CN108021531A - 基于fpga可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统 - Google Patents
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Abstract
提供一种基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，具有可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元，以及与其交互连接的大数据挖掘及算法进化处理上位机，并由上位机交互连接云计算加边缘计算相结合的系统云端；且该FPGA单元通讯连接若干检测传感器，以及若干显示及卡口设备控制终端，与此同时由大数据挖掘及算法进化处理上位机完成对其进化后的算法动态配置处理。本发明通过系统云端和FPGA数据处理核心算法单元相互协同，完成大数据分析，从而获得更佳的数据处理算法，并将其反馈到数据处理应用中去，大大提高了系统处理数据的实时性、可靠性和安全性，数据处理算法多样，管理灵活，并具扩展功能，更具应用推广的现实意义。
Description
技术领域
本发明属高速路可变限速控制系统技术领域，具体涉及一种基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统。
背景技术
目前，基于环境变化的交通可变限速系统已经开始大量装备于高速公路，为高速公路的安全管理及运行发挥了巨大的作用。然而，现有技术下高速路可变限速智能控制系统的系统构架，主要依赖工控机、上位计算机相结合实现数据的采集、分析和交互，并完成高速路可变限速交通信息的管理和发布，受限于系统架构的数据处理核心硬件必须依赖计算机处理器完成，且缺乏大数据处理和算法的优先比对整合因素影响，存在以下几点问题：1、系统检测传感器方式单一，数据采集仅依赖平均车速和车流密度来提供基础数据分析支持，最终数据发布的准确性和安全性有待提升；2、硬件核心处理模块依赖工控机或计算机处理器完成，可变限速数据处理实时、时效性不够理想；3、采集的数据仅上传至上位机，并由上位机单独分析数据后经控制器发布调控信息，不仅实时性欠佳，数据准确性有待提高，而且系统本身无法实现扩展、优化和升级，数据整体处理能力有待提升，系统数据管理的灵活性有待改善，系统本身不具备扩展能力；5、系统信息的发布必须依赖控制器完成，导致系统本身结构趋于复杂，终端数据分发时效性也受到影响。故现针对上述弊端，提出如下新的技术方案。
发明内容
本发明解决的技术问题：提供一种基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，通过可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元和系统云端的设置，解决现有高速路可变限速数据处理时效性不佳，数据准确性有待完善，数据处理算法单一，系统数据管理灵活性和稳固性有待提升，系统本身不具备扩展能力，系统结构趋于复杂，终端数据分发时效性欠佳等一系列相关衍生技术问题。
本发明采用的技术方案：基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，具有可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元，以及与FPGA数据处理核心算法单元高速交互连接的大数据挖掘及算法进化处理上位机，且所述大数据挖掘及算法进化处理上位机交互连接系统云端，并通过系统云端完成大数据解析控制云计算和边缘计算；与FPGA数据处理核心算法单元通过信号调理器通讯连接采集风速、能见度、天气、路面湿滑系数等外部环境检测数据的若干检测传感器，与FPGA数据处理核心算法单元通过数据总线接口省去控制器直接连接，并经大数据挖掘及算法进化处理上位机完成进化后的算法动态配置处理，设有若干显示及卡口设备控制终端。
上述技术方案中，为对系统的使用以及后期扩展提供可靠、快速高效的数据连接支持，作为优选技术方案，所述大数据挖掘及算法进化处理上位机通过有线网络、2G/3G/4G网络或ZigBee无线网络与系统云端交互连接。
上述技术方案中，为进一步提升发布信息数据的准确性、可靠性和时效性，作为优选技术方案，所述FPGA数据处理核心算法单元具有JTAG接口，且内部集成可对系统若干检测传感器进行分布式边缘数据处理，并通过并行流水线对所有采集数据按照一定算法进行并行数据分析解析的多种硬件滤波算法数据处理模块。
上述技术方案中，为对可变限速数据的准确发布提供全面完善的数据支持，作为优选技术方案，上述若干监测采集外部环境的检测传感器包括风参数传感器、能见度及天气现象传感器、路面湿滑参数传感器。
上述技术方案中，为完善高速路可变限速系统的信息发布设置，作为优选技术方案，上述若干显示及卡口设备控制终端包括若干并行可变限速显示终端，以及综合信息速显示终端和卡口设备控制终端。
本发明与现有技术相比的优点：
