用户在任何位置使用各种智能管理平台获取应用服务。这一“云”的搭建,使该系统的扩展性、可靠性、易用性大大提高,并解决了传统关系型的实体化数据库中存在的弊病,即集中受理单据进行后台数据修改,更加智能地快接地进行车辆管理。
信息管理的实时性与高效处理能力是本发明相对于其他管理系统的一大改进,具备相应超级用户权限的用户可实时地对车辆的状态如违法违纪等扣分状态进行云端的修改反馈,另一具备查询功能的智能管理平台即可查询看到相应的修改。通过云计算平台,对海量数据进行实时高效的处理大大提高了道路交通中的车辆管理效率。
综合这些特点,本发明适合于大范围的推广和部署实施。
附图说明
       图1,本发明的整体框架图
       图2,本发明对应实施例的整体框架图
       图3,本发明对应实施例的云计算平台框架图
       图4,本发明对应实施例的云计算平台流程图
       图5,本发明对应实施例的智能管理平台管理流程图
       图6,本发明对应实施例的Web2.0平台模块关系图
       图7,本发明对应实施例的数据库的ER关系图
具体实施方式
 图1中对本发明的整体框架的图示。
如图1所示,本发明的整体框架由三部分构成,S1与S2等构成的云计算平台,S3、S4与S5等构成的智能管理平台,S6、S7、S8与S9等构成的车辆电子身份设备。
如所述的S1与S2等构成的云计算平台,主要包含三类服务器,即网站服务器,数据库服务器集群,命令处理服务器。这当中网站服务器所提供的服务基于智能管理平台进行搭建,具体可以是移动终端程序、网站等等。命令处理服务器与数据库服务器集群依靠分布式开源软件框架Hadoop进行搭建,进行权限限制、任务分配以及数据存储。
如所述的S3、S4与S5等构成的智能管理平台使用户可以方便地接入云计算平台进行数据操作。这当中,智能管理平台与云计算平台进行加密通信,主要通过加密模块将标识码、数据修改指令等发送至云计算平台,交由云计算平台的命令处理服务器集群进行处理。
如所述的S6、S7、S8与S9等构成的车辆电子身份设备,主要包含设有标识码等认证信息的电子标签与阅读器。电子标签中包含与车辆相绑定的标识码信息,这一标识码信息可由阅读器读出并交由管理平台进行处理。在实施例中我们采用的RFID方式。
以下的实施例是本发明的进一步解释,不对本发明构成任何限制。
图2是本发明对应实施例的整体框架图。
如图2所示,本发明相对应的实施例中由三部分构成,P1、P2、P3与P4构成的云计算平台,P5、P6、P7构成的智能管理平台,P8、P9、P10构成的车辆电子身份设备。
如所述的P1、P2、P3与P4构成的云计算平台,包含了P1实现Web2.0网站的搭建,P2、P3与P4架构出来的主从集群系统。这当中,包含了P2、P3所完成的数据节点(Datanode),P4完成的命名节点(Namenode)。P4命名节点上存储着所有的元数据,而P2、P3数据节点上存储着所有的用户数据。数据均以数据块的形式放在数据节点上。用户的请求均通过P4命名节点或者P1网站节点对P2、P3上的数据进行操作。
如所述的P5、P6、P7构成的智能管理平台,包含了各式各样的管理设备,包括PC机,平板,手机等等联网设备。这个管理平台使用户可以方便地接入云计算平台进行数据操作。这当中,通信过程均采用加密通信,主要通过加密模块将标识码、数据操作指令发送至P1端,进而交由命令节点P4进行处理。
如所述的P8、P9、P10构成的车辆电子身份设备,包含设有标识码等认证信息的电子标签以及阅读器。其中电子标签采用RFID技术,标签中的信息将由阅读器读出并交由管理平台进行处理。阅读器可采用与智能管理平台P5、P6、P7等进行绑定或者不绑定的方式进行信息的交互处理。
