城市智能交通总体设计技术路线.docx
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1、.才智交通产品解决方案城市才智交通设计路线【面对城市交通】.目 录1. 设计思想32. 技术路线42.1. 承受 SOA 设计思想42.2. 传统信息集成技术与大数据应用技术相结合52.3. 承受操作系统思想的 ATMOS 系统软硬件资源治理82.4. 依托 PGIS/DPS-TGIS 实现 GIS 呈现应用92.5. C/S 与 B/S 模式相结合模式10.1. 设计思想在 GA/T445-2023公安交通指挥系统建设技术标准、GAT1146-2023公安交通集成指挥平台构造和功能的指导下,结合我公司在城市交通治理的产业争论和工程建设阅历,通过对城市交通状况及治理现状和需求进展深入分析, 充
2、分借鉴国内外兴旺城市在建设智能交通治理系统的成功阅历,并总结各城市 在建设、运行过程中的缺乏与弊端,提出公安交通指挥系统建设的设计思想为:以“以建设目标为导向,以实战应用为切入点;建设【面对交通信息资源】整合研判、智能应用,【面对交通大事】快速响应、协同调度,【面对信息效劳】准时准确、多样互动,【面对系统运维】运行监控、修理治理”为中心思想,依据相关设计标准及标准,遵循“平战结合、寻常为主” 的原则,建设集“治理、效劳、执法、侦控”为一体的城市智能交通指挥中心, 为城市交通治理供给“信息化、可视化、智能化”的管控工具,支撑【路面 - 分中心-中心-科室】协同交通治理,实现城市交通安全、有序、高
3、效。核心业务平台智能交通管控平台交通信息效劳平台交通运维治理平台交通地理信息平台交通信息资源平台数据资源标准接入驱动/适配感知/会聚:根底业务应用系统信号掌握系统电子警察系统卡口系统高清视频监控系统警车定位系统移动警务系统交通诱导系统交通流量采集系统互联网其他单位图 1-1“5+N”建设理念.2. 技术路线2.1. 承受 SOA 设计思想为了保证体系的可扩展、异构应用系统的松耦合接入与组合、基于标准标准削减平台依靠性及系统的高牢靠性等要求,基于面对效劳的体系架构SOA 思想,在技术实现上承受基于 方式的 Web 效劳,来构建敏捷、强大及高 度可扩展的共享和效劳平台。面对效劳的体系构造 serv
4、ice-oriented architecture,SOA是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元称为效劳通过这些效劳之间定义的接口和契约联系起来。接口是承受中立的方式进展定义的,它应当独立于实现效劳的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种系统中的效劳可以以一种统一和通用的方式进展交互。这种具有中立的接口定义没有强制绑定到特定的实现上的特征称为效劳之间的松耦合。松耦合系统的好处有两点:一点是它的敏捷性;另一点是, 当组成整个应用程序的每个效劳的内部构造和实现渐渐地发生转变时,它能够连续存在。相反,紧耦合意味着应用程序的不同组件之间的接口与其功能和构造是严密相连的,因而当需要对局部或整
5、个应用程序进展某种形式的更改时, 它们就显得格外脆弱。SOA 技术的提出为松耦合供给了另外一种可选的更好的解决方案。在按需业务中,一旦需要,就可以对完成或执行任务的方式进展必要的更改。符合 SOA 的效劳总线集成模式,有如下特点:1) 松耦合,面对效劳,简化开发和维护基于标准的效劳接口和商定的标准数据格式,降低了应用系统之间交互的简单性和耦合度,从而简化了应用间集成共享的开发和维护2) 基于标准标准,平台独立,便于移植基于开放的工业标准标准,使得应用间的集成与业务应用的开发和互操作, 可以独立于特定技术平台,削减厂商依靠,便于异构软硬件环境的移植和互操作3) 架构敏捷,便于重构基于透亮寻址的效
6、劳总线,解耦异构应用系统及效劳之间的交互访问,效劳总线本身多种效劳交互模式和集成模式的支持,不但提高了业务效劳和已有应用的重用性,还提高了应用系统敏捷性,使得业务流程更简洁重构,从而提高用户面对市场需求变化的业务灵敏性高效五大核心业务平台以不同种方式实现了 SOA 的思想,如以中间表的形式和 Webservice 等,Webservice 又由两种方式实现,一种是基于SOAP 协议加XML 形式的Webservice,大局部业务系统的 Webservice基于这种方式实现。一种是基于 REST(Representational State Transfer) 方式的 Webservice,GI
7、S 平台的对外接口根本都承受了此种形式的 Webservice。2.2. 传统信息集成技术与大数据应用技术相结合大数据时代的交通治理数据具备其明显特征:第一,数据体量巨大Volume。从 TB 级别,跃升到PB 级别。以中型城市为例,日均天过车数据量 2023 万条,最少存储 1 年,总量为 72 亿条;天过车图片量为 6TB,最少存储 3 个月存储总量为 540TB;道路视频存储容量约为天500TB,最少存储1 个月总量为 15PB。其次,交通治理数据种类繁多Variety,交通治理数据涉及网络日志;包括警力调度数据;交通治理根底业务数据;机动车、驾驶人大体量静态数据、巨大体量通行过车动态数
8、据;交通流判态与推测数据、道路监控视频、通行过车图片、地理位置丰富形态的数据信息。第三,交通治理数据要求实时性强Velocity,每秒钟都会产生巨量的数据,均需要对交通大数据进展分析处理,为道路交通秩序治理、道路交通流特性分析及掌握技术、交通危急因素预警等业务,均需要实时处理。基于交通治理数据的大数据特征,在建设及应用方面,应为以下两个重要方向:1) 构建更加稳定、高效的交通治理大数据的根底环境随着公安交通治理大数据生态的形成,对存储吞吐及保存时间的要求逐步提高,每年存储吞吐呈线性增长。在传统方案下,当应用和应用之间需要相互调用数据时,应用系统需要彼此开放数据接口,建立横向的数据交换通道。目前
9、各地公安在本地都有相应的存储设备、数据库,存储各种非构造化图片、视频和构造化特征、属性数据,假设需要交换这些数据,大量的数据接口维护起来格外简单,这也将面临巨大的工作量和网络交换压力。2) 构建面对业务的大数据分析模型,洞察交通大数据规律和关心交通治理业务决策。随着公安交通治理信息化在实现交通治理业务信息系统大集成、大融合、大联网,信息化工作进入了一个全的进展阶段。但如何准时、准确猎取交通数据并构建交通数据处理模型,如何加强信息分析研判,深化信息系统应用, 扩大信息共享范围,是建设智能交通系统的难题,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。要明确大数据并非为存储而存储,而是面对业务、面对需求的大
10、数据洞察与关心决策,如何利用交通大数据的手段缓解或改善交通治理的主要冲突,在交通治理的方方面面融入用数据说话是当前交通治理进展大数据的重要方向。我公司承受“传统信息集成技术”与“大数据应用技术”的技术路线,利用牢靠的 Hadoop 分布式存储系统与传统存储技术相结合的方式,搭建稳定、高效的系统架构,依托计算机网络和分布式队列技术,实现GB 级数据秒级传输与分发,形成力量可线性扩展的分布式数据交换平台;基于 HADOOP 的HBASE 分布式数据库和 MAPREDUCE 分布式处理机制,实现对PB 级车辆通行数据的高效存取访问、快速分析及深度挖掘,研发综合信息效劳中间件,形成力量可线性扩展的大数
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