1、本方案通过可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元和系统云端的设置，通过系统云端对终端采集的数据进行大数据分析，借助边缘计算与云计算相结合的综合数据分析处理手段，较常规仅将数据传输至上位机，由上位机单独完成后台监控数据和分析的交通智能控制系统设计而言，借助系统云端进行数据的分级分层存储管理，大大提升了对大数据的全面综合的分析挖掘处理能力，实现了系统数据管理灵活性和稳固性额提升，并借助云计算和边缘计算相结合，对现有数据处理算法优化并进化，并将进化后的算法通过JTAG接口，利用FPGA的现场编程特性，对硬件内部的数据处理模式和算法进行升级，不断优化数据处理算法，并提高数据处理能力的同时，使系统始终选择最佳的数据算法来处理系统边缘数据及大数据，并及时高效地反馈至数据处理应用中去，实现系统的大数据挖掘分析和自进化能力的不断自适应提升，并最终自动部署于系统云端的边缘数据处理平台内，进而为系统的不断提升提供可能，因此，系统的数据信息处理的能力可以无限制扩展，系统本身更具无限开发和拓展潜力；
2、本方案基于大规模现场可编程器件即FPGA为核心建立系统架构，来实现可重构数据处理架构的硬件设计，较传统以工控机为系统数据硬件核心、以套为基本单元的高速路可变限速智能控制系统平台而言，采用并行流水线技术，对所有的传感器数据，按照一定的算法进行并行处理，大大提高了数据的处理速度，由原系统的秒级提高到毫秒甚至微秒级，保证了数据交互对接的实时性，加之，在FPGA内部还集成了多种硬件滤波算法，进一步提高了数据的准确性，因此不仅简化了系统结构组成，降低了系统控制难度，使得系统管理更为便捷和高效，而且系统架构更具可重构的扩展能力，系统性能整体趋于稳定、安全和可靠；
3、本方案针对可影响交通安全的诸多因素全面入手，高速路环境监测手段，覆盖环境能见度监测、天气现象监测、风速、风向、湿度、路面湿滑系数等多种参数检测捕捉传感器，并将上述多种监测手段，基于FPGA可重构数据处理架构硬件核心，结合系统云端对大数据的挖掘和分析，对上述各参数数据进行整合、挖掘，并将上述综合后的参数，通过系统云端的边缘计算数据处理和云计算数据处理，来最终决定高速公路安全行车速度，实时调控高速路可变限速，保证行车安全，因此，该高速路可重构架构的可变限速智能控制更为精确全面、可信可靠，且实时稳定和安全性更高；
4、本方案平台充分利用FPGA的资源，对处理后的数据通过FGPA的相关数据总线接口对外部显示和卡口设备终端进行直接控制，减少了中间中继控制环节，提高了数据分发的有效性和时效性。
附图说明
图1为本发明平台系统的连接及工作原理示意框图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。下述实施例中的实验方法，如无特殊说明，均为常规方法。下述实施例中所涉及的控制电路，如无特殊说明，均为常规控制方式。下述实施例中所用部件，如无特殊说明，均为市售。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“交互”应做广义理解，例如，“连接”可以是有线连接，也可以是无线连接；必要情况下，可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过必要中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，应当以具体实施情况来理解上述术语在本发明中的实际应用含义。
基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，具有可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元3，以及与FPGA数据处理核心算法单元3高速交互连接的大数据挖掘及算法进化处理上位机4，且所述大数据挖掘及算法进化处理上位机4交互连接系统云端5，并通过系统云端5完成大数据解析控制云计算和边缘计算；与FPGA数据处理核心算法单元3通过信号调理器2通讯连接采集风速、能见度、天气、路面湿滑系数等外部环境检测数据的若干检测传感器1，与FPGA数据处理核心算法单元3通过数据总线接口6省去控制器直接连接，并经大数据挖掘及算法进化处理上位机4完成进化后的算法动态配置处理，设有若干显示及卡口设备控制终端7。
其中，本发明采用了新的基于FPGA数据处理核心算法单元3的系统架构，可对系统的若干检测传感器1进行分布式的边缘数据处理，提高了数据处理信息对接的实时性。其次，采用的FPGA数据处理核心算法单元3即大规模现场可编程器件作为硬件核心的数据处理模块，较传统工控机而言，充分利用了FPGA的硬件资源，采用并行流水线技术，对所有的检测传感器1数据按照一定的算法进行并行处理，保证了数据的实时性。再者，在FPGA数据处理核心算法单元3内部通过集成多种硬件滤波算法，可进一步充分提高数据解析的准确性。再者，协同FPGA数据处理核心算法单元3具有的相关接口，将所有处理后的数据通过内部高速数据总线传输到上位机，并存储到系统边缘云数据库中，利用上位机的数据处理能力对已有的数据进行大数据挖掘，并经大数据挖掘及算法进化处理上位机4完成进化后的算法动态配置处理，并最终连接至FPGA数据处理核心算法单元3，以实现对现有数据处理算法的优化和进化，并将进化后的算法，通过FPGA数据处理核心算法单元3的JTAG接口，利用FPGA的现场编程特性，对硬件内部的数据处理模式和算法进行升级，来不断优化数据处理算法，并提高系统整体的数据处理能力。加之，平台的所有数据可以通过有线或无线网络，包括2G/3G/4G/ZigBee等无线网络上传至系统云端5，以进行数据的分级分层存储管理，可进一步大大提高系统数据管理的灵活性和稳固性。最后，系统平台基于FPGA数据处理核心算法单元3，来充分利用FPGA的硬件资源，对处理后的数据通过FGPA的相关接口对若干外部显示及卡口设备控制终端7进行直接控制，减少了中间中继控制环节，再次提高了数据分发的有效性和时效性，系统整体性能以及交通数据发布的安全性和可靠性双双得到改善。
