CN107846468A - 基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法 - Google Patents
基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107846468A CN107846468A CN201711134667.0A CN201711134667A CN107846468A CN 107846468 A CN107846468 A CN 107846468A CN 201711134667 A CN201711134667 A CN 201711134667A CN 107846468 A CN107846468 A CN 107846468A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- car networking
- application system
- networking application
- cloud computing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1097—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for distributed storage of data in networks, e.g. transport arrangements for network file system [NFS], storage area networks [SAN] or network attached storage [NAS]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/56—Provisioning of proxy services
- H04L67/566—Grouping or aggregating service requests, e.g. for unified processing
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/55—Push-based network services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法,首先使用mina框架与Kafka技术对车辆状态数据进行实时采集,然后使用HBase分布式数据库、redis内存数据库及传统的MySQL关系型数据库结合的方式存储数据。最后采用一个用于集群计算的通用计算框架spark对数据库存储数据进行分析处理得到分析结果。提供最优的车辆使用方案。解决车辆使用相关问题,提高车辆使用效率。基于云计算技术的车联网应用系统是一种智能交通系统。
Description
技术领域
本发明属于云计算技术应用领域,涉及一种基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法。
背景技术
由于经济的繁荣,车辆使用在人们的生活中越来越普遍。车辆的使用给我们的生活带来了极大的便利也推动了经济的进一步发展,但随之而来的交通拥堵、交通事故和交通污染等问题也值得我们深思。车辆管理系统在这一背景下应用而生,并且在现代交通运输中发挥着重要的作用。使用信息、通信、定位等技术,将车辆信息和道路信息录入系统。同时对这些信息进行分析,对车辆状况和道路状况做出判断并通过车载终端将这些信息反馈给车辆使用者。车辆管理系统的使用改善了交通状况更减少了交通事故也有助与解决交通污染问题。
车联网系统,是指利用传感、网络、计算、控制和智能等多种技术,实现了车与人、车与车、车与路、车与城市之间实时联网,实现信息互联互通,从而对车、人、物、路、位置等进行行之有效的智能监控、调度、管理的网络系统。车联网包括了面向公安、交通、智慧园区、个人等领域的多种服务,需要数据平台支撑系统对收集的海量数据进行处理和分析。而云计算是近年来发展起来的一个重要的技术,是一种基于互联网的大众参与的计算模式,其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的,而且以服务的方式提供。数据平台的支撑系统能够对采集的海量感知数据进行存储和综合加工分析,并提供各类综合服务,这将是车联网的核心组成部分,也是应用层的基础。
目前的智能交通领域里存在很多亟需解决的问题,系统之间的信息共享非常困难、信息之间传递的时间延迟比较大,这些都将成为智能交通系统里信息实时准确传递的瓶颈,从而影响车辆调度管理的效率并对交通状况产生极大影响。
发明内容
发明所要解决的课题
针对上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法,其成功地将物联网技术和云计算技术应用于传统的车辆管理系统、对车辆管理系统的智能化及物联网和云计算技术的发展起到了很大的推动作用,它的快速、高效、精准性为未来智能交通系统架构设计提供了很有益的尝试和解决方案。
用于解决课题的技术手段
本发明的基于云计算技术的车联网应用系统,包含业务应用子系统和数据支撑平台子系统;
所述数据支撑平台子系统负责智能交通相关数据的统一接入、推送、存储、智能分析;
所述业务应用子系统负责接收用户请求、传递用户请求、推送智能分析结果。
作为本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的进一步优选方案,
所述数据支撑平台子系统包含智能接入组件、数据服务引擎组件、分布式消息调度组件和分布式并行计算组件;
其中,智能接入组件,用于提供数据支撑平台子系统中的数据支撑平台子系统各组件之间进行数据交互的通道,以及提供统一的数据访问接口;数据支撑平台子系统的各组件包含数据服务引擎组件、分布式消息调度组件和分布式并行计算组件。
数据服务引擎组件,用于实现对数据存储方式的封装,对不同类型的消息进行分类管理;
分布式消息调度组件,用于采用数据消息队列处理方式,实现消息的多种分发模式,完成车联网应用系统各组件对同一消息的并行调用;
