智能交通系统本体数据集成

针对国内交通运输行业普遍存在的多源异构交通数据难以充分共享的问题,提出一种基于本体的智能交通系统ITS数据集成框架.该框架以Protégé工具开发的OWL本体作为ITS共享数据语义的标准化定义,使用D2RQ引擎实现了遗留交通数据向本体形式数据片段的映射功能,通过JENA本体中间件将多源本体数据片段集成为一个统一的数据语义视图,从而实现面向主题的ITS信息数据服务组件的数据共享与互操作.为验证框架的正确性和可行性,以国内区域高速公路网交通地理信息数据集成为例,从共享本体开发、本体数据映射文件设计和本体中间件开发等方面完成了ITS数据集成系统的实现.系统示范应用表明,该成果可用于ITS系统对多源异构交通数据的一致理解和充分共享,在我国交通运输行业的信息化建设中具有应用价值.     

基于多目标数据挖掘的城市交通仿真算法研究

城市交通仿真是智能交通系统领域内的核心技术之一,其基础在于实时交通数据的采集和分析整理.而城市实时交通数据包括静态信息和动态数据,需要将多源数据进行融合并对数据进行分析和挖掘,提取交通特征.提出了一种基于聚类集成的多目标聚类分析框架.同时在此框架下,提出了一个启发式的聚类算法k-WANMI,进行快速有效的聚类分析.实验结果表明,提出的方法有效的满足多数据源的应用需求,提出的框架和算法能够处理混合数据、处理具有不同权重的属性并且能够进行多目标分析.     

基于Service GIS的震害应急数据集成方法研究与应用

针对多源异构数据难于集成的问题,在城市震害单元化应急管理机制的基础上,分析了城市震害单元化应急管理系统所涉及的数据,提出了一种基于Service GIS的数据集成框架,阐述了框架的概念、构成及运行过程等细节.该框架集成了已有系统的数据和功能,同时结合新的地震应急指挥业务数据,经服务层封装成可复用的Web服务后供应用层调...     

利用Agent实现城市交通信息集成与协同的方法

针对交通业务系统的复杂性和交通信息的多源性与异构性,采用服务总线和Agent技术来构建交通信息集成模型,能够较好地整合多种交通信息实现综合的交通服务与决策.在数据集成的基础上进一步探讨基于服务总线的Agent协同模型,该协同模型可以交通管理各个业务系统之间的联动,从而提高交通管理与服务的效率和综合能力.     

基于虚拟数据仓库和XML的城际交通综合信息平台

针对城际间广域智能交通系统发展所面临的多源异构数据的问题,根据城际交通综合信息平台的功能和特点,提出了采用B/W/S(Browser/Web Server/Database Server)结构的城际交通综合信息平台.其中,应用了虚拟数据仓库和可扩展标识语言(eXtensible Markup Language, XML)技术,将多类数据以XML的形式从各异构数据源中迁移到数据库服务器上,建立相应的虚拟数据仓库,以解决分布、异构环境下数据共享及利用的问题.利用XML实现数据共享的技术途径,进行实际应用开发.该平台具有良好的扩展性、开放性和灵活性.     