上述技术方案中，为对系统的使用以及后期扩展提供可靠、快速高效的数据连接支持，作为优选技术方案，所述大数据挖掘及算法进化处理上位机4通过有线网络、2G/3G/4G网络或ZigBee无线网络与系统云端5交互连接。
上述技术方案中，为进一步提升发布信息数据的准确性、可靠性和时效性，作为优选技术方案，所述FPGA数据处理核心算法单元3具有JTAG接口，且内部集成可对系统若干检测传感器1进行分布式边缘数据处理，并通过并行流水线对所有采集数据按照一定算法进行并行数据分析解析的多种硬件滤波算法数据处理模块。
上述技术方案中，为对可变限速数据的准确发布提供全面完善的数据支持，作为优选技术方案，上述若干监测采集外部环境的检测传感器1包括风参数传感器、能见度及天气现象传感器、路面湿滑参数传感器。
上述技术方案中，为完善高速路可变限速系统的信息发布设置，作为优选技术方案，上述若干显示及卡口设备控制终端7包括若干并行可变限速显示终端，以及综合信息速显示终端和卡口设备控制终端。
可见，本方案通过可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元3和系统云端5的设置，通过系统云端5对终端采集的数据进行大数据分析，借助边缘计算与云计算相结合的综合数据分析处理手段，较常规仅将数据传输至上位机，由上位机单独完成后台监控数据和分析的交通智能控制系统设计而言，借助系统云端5进行数据的分级分层存储管理，大大提升了对大数据的全面综合的分析挖掘处理能力，实现了系统数据管理灵活性和稳固性额提升，并借助云计算和边缘计算之间相结合，对现有数据处理算法优化并进化，并将进化后的算法，通过JTAG接口，利用FPGA的现场编程特性，对硬件内部的数据处理模式和算法进行升级，来不断优化数据处理算法，提高数据处理能力的同时，可使系统始终选择最佳的数据算法来处理系统边缘数据及大数据，并及时高效地反馈至数据处理应用中去，实现系统的大数据挖掘分析和自进化能力的不断自适应提升，并最终自动部署于系统云端的边缘数据处理平台内，进而为系统的不断提升提供可能，因此，系统的数据信息处理的能力可以无限制扩展，系统本身更具无限开发和拓展潜力。本发明基于大规模现场可编程器件即FPGA数据处理核心算法单元3为核心建立系统架构，来实现可重构数据处理架构的硬件设计，较传统以工控机为系统数据硬件核心、以套为基本单元的高速路可变限速智能控制系统平台而言，采用并行流水线技术，对所有的传感器数据，按照一定的算法进行并行处理，大大提高了数据的处理速度，由原系统的秒级提高到毫秒甚至微秒级，保证了数据交互对接的实时性，加之，在FPGA内部还集成了多种硬件滤波算法，进一步提高了数据的准确性，因此，不仅简化了系统结构组成，降低了系统控制难度，使得系统管理更为便捷和高效，而且系统架构更具可重构的扩展能力，系统性能整体更加趋于稳定、安全、高效和可靠。再者，本发明针对可影响交通安全的诸多因素全面入手，高速路环境监测手段覆盖环境能见度监测、天气现象监测、风速、风向、湿度、路面湿滑系数等多种参数检测捕捉传感器，并将上述多种监测手段，基于FPGA可重构数据处理架构硬件核心，结合系统云端对大数据的挖掘和分析，对上述各参数数据进行整合、挖掘，并将上述综合后的参数，通过系统云端的边缘计算数据处理和云计算数据处理，来最终决定高速公路安全行车速度，实时调控高速路可变限速，保证行车安全，因此，该高速路可重构架构的可变限速智能控制更为精确全面、可信可靠、且实时稳定和安全性更高。本发明系统平台充分利用FPGA的资源，对处理后的数据通过FGPA的相关数据总线接口对外部显示和卡口设备进行直接控制，减少了中间中继控制环节，提高了数据分发的有效性和时效性。
综上所述，本发明针对原有的数据处理方式，对原有系统以套为基本单元，进行边缘数据处理，并在数据处理上采用基于大规模现场可编程器件FPGA为核心的可重构数据处理架构的硬件设计，使数据处理的方式和算法可以通过大数据挖掘分析后进行进化，并自动部署在边缘数据处理平台内，进而不断提升系统的数据处理能力，以提高系统的性能。经实验测试，可大大提高系统处理数据的实时性、可靠性和安全性，并将环境能见度、天气现象、风速、风向、湿度、路面湿滑系数等参数综合起来，决定高速公路行车的安全行驶速度，来提供更为可靠稳定的高速路限速值，因此，系统整体可靠性、稳定性、实时性、安全性显著提升，且数据处理算法多样，管理灵活，并具扩展功能，故更具应用推广的现实意义。
上述实施例，只是本发明的较佳实施例，并非用来限制本发明实施范围，故凡以本发明权利要求所述内容所做的等效变化，均应包括在本发明权利要求范围之内。
Claims (5)
