隨著城市化程度的不斷深化,以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智慧交通在解決出行、管控交通、處理突發(fā)情況方面發(fā)揮著日益重要作用。GNSS技術(shù)具備定位精度高、自動化程度高與可測量點(diǎn)的三維位置與速率等特點(diǎn),在智能交通中已成功應(yīng)用。面對海量數(shù)據(jù),為提升數(shù)據(jù)處理效率,優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸框架,急需一種能夠穩(wěn)定傳輸多源高并發(fā)GNSS數(shù)據(jù)的方法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定高效接收并進(jìn)行多平臺處理�；贜etty框架技術(shù),對收集的GNSS數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、解析與轉(zhuǎn)發(fā),利用了Kafka集群實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化,并針對具體的智能交通問題進(jìn)行實(shí)踐驗(yàn)證,將傳統(tǒng)的簡單數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)向智能輔助決策,全面提升了數(shù)據(jù)的獲取與挖掘效率,為智能交通的數(shù)據(jù)資源整合奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來源】：現(xiàn)代測繪. 2020年02期

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

平均響應(yīng)吞吐量比較

各地企業(yè)級GNSS轉(zhuǎn)發(fā)平臺大多數(shù)都是基于交通部JT/T808協(xié)議開發(fā)的,具有JT/T808協(xié)議數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)功能,因此對于來自這些平臺的數(shù)據(jù)不需要針對性的開發(fā)不同的接收端口,只需要開發(fā)一個符合JT/T808協(xié)議的網(wǎng)關(guān)應(yīng)用即可,接入這些企業(yè)平臺的數(shù)據(jù)發(fā)送請求,就可以接收運(yùn)動目標(biāo)位置數(shù)據(jù)。根據(jù)以上思路設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)接收框架(圖1)。該框架體系以計(jì)算機(jī)硬件與網(wǎng)絡(luò)通信為依托,以標(biāo)準(zhǔn)和制度為保障,以空間和屬性數(shù)據(jù)為中心,以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、地理信息技術(shù)等為支撐構(gòu)建業(yè)務(wù)系統(tǒng),提供服務(wù)。

利用開源壓力測試工具Jmeter對系統(tǒng)進(jìn)行壓力測試,從系統(tǒng)平均響應(yīng)時間、系統(tǒng)IO吞吐量2個方面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。發(fā)現(xiàn)當(dāng)并發(fā)數(shù)小于1 600時,采用本文框架并沒有太大優(yōu)勢,因?yàn)榉椒ㄐ枰欢ㄏ到y(tǒng)開銷。當(dāng)并發(fā)數(shù)量達(dá)到2 400時,本文方法顯出較大優(yōu)勢(圖2)。同樣,當(dāng)吞吐量達(dá)到一定數(shù)值時,系統(tǒng)仍保持穩(wěn)定運(yùn)行,本文方法相較于java NIO有明顯優(yōu)勢(圖3)。圖3 平均響應(yīng)吞吐量比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]GPS和AGPS定位技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 鄧波.湖南大學(xué) 2010
[2]ITS車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中最優(yōu)路徑算法的研究[D]. 沈方方.上海交通大學(xué) 2007
[3]基于GPS/GIS車載導(dǎo)航系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的研究[D]. 嚴(yán)紅萍.河海大學(xué) 2006



本文編號：2951634