分布式并行计算组件,运用spark计算框架对车联网应用系统智能交通相关数据进行实时高效的分析。
作为本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的进一步优选方案,对不同类型的消息进行分类管理:车辆历史轨迹、历史天气、历史道路状况信息存入HBase分布式数据库,车辆实时位置信息存入redis 内存数据库,车辆相关常规信息存入MySQL关系型数据库,为整个系统提供统一的数据操作接口。
作为本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的进一步优选方案,智能接入组件用于提供车联网应用系统中各组件之间进行数据交互的通道,所述数据交换包含数据采集、控制指令下发、数据推送。
作为本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的进一步优选方案,分布式消息调度组件采用开源的Kafka消息队列集群实现车联网应用系统中各组件之间的消息调度。
作为本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的进一步优选方案,业务应用子系统包含显示层、控制层和模型层,
其中,显示层,用于车联网应用系统功能的展现及人机交互;
控制层,用于实现业务应用子系统界面输入参数的解析,以及业务流程的跳转;
模型层,用于调用数据支撑平台子系统、业务组件,实现具体的业务逻辑。
作为本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的进一步优选方案,智能接入组件采用mina框架完成数据采集。
本发明的基于云计算技术的车联网应用系统的控制方法,具体包含如下步骤:
步骤1,使用mina框架与Kafka技术对交通相关数据进行实时采集;
步骤2,使用HBase分布式数据库、redis内存数据库及传统的 MySQL关系型数据库结合的方式存储智能交通相关数据;
步骤3,采用一个用于集群计算的通用计算框架spark对数据库存储数据进行分析处理得到分析结果,进而提供最优的车辆使用方案。
发明效果:
1、基于云计算技术的车联网应用系统主要运用了智能接入、分布式数据存储、分布式消息调度、分布式并行计算对道路状况、车辆状况、位置信息等车辆相关的数据进行监控。
2、它综合利用车载智能终端采集的状态数据,平台自身存储的基础业务数据以及互联网信息交互获取到的实时交通和环境气象等信息,对这些信息进行智能分析给用户推送分析结果,实现车辆运行过程中对驾驶员、车辆、货物、道路等要素的动态可视化监管,增加车辆安全行驶,提高车辆使用效率;
3、数据支撑平台子系统各模块通过对车辆相关信息的处理,成功的将分布式数据处理技术应用于车联网领域,提高了车联网应用的智能性和高效性;
4、将车辆管理于云计算技术紧密结合,实现了车联网管理的智能化和自动化,推动了智能感知、云计算技术在车联网领域的应用;
5、本发明成功地将云计算技术运用于车联网系统的实现,云计算技术为车联网提供支撑,车联网为云计算提供平台;将两者紧密结合,推动了两大前沿技术的发展,有助于智能交通系统的全面发展和建设。
附图说明
图1是基于云计算技术的车联网应用系统的结构原理图;
图2是基于云计算技术的车联网应用系统架构图。
具体实施方式
以下,基于附图针对本发明进行详细地说明。
如图1所示,基于云计算技术的车联网应用系统主要运用了智能接入、分布式数据存储、分布式消息调度、分布式并行计算对道路状况、车辆状况、位置信息等车辆相关的数据进行监控。它综合利用车载智能终端采集的状态数据,平台自身存储的基础业务数据以及互联网信息交互获取到的实时交通和环境气象等信息,对这些信息进行智能分析给用户推送分析结果。实现车辆运行过程中对驾驶员、车辆、货物、道路等要素的动态可视化监管,增加车辆安全行驶,提高车辆使用效率。
车联网是由车辆位置、速度、路线等信息构成的巨大的交互网络。应用分布式数据库对车辆行驶过程中产生的海量数据进行存储,结合云计算分析技术,给车辆使用者推荐智能交通相关服务。一种基于云计算技术的车联网应用系统的控制方法:首先使用mina框架与Kafka技术对车辆状态数据进行实时采集,然后使用HBase分布式数据库、redis内存数据库及传统的MySQL关系型数据库结合的方式存储数据。最后采用一个用于集群计算的通用计算框架spark对数据库存储数据进行分析处理得到分析结果。提供最优的车辆使用方案。解决车辆使用相关问题,提高车辆使用效率。基于云计算技术的车联网应用系统是一种智能交通系统。
如图2所示,具体实施例如下:
一种基于云计算技术的车联网应用系统,包含业务应用子系统和数据支撑平台子系统;
所述基于云计算技术的车联网应用系统的实现需要业务应用子系统和数据支撑平台子系统协同完成业务数据处理。系统运行过程中数据支撑平台子系统负责数据的统一接入、推送、存储、智能分析。业务应用子系统负责接收用户请求、传递用户请求、推送智能分析结果等功能。应用系统实现原理如下:
所述数据支撑平台子系统包含智能接入组件、数据服务引擎组件、分布式消息调度组件和分布式并行计算组件;数据支撑平台子系统完成了应用系统的核心功能:
其中,智能接入组件是基于云计算技术的车联网应用系统中各组件之间进行数据交互的通道,车辆服务相关信息以不同的方式从统一的入口被接入系统。智能接入包括数据采集、控制令下发、数据推送等功能,对数据源头进行统一管理向其它组件提供公用的访问接口。智能接入组件采用 mina框架完成信息采集工作,同时满足多协议解析,负载均衡,高可靠性,高可用性和通用性等特殊要求。
数据服务引擎组件实现对数据存储方式的封装,对不同类型的消息进行分类管理,车辆历史轨迹、历史天气、历史道路状况等信息存入HBase 分布式数据库,车辆实时位置信息存入redis内存数据库,车辆相关常规信息存入MySQL关系型数据库,对系统其他各组件提供统一的数据操作接口。用统一的访问接口访问结构化数据和非结构化数据。数据服务引擎组件提供了统一的数据访问接口,提供HBase分布式数据库插件、Redis 内存数据库插件、ActiveRecord关系型数据库插件,满足各种类型的数据访问,使数据库开发极致快速。