1.基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，其特征在于：具有可重构数据处理架构的FPGA数据处理核心算法单元(3)，以及与FPGA数据处理核心算法单元(3)高速交互连接的大数据挖掘及算法进化处理上位机(4)，且所述大数据挖掘及算法进化处理上位机(4)交互连接系统云端(5)，并通过系统云端(5)完成大数据解析控制云计算和边缘计算；与FPGA数据处理核心算法单元(3)通过信号调理器(2)通讯连接采集风速、能见度、天气、路面湿滑系数等外部环境检测数据的若干检测传感器(1)，与FPGA数据处理核心算法单元(3)通过数据总线接口(6)省去控制器直接连接，并经大数据挖掘及算法进化处理上位机(4)完成进化后的算法动态配置处理，设有若干显示及卡口设备控制终端(7)。
2.根据权利要求1所述的基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，其特征在于：所述大数据挖掘及算法进化处理上位机(4)通过有线网络、2G/3G/4G网络或ZigBee无线网络与系统云端(5)交互连接。
3.根据权利要求1所述的基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，其特征在于：所述FPGA数据处理核心算法单元(3)具有JTAG接口，且内部集成可对系统若干检测传感器(1)进行分布式边缘数据处理，并通过并行流水线对所有采集数据按照一定算法进行并行数据分析解析的多种硬件滤波算法数据处理模块。
4.根据权利要求1所述的基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，其特征在于：上述若干监测采集外部环境的检测传感器(1)包括风参数传感器、能见度及天气现象传感器、路面湿滑参数传感器。
5.根据权利要求1所述的基于FPGA可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统，其特征在于：上述若干显示及卡口设备控制终端(7)包括若干并行可变限速显示终端，以及综合信息速显示终端和卡口设备控制终端。
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|---|---|
| CN (1) | CN108021531A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109445327A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-03-08 | 南京凯奥思数据技术有限公司 | 基于fpga边缘计算技术的旋转机械振动采集监控与保护系统 |
| CN109976357A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-07-05 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种自动驾驶控制系统和方法 |
| CN110032118A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-07-19 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法 |
| CN110417757A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-05 | 广州博依特智能信息科技有限公司 | 一种基于边缘计算网关的工业数据存储系统 |
| CN111243306A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 河北省交通规划设计院 | 一种基于边云协同的可变信息标志控制方法 |
| WO2020224332A1 (zh) * | 2019-05-06 | 2020-11-12 | 南京瑞贻电子科技有限公司 | 一种云平台连接端口控制装置及控制方法 |
| CN112186275A (zh) * | 2019-07-04 | 2021-01-05 | 北京德意新能科技有限公司 | 一种基于云端的bms体系 |
| CN112506656A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-16 | 深圳市国电科技通信有限公司 | 一种基于配电物联网计算任务的分配方法 |
| CN113554875A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-10-26 | 北京航空航天大学 | 一种基于边缘计算的高速公路异质交通流可变限速控制方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105259595A (zh) * | 2015-09-24 | 2016-01-20 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 基于云计算的高速公路气象信息监控系统 |
| CN105527251A (zh) * | 2014-10-22 | 2016-04-27 | 姜海梅 | 基于云计算平台的高速公路能见度监测预警系统 |
