本文關(guān)鍵詞：基于J2EE實(shí)現(xiàn)web車流量監(jiān)控平臺(tái)

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【摘要】：智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)的發(fā)展對(duì)提高社會(huì)生產(chǎn)效率,減少環(huán)境污染有著重要意義。同時(shí)智能交通系統(tǒng)能夠極大的節(jié)約人們的出行時(shí)間�？紤]到在智能交通系統(tǒng)框架下車流量監(jiān)控是ITS不可或缺的功能以及為了能夠?yàn)槭褂谜咛峁⿲?shí)時(shí)而又直觀的車流量信息。本文著眼于ITS中車流量監(jiān)控平臺(tái)的實(shí)現(xiàn),設(shè)計(jì)開發(fā)出一套基于J2EE標(biāo)準(zhǔn)的,適用于瀏覽器訪問的Web車流量監(jiān)控服務(wù)平臺(tái)。根據(jù)用戶需求分析的結(jié)果為平臺(tái)設(shè)計(jì)了用戶權(quán)限管理、車流量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)地圖顯示、車流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與歷史數(shù)據(jù)回溯、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與傳感網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)控制五大功能模塊。同時(shí)考慮到系統(tǒng)未來(lái)應(yīng)用的可擴(kuò)展性,本文也對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行了初步的探索。設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)車流量數(shù)據(jù)處理的算法,為人們提供更全面的交通信息。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上,平臺(tái)采用HTML5實(shí)現(xiàn)了響應(yīng)式的前端UI界面。車流量監(jiān)控系統(tǒng)的后臺(tái)使用Hibernate、Struts2以及Spring實(shí)現(xiàn)。因此系統(tǒng)能夠按需處理HTTP請(qǐng)求以及完成對(duì)車流量數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存分析以及可視化。同時(shí)采用Mina框架設(shè)計(jì)了自定義的數(shù)據(jù)通信協(xié)議,實(shí)現(xiàn)了車流量監(jiān)控平臺(tái)與傳感網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的車流量信息獲取以及設(shè)備控制命令的發(fā)送。最后在虛擬機(jī)的環(huán)境下設(shè)計(jì)部署了大數(shù)據(jù)的運(yùn)行平臺(tái),并在Hadoop框架下實(shí)現(xiàn)了峰值車流量數(shù)據(jù)搜索算法。車流量監(jiān)控平臺(tái)的測(cè)試結(jié)果表明,本次系統(tǒng)設(shè)計(jì)的各個(gè)模塊功能正常,性能良好,達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)。在Ubuntu虛擬機(jī)環(huán)境下的測(cè)試結(jié)果同樣表明搭建的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)運(yùn)行良好,峰值車流量數(shù)據(jù)搜索算法正確。
【關(guān)鍵詞】：車流量監(jiān)控 J2EE Hadoop
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-17
• 1.1 課題研究背景和意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析9-15
• 1.2.1 國(guó)外智能交通的發(fā)展現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)智能交通的發(fā)展現(xiàn)狀12-15
• 1.3 本課題研究?jī)?nèi)容15-17
• 第2章 軟件平臺(tái)的需求分析與整體設(shè)計(jì)17-22
• 2.1 車輛類型的劃分17
• 2.2 車流監(jiān)控平臺(tái)的需求分析17-19
• 2.3 車流監(jiān)控平臺(tái)整體設(shè)計(jì)19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 車流量監(jiān)控平臺(tái)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)22-46
• 3.1 模型層的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)22-27
• 3.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)表的設(shè)計(jì)22
• 3.1.2 持久化類的設(shè)計(jì)22-23
• 3.1.3 Dao組件的設(shè)計(jì)23-25
• 3.1.4 Service組件的設(shè)計(jì)25-26
• 3.1.5 Hibernate框架與Spring框架的整合26-27
• 3.2 控制層的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)27-30
• 3.2.1 返回視圖的控制器27-29
• 3.2.2 返回JSON數(shù)據(jù)格式的控制器29-30
• 3.3 后臺(tái)數(shù)據(jù)接收線程的實(shí)現(xiàn)30-35
• 3.3.1 自定義報(bào)文協(xié)議30
• 3.3.2 解碼器與編碼器的實(shí)現(xiàn)30-33
• 3.3.3 業(yè)務(wù)處理邏輯的實(shí)現(xiàn)33-34
• 3.3.4 Mina服務(wù)的開啟34-35
• 3.4 平臺(tái)功能模塊實(shí)現(xiàn)35-41
• 3.4.1 視圖的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)35
• 3.4.2 用戶權(quán)限管理模塊實(shí)現(xiàn)35-37
• 3.4.3 車流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與歷史數(shù)據(jù)回溯模塊實(shí)現(xiàn)37
• 3.4.4 車流量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模塊實(shí)現(xiàn)37-38
• 3.4.5 動(dòng)態(tài)地圖顯示模塊實(shí)現(xiàn)38-40
• 3.4.6 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與傳感網(wǎng)狀態(tài)控制模塊實(shí)現(xiàn)40-41
• 3.5 Hadoop分布式處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)41-45
• 3.5.1 Hadoop業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)41-44
• 3.5.2 Hadoop部署44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第4章 系統(tǒng)平臺(tái)測(cè)試46-55
• 4.1 車流量監(jiān)控平臺(tái)測(cè)試46-52
• 4.1.1 用戶管權(quán)限理模塊測(cè)試46-47
• 4.1.2 車流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與歷史數(shù)據(jù)回溯模塊測(cè)試47-49
• 4.1.3 車流量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模塊測(cè)試49-50
• 4.1.4 動(dòng)態(tài)地圖顯示模塊測(cè)試50-51
• 4.1.5 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與傳感網(wǎng)狀態(tài)控制模塊測(cè)試51-52
• 4.2 Hadoop平臺(tái)功能測(cè)試52-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 結(jié)論55-56
• 參考文獻(xiàn)56-62
• 致謝62

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本文編號(hào)：988119