分布式消息调度组件是一个分布式消息队列系统(MQ),主要应用数据消息队列处理方式,实现消息的多种分发模式,完成系统各组件对同一消息的并行调用,提高消息使用效率,提升系统性能。分布式消息调度组件采用开源的Kafka消息队列集群实现。负责模块之间的消息调度。具有使消息数据通过磁盘线性存取、强调吞吐效率、消费状态由消费者自己维护等特点。
分布式并行计算组件提供大规模数据处理功能是快速通用的计算引擎。在系统中提供了通用资源管理服务,可以对硬件资源(如:CPU和 memory)进行统一管理、统一调度,运用数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法完成数据批量处理,完成系统数据分析功能。分布式并行计算组件运用spark计算框架,spark是基于内存的纯计算框架具有复杂批处理、基于历史数据交互式查询、基于实时数据流处理等特点,对应用系统数据进行实时高效的分析。
业务应用系统在基于分云计算技术的车联网应用系统充当表示层,该模块是用户与系统的交互窗口。在此模块用户可以向系统发出数据处理请求,系统通过数据支撑平台子系统各组件协同工作后将系统处理数据的结果展示给用户;
数据支撑平台子系统各模块通过对车辆相关信息的处理,成功的将分布式数据处理技术应用于车联网领域,提高了车联网应用的智能性和高效性。
业务应用系统的显示层使用HTML5+CSS3.0技术,主要负责系统功能展现,人机交互;控制层使用Struts2,主要实现界面输入参数的解析,业务流程跳转等功能;模型层使用面向接口编程的设计思想,使用了Spring IOC技术,调用数据支撑平台子系统、业务组件,实现具体的业务逻辑。将车辆管理于云计算技术紧密结合,实现了车联网管理的智能化和自动化。推动了智能感知、云计算技术在车联网领域的应用。
本发明成功地将云计算技术运用于车联网系统的实现,云计算技术为车联网提供支撑,车联网为云计算提供平台。将两者紧密结合,推动了两大前沿技术的发展,有助于智能交通系统的全面发展和建设。
该基于分布式数据库的车联网应用系统,涉及物联网、云计算及传统的车辆管理应用系统。本发明成功地将物联网技术和云计算技术应用于传统的车辆管理系统、对车辆管理系统的智能化及物联网和云计算技术的发展起到了很大的推动作用,是一种全新的车辆管理解决方案。它的快速、高效、精准性为未来智能交通系统架构设计提供了很有益的尝试和解决方案。
需要说明的是,以上说明仅是本发明的优选实施方式,应当理解,对于本领域技术人员来说,在不脱离本发明技术构思的前提下还可以做出若干改变和改进,这些都包括在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于:包含业务应用子系统和数据支撑平台子系统;
所述数据支撑平台子系统负责智能交通相关数据的统一接入、推送、存储、智能分析;
所述业务应用子系统负责接收用户请求、传递用户请求、推送智能分析结果。
2.根据权利要求1所述的基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于:
所述数据支撑平台子系统包含智能接入组件、数据服务引擎组件、分布式消息调度组件和分布式并行计算组件;
其中,智能接入组件,用于提供数据支撑平台子系统中的数据支撑平台子系统各组件之间进行数据交互的通道,以及提供统一的数据访问接口;数据支撑平台子系统的各组件包含数据服务引擎组件、分布式消息调度组件和分布式并行计算组件。
数据服务引擎组件,用于实现对数据存储方式的封装,对不同类型的消息进行分类管理;
分布式消息调度组件,用于采用数据消息队列处理方式,实现消息的多种分发模式,完成车联网应用系统各组件对同一消息的并行调用;
分布式并行计算组件,运用spark计算框架对车联网应用系统智能交通相关数据进行实时高效的分析。
3.根据权利要求1所述的基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于,对不同类型的消息进行分类管理:车辆历史轨迹、历史天气、历史道路状况信息存入HBase分布式数据库,车辆实时位置信息存入redis内存数据库,车辆相关常规信息存入MySQL关系型数据库,为整个系统提供统一的数据操作接口。
4.根据权利要求1所述的基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于,智能接入组件用于提供车联网应用系统中各组件之间进行数据交互的通道,所述数据交换包含数据采集、控制指令下发、数据推送。
5.根据权利要求1所述的基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于,分布式消息调度组件采用开源的Kafka消息队列集群实现车联网应用系统中各组件之间的消息调度。
6.根据权利要求1所述的基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于,业务应用子系统包含显示层、控制层和模型层,
其中,显示层,用于车联网应用系统功能的展现及人机交互;
控制层,用于实现业务应用子系统界面输入参数的解析,以及业务流程的跳转;
模型层,用于调用数据支撑平台子系统、业务组件,实现具体的业务逻辑。
7.根据权利要求2所述的基于云计算技术的车联网应用系统,其特征在于,智能接入组件采用mina框架完成数据采集。
8.一种基于云计算技术的车联网应用系统的控制方法,其特征在于,具体包含如下步骤:
步骤1,使用mina框架与Kafka技术对交通相关数据进行实时采集;
步骤2,使用HBase分布式数据库、redis内存数据库及传统的MySQL关系型数据库结合的方式存储智能交通相关数据;
步骤3,采用一个用于集群计算的通用计算框架spark对数据库存储数据进行分析处理得到分析结果,进而提供最优的车辆使用方案。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711134667.0A CN107846468A (zh) | 2017-11-16 | 2017-11-16 | 基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711134667.0A CN107846468A (zh) | 2017-11-16 | 2017-11-16 | 基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107846468A true CN107846468A (zh) | 2018-03-27 |