| US20160323143A1 (en) * | 2015-05-02 | 2016-11-03 | Hyeung-Yun Kim | Method and apparatus for neuroplastic internet of things by cloud computing infrastructure as a service incorporating reconfigurable hardware |
| CN106842365A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-06-13 | 大成（济南）路桥科技有限公司 | 一种公路气象信息监控预警系统 |
-
2018
- 2018-01-05 CN CN201810009705.8A patent/CN108021531A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105527251A (zh) * | 2014-10-22 | 2016-04-27 | 姜海梅 | 基于云计算平台的高速公路能见度监测预警系统 |
| US20160323143A1 (en) * | 2015-05-02 | 2016-11-03 | Hyeung-Yun Kim | Method and apparatus for neuroplastic internet of things by cloud computing infrastructure as a service incorporating reconfigurable hardware |
| CN105259595A (zh) * | 2015-09-24 | 2016-01-20 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 基于云计算的高速公路气象信息监控系统 |
| CN106842365A (zh) * | 2017-03-24 | 2017-06-13 | 大成（济南）路桥科技有限公司 | 一种公路气象信息监控预警系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 肖山竹等: "动态可重构的高速小波图像压缩系统", 《微处理机》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109445327A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-03-08 | 南京凯奥思数据技术有限公司 | 基于fpga边缘计算技术的旋转机械振动采集监控与保护系统 |
| CN109976357A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-07-05 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种自动驾驶控制系统和方法 |
| CN110032118A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-07-19 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法 |
| CN110032118B (zh) * | 2019-04-28 | 2020-11-10 | 北京超维度计算科技有限公司 | 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法 |
| WO2020224332A1 (zh) * | 2019-05-06 | 2020-11-12 | 南京瑞贻电子科技有限公司 | 一种云平台连接端口控制装置及控制方法 |
| CN112186275A (zh) * | 2019-07-04 | 2021-01-05 | 北京德意新能科技有限公司 | 一种基于云端的bms体系 |
| CN110417757A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-05 | 广州博依特智能信息科技有限公司 | 一种基于边缘计算网关的工业数据存储系统 |
| CN110417757B (zh) * | 2019-07-10 | 2020-12-08 | 广州博依特智能信息科技有限公司 | 一种基于边缘计算网关的工业数据存储系统 |
| CN111243306A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 河北省交通规划设计院 | 一种基于边云协同的可变信息标志控制方法 |
| CN112506656A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-16 | 深圳市国电科技通信有限公司 | 一种基于配电物联网计算任务的分配方法 |
| CN113554875A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-10-26 | 北京航空航天大学 | 一种基于边缘计算的高速公路异质交通流可变限速控制方法 |
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