基于Web2.0,我们搭建了一个平台,以便P5、P6、P7等构成的智能管理平台可以进行登录管理。该平台做为整个项目的一部分,从层次上可分为前台和后台两部分,所有前台显示均需要后台数据库提供支持;从功能上可分为登陆、注册、退出、个人信息查询、在线论坛、车辆信息检索、创建删除管理员用户、联系管理员等功能,不同用户能使用不同功能,各个模块间关系图见图6。针对后台数据库的关系,我们设计的ER关系图如图7所示。
图3是本发明中云计算平台的框架图。对应的图4为此云计算平台的流程图。
如图中所示,根据Hadoop搭建的云计算平台,由于采用了HDFS进行构建,HDFS所具有的冗余特性保证了即便这个云计算平台中出现节点故障,依然能够继续运行而且不让用户觉察到明显的中断。
如所述的T1、T2为云计算平台中的命令节点与数据节点。命令节点管理文件系统的命名空间,维护HDFS的所有文件与目录。数据节点是实际的工作节点,它们接受命令节点进行调度,而后与客户端进行数据交互。
如所述的T1、T2同时为云计算平台中的JobTracker与TaskTracker。JobTracker接受客户端发布的作业,并进行分配给TaskTracker执行。TaskTracker部署在数据节点上,便于本地操作。
如所述的T3为云计算平台中的客户端,客户端运行于智能管理平台之上,负责与T1、T2所构成的云计算平台进行交互,包括作业的打包提交、数据的复制上传等。作业的打包提交即是在客户端所进行的一个数据操作,将其作为一个作业,打包成jar格式的作业提交到命令节点,交由JobTracker进行分配完成。数据的复制上传即将客户端的数据资源传送到数据节点上,为后期的TaskTracker调度使用。在TaskTracker执行完成一个作业后,发回成功完成的信息给JobTracker后,JobTracker将执行结果返回给客户端,并清空自身状态进行等待下一次作业。
如图4所示为本发明中云计算平台的流程图。
如图所述的K1,为云计算平台的客户端。这里客户端所实现的功能是与位于命名节点的K2  JobTracker交互通信,以获取作业的相关ID,并且将作业打包,提交到K2  JobTracker。这个作业随后将由K2 JobTracker进行分配管理,分发给K3 TaskTracker执行。客户端还将完成与K4  HDFS资源池的数据复制上传工作。
如图所述的K2为云计算平台的JobTracker,JobTracker用于收集经由客户端的作业请求并进行ID分发,而后对获取的作业包进行分配管理给TaskTracker执行。在作业执行的最后,JobTracker将接收由TaskTracker发送回来的信息并回传给客户端,继而清空自身状态等待下次作业。
如图所述的K4为HDFS资源池,为命名节点与数据节点的总称。
这里我们将数据操作命令从客户端发出到云计算平台结束这一数据操作命令的流程简述如下:
1,  K1客户端启动,并监听用户操作。在得到用户的数据操作命令之后,与命令节点上的JobTracker建立连接,申请到一个作业ID,而后将数据操作命令作为一个作业进行打包并提交到命令节点。
2,  K2 JobTracker会进行作业的资源复制,将其复制到JobTracker文件系统中的以相应作业ID命名的目录下。
3,  K2到这里已经将作业接收到,并且将其放入了作业队列中,等待调度,按照先进先出的调度方式进行作业的调度。
4,  当K2调度到该作业,则进行作业的初始化,分配任务。当K3 TaskTracker在接收到分配的任务后执行任务,并定期发送心跳信息给K2.。
5,  K3 TaskTracker执行分配到的任务,将会从K4 HDFS资源池中进行资源的复制,将相关资源复制到当前TaskTracker所在的文件系统中,继而根据得到的作业包,新建一个程序实例执行该作业。
6,  在相应作业被分配到K3后,相应的在K2中,会对该作业包进行标记,以防后续继续被分配。