Family
ID=61679609
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711134667.0A Pending CN107846468A (zh) | 2017-11-16 | 2017-11-16 | 基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107846468A (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108536833A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-09-14 | 成都信息工程大学 | 一种分布式、面向大数据的数据库及其构建方法 |
CN108595605A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-28 | 上海蓥石汽车技术有限公司 | 一种车联网平台数据库的构建方法 |
CN109558450A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-04-02 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于分布式架构的汽车远程监控方法和装置 |
CN109714730A (zh) * | 2019-02-01 | 2019-05-03 | 清华大学 | 用于车车及车路协同的云控平台系统及协同系统和方法 |
CN109743369A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-10 | 武汉长江通信智联技术有限公司 | 一种基于车联网的实时数据的处理装置、方法及系统 |
CN109862108A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-07 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 基于卡夫卡的服务调度方法、服务端、车机端及客户端 |
CN110032558A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-07-19 | 重庆天蓬网络有限公司 | 一种数据同步方法、装置、系统及存储介质 |
CN110069569A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-30 | 北京相数科技有限公司 | 一种多目标分离式实时监控显示系统 |
CN110377595A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-10-25 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种车辆数据管理系统 |
CN110430277A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-08 | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 | 一种基于云计算、大数据、物联网技术的车联网应用系统 |
CN110572426A (zh) * | 2018-06-06 | 2019-12-13 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于促进发布者和应用程序之间的数据通信的方法和系统 |
CN110809029A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种基于内存队列的多种运维指标数据接收的管理方法 |
CN110930698A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-03-27 | 北京交通大学 | 一种5g车联网环境下前方道路透明化计算方法 |
CN111092908A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-01 | 广东工业大学 | 一种车联网监控系统 |
WO2020140864A1 (zh) * | 2018-12-31 | 2020-07-09 | 深圳市道通科技股份有限公司 | 一种诊断数据处理方法、装置、诊断设备和服务器 |
CN112328870A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-05 | 联通智网科技有限公司 | 一种数据推送方法及其系统 |
CN112507003A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-03-16 | 江苏海平面数据科技有限公司 | 一种基于大数据架构的车联网数据分析平台 |
US12026985B2 (en) | 2018-12-31 | 2024-07-02 | Autel Intelligent Technology Corp., Ltd. | Method and apparatus for processing diagnosis data, diagnosis device and server |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103108003A (zh) * | 2011-11-11 | 2013-05-15 | 北京开元智信通软件有限公司 | 移动车联网云服务平台系统 |
CN103491187A (zh) * | 2013-09-30 | 2014-01-01 | 华南理工大学 | 一种基于云计算的大数据统一分析处理方法 |
CN105338053A (zh) * | 2015-09-06 | 2016-02-17 | 思塔科技(天津)有限责任公司 | 一种基于云平台的智能车联网系统 |
CN105389683A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-09 | 北京华油信通科技有限公司 | 云计算支撑系统 |
-
2017
- 2017-11-16 CN CN201711134667.0A patent/CN107846468A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103108003A (zh) * | 2011-11-11 | 2013-05-15 | 北京开元智信通软件有限公司 | 移动车联网云服务平台系统 |
CN103491187A (zh) * | 2013-09-30 | 2014-01-01 | 华南理工大学 | 一种基于云计算的大数据统一分析处理方法 |
CN105338053A (zh) * | 2015-09-06 | 2016-02-17 | 思塔科技(天津)有限责任公司 | 一种基于云平台的智能车联网系统 |
CN105389683A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-09 | 北京华油信通科技有限公司 | 云计算支撑系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
果动科技: "物联网大数据平台TIZA STAR架构解析", 《HTTP://GUODONGKEJI.COM/4G-SHOW-24-2071-1.HTML》 * |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108536833A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-09-14 | 成都信息工程大学 | 一种分布式、面向大数据的数据库及其构建方法 |
CN108595605A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-09-28 | 上海蓥石汽车技术有限公司 | 一种车联网平台数据库的构建方法 |
CN110572426A (zh) * | 2018-06-06 | 2019-12-13 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于促进发布者和应用程序之间的数据通信的方法和系统 |
CN109558450A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-04-02 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于分布式架构的汽车远程监控方法和装置 |
CN109558450B (zh) * | 2018-10-30 | 2023-05-09 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于分布式架构的汽车远程监控方法和装置 |
CN109743369A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-10 | 武汉长江通信智联技术有限公司 | 一种基于车联网的实时数据的处理装置、方法及系统 |
CN109743369B (zh) * | 2018-12-24 | 2021-09-24 | 武汉长江通信智联技术有限公司 | 一种基于车联网的实时数据的处理装置、方法及系统 |
WO2020140864A1 (zh) * | 2018-12-31 | 2020-07-09 | 深圳市道通科技股份有限公司 | 一种诊断数据处理方法、装置、诊断设备和服务器 |
US12026985B2 (en) | 2018-12-31 | 2024-07-02 | Autel Intelligent Technology Corp., Ltd. | Method and apparatus for processing diagnosis data, diagnosis device and server |
CN109714730A (zh) * | 2019-02-01 | 2019-05-03 | 清华大学 | 用于车车及车路协同的云控平台系统及协同系统和方法 |
CN109714730B (zh) * | 2019-02-01 | 2021-03-19 | 清华大学 | 用于车车及车路协同的云控平台系统及协同系统和方法 |
CN109862108A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-07 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 基于卡夫卡的服务调度方法、服务端、车机端及客户端 |
CN109862108B (zh) * | 2019-03-05 | 2022-11-15 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 基于卡夫卡的服务调度方法、服务端、车机端及客户端 |
CN110032558A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-07-19 | 重庆天蓬网络有限公司 | 一种数据同步方法、装置、系统及存储介质 |
CN110069569A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-30 | 北京相数科技有限公司 | 一种多目标分离式实时监控显示系统 |
CN110377595A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-10-25 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种车辆数据管理系统 |