7,  在K3执行该作业时,以一定的周期向K2发送心跳信息,这个信息包括当前执行的作业状态以及K3的运行状态,确保作业的准确执行以及K3节点的可靠。
8,  当K3执行完该作业时,给K2发送一个通知,并将执行结果发送给K2,K2将会把执行结果返回给K1客户端,并清空自身状态,等待下一次作业。
本实施例中,JobTracker与命名节点处于同一服务器上,而TaskTracker与数据节点在同一集群中。
图5是本发明对应实施例的智能管理平台管理流程图。
如图所示,登录分为管理员登录与普通用户登录。这两个登录的结果所获取的权限不相同,对应的最后的操作指令也不相同。以管理员身份登录的用户,在对标识码进行加密上传后,可以进行的操作指令包括删除违规记录、修改违规情况及用户信息、增加新用户等。这些指令将交由云计算平台的命令节点进行执行。基于Hadoop架构所搭建的云计算平台,可以同时处理大规模的指令、数据。依据Hadoop进行搭建的车辆管理平台,对于应付高吞吐量的数据访问有着得天独厚的优势,并且系统的高容错性、高伸缩性也使得这个车辆管理平台更加可靠。

Claims (7)

1.一种基于云计算平台的车辆智能管理系统,其特征在于该系统包括: 
车辆电子身份设备,包括一个设有标识码等认证信息的电子标签与一个阅读器。这一电子标签的认证信息与车辆信息相绑定,具有唯一性; 
智能管理平台,包含了各式各样的管理设备,包括PC机,平板,手机等等联网设备。这个管理平台使用户可以方便地接入云计算平台进行数据操作。 
云计算平台,包含了一个基于Hadoop架构搭建的主从集群系统以及一个Web2.0网站。 
2.如权利要求1所述的基于云计算平台的车辆智能管理系统,其特征在于:所述的电子标签其上的认证信息与车辆的信息相绑定,具有唯一性。 
3.如权利要求1所述的基于云计算平台的车辆智能管理系统,其特征在于: 
所述的智能管理平台与云计算平台的通信过程均采用加密通信,主要通过加密模块将标识码、数据操作指令发送至云计算平台,进而交由云计算平台进行处理。 
4.如权利要求1所述的基于云计算平台的车辆智能管理系统,其特征在于: 
所述的云计算平台包括数据节点及命令节点。命名节点上存储着所有的元数据,而数据节点上存储着所有的用户数据。数据均以数据块的形式放在数据节点上。用户的请求均通过命名节点对数据节点上的数据进行操作。 
所述的云计算平台还包括一个Web2.0网站。网站对智能管理平台提供另外的登录管理,方便用户查询相关信息。 
5.如权利要求2所述的电子标签,其特征在于: 
所述电子标签中包含与车辆相绑定的标识码信息,这一标识码信息可由阅读器读出并交由管理平台进行处理。所述的标识码为数字码、二维码等的一种或多种。在实施例中我们采用RFID方式。 
6.如权利要求3所述的智能管理平台,其特征在于: 
所述的智能管理平台包含有通讯模块与数据加密模块,所述通讯模块与云计算平台建立连接,并实现双向通信,所述数据加密模块对所获取的标识码进行加密,相对应的在云计算平台进行解密获取匹配信息,这一加解密的过程可防止信息的泄漏与外部侵入。 
7.如权利要求4所述的云计算平台,其特征在于: 
所述云计算平台由网站服务器、数据库服务器集群、命令处理服务器构建而成。我们依据Apache Hadoop进行搭建的云计算平台以节点为各个服务器群内部的通信架构,针对在智能管理终端获取的数据操作指令进行任务分配完成,达到对数据的实时处理和存储,防止不同权限的用户发生对数据的误操作。在实施例中我们依据Hadoop以及Web2.0进行这一平台的搭建,确保了对车辆智能管理系统所产生的海量数据的处理,保证了数据的实时性与一致性。 
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