CN110430277A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-08 | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 | 一种基于云计算、大数据、物联网技术的车联网应用系统 |
CN110809029A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-02-18 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种基于内存队列的多种运维指标数据接收的管理方法 |
CN110930698A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-03-27 | 北京交通大学 | 一种5g车联网环境下前方道路透明化计算方法 |
CN110930698B (zh) * | 2019-11-18 | 2021-05-04 | 北京交通大学 | 一种5g车联网环境下前方道路透明化计算方法 |
CN111092908A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-01 | 广东工业大学 | 一种车联网监控系统 |
CN112328870A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-05 | 联通智网科技有限公司 | 一种数据推送方法及其系统 |
CN112507003A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-03-16 | 江苏海平面数据科技有限公司 | 一种基于大数据架构的车联网数据分析平台 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107846468A (zh) | 基于云计算技术的车联网应用系统及其控制方法 | |
CN107729413B (zh) | 基于大数据的区域交通智能管理系统 | |
CN108335075B (zh) | 一种面向物流大数据的处理系统及方法 | |
CN108665206A (zh) | 一种智慧物流云平台系统 | |
Liu | Big data technology and its analysis of application in urban intelligent transportation system | |
CN103902838B (zh) | 一种基于云计算的tmis车流测定方法及系统 | |
Yu et al. | RTIC-C: A big data system for massive traffic information mining | |
CN110738376A (zh) | 一种云物流服务资源优化匹配方法 | |
CN107563947A (zh) | 一种交通运输一体化综合服务方法和系统 | |
CN111340318B (zh) | 一种车辆动态调度方法、装置及终端设备 | |
CN115550392A (zh) | 智慧园区数字孪生平台系统 | |
Nguyen et al. | Big data processing in fog-smart parking case study | |
Kong et al. | The method and application of big data mining for mobile trajectory of taxi based on MapReduce | |
CN114005297B (zh) | 一种基于车联网的车队协调行驶方法 | |
Ma et al. | Research on the internet of things architecture for intelligent passenger transportation services and its application | |
CN111311038A (zh) | 交通管理与控制服务指数的评价方法 | |
Jiang | Intelligent city traffic scheduling optimization based on internet of things communication | |
Wang et al. | The optimal queuing strategy for airport taxis | |
Zhang et al. | The GPS trajectory data research based on the intelligent traffic big data analysis platform | |
Tao et al. | Vehicular data cloud platform with 5G support: Architecture, services, and challenges | |
CN106355315A (zh) | 一种旅游管理服务集成系统 | |
Liang et al. | A multi-objective location and channel model for ULS network | |
Lantz et al. | Potentials of online media and location-based big data for urban transit networks in developing countries | |
Liu et al. | An intelligent urban traffic data fusion analysis method based on improved artificial neural network | |
Cao et al. | Lessons learned from integrating batch and stream processing using IoT data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180327 |