城市复杂时空数据集成与空间决策模拟

面向现代城市管理、智慧城市建设与城市突发事件应急响应决策等重大社会服务需求,针对现有的城市时空数据集成和综合分析还无法为现代城市综合管理提供有效服务及支持等问题,对基于多源异构时空数据的城市动态分析模拟等方法进行了研究,重点突破基于高性能计算的海量异构数据集成、分析及展示,面向决策的城市智能分析等核心技术,研发基于高性能计算的城市时空数据分析与决策模拟平台,并在此基础上,开展典型城市应急决策支持与模拟应用示范,为我国城市的信息化与智慧化管理提供科学技术支撑。课题主要包括以下研究内容:(1)海量多源异构时空数据集成分析。在集成863项目"GIS异构时空数据集成技术"(武汉大学吴华意等负责)和第一课题"复杂时空数据集成及多源异构一体化建模"研究成果的基础上实现城市多源异构数据的建模、组织和检索,研究时空演变信息的实时快速提取、查询和分析,以及海量实时监测数据的融合集成和可视化,实现城市系统从静态向动态的全息转换。(2)城市动态分析模型关键技术研究。主要是针对三组模型库的开发与实现展开研究,即影响分析模型库、过程预测模型库、应急优化模型库。其中,过程预测模型库及应急优化模型库为本课题的决策模拟研究提供算法方面的支持。(3)城市智能决策支持与模拟关键技术研究。在城市智能决策过程理论研究的基础上,进行城市智能决策模拟模型方法研究,同时构建经典模型库与新型方法库两大模拟模型库;组建与时空数据相匹配的城市智能决策综合分析模型;综合上述理论研究,构建城市智能决策支持和模拟平台。(4)面向城市大型活动实时交通流模拟与疏导的应用示范。选择广州市作为应用示范区域,对多源传感器获取的城市时空数据进行实时接入和标准化集成处理,构建城市交通多源时空数据库;进行常态交通量的时空分布规律及主要驱动因子研究,构建实时交通流分析及模拟知识库;并在广州市核心区进行实时交通流模拟和实时交通疏导应用示范。(5)面向城市大型活动应急决策支持与模拟的应用示范。选择乌鲁木齐市为应用示范区域,在多源时空数据集成与决策模拟技术的基础上,以乌鲁木齐市承办大型城市活动(包括中国-亚欧博览会等)为服务对象,进行示范应用。     

基于本体的电力系统异构数据查询机制

随着电力企业信息化进程的不断推进,大量信息管理系统被应用于各种业务中,造成这些系统间存在异构数据,难以共享,甚至还存在各种语义冲突,影响数据的挖掘和分析.为此,提出了一种利用本体技术对电力企业内部的异构数据源进行融合的综合查询机制,可以有效解决电力企业内部数据源的语法和语义异构问题,把来自于各部门的多个数据源进行整合,为数据分析系统提供统一的数据查询接口.实验表明,该机制能够有效消解异构数据源之间的语义冲突,为数据集成提供基础.     

基于“天地图”地震信息集成的设计与实现

传统的地震信息服务模式存在数据来源的多样性、数据交互的高耦合性、表现形式的单一性等特点,难以满足多源异构地震信息快速、准确、综合发布的要求.为了有效、及时地管理地震信息,在“天地图”地理信息服务的基础上,提出了一种多源异构信息在线集成服务的方法,将“天地图”的地理信息与地震信息进行了有效的集成服务,基于此方法,开发了原型系统,并实时集成了地震空间统计与分析服务,有利于地震信息的快捷发布与辅助决策.     

多源遥感资源协同调度系统架构技术研究

为解决多源遥感卫星数据快速共享过程中异地和异构数据集成、实时交互数据监控和业务流程动态更新问题,提出了基于应用层、逻辑层、支撑层和数据层的4层软件架构体系。在实际软件架构设计中,采用基于JEE6框架的面向服务架构体系,并引入分布式工作流技术来搭建调度系统的服务器端软件;同时,搭建基于Socket协议的客户端来实现与服务器端的实时通信,以便于监控系统中交互数据的状态。从而形成了混合结构（浏览器／N务器、客户端／服务器）下处理多源、异地和异构遥感数据快速共享的集成软件架构体系。经过实验室模拟仿真运行和实际环境试运行结果来看,本软件系统架构能够满足多用户对多源异构遥感数据快速请求服务的需求,有效地实现了对多源异构遥感数据的综合处理,提高了系统数据访问的安全性。     

面向高校多源异构数据环境的元数据集成方法

高校信息化建设已由各类应用开发为主的数字化校园阶段发展到以系统整合为主的智慧校园阶段,当前工作难点在于多源异构数据集成的存储成本、传输成本均较高,且对网络带宽有很高的要求.考虑使用本体和元数据所蕴含的丰富语义信息可以极大降低数据集成成本,提出了一种面向高校多源异构数据环境的元数据集成方法.该方法首先构建局部本体,在局部本体基础上生成高校领域本体,同时抽取局部元数据;然后在高校领域本体的指导下对局部元数据进行集成,得到全局元数据;最后,在高校实际环境中进行了实例分析.分析结果表明所提方法切实可行,用元数据集成替代数据集成能够避免大量数据的存储和传输,有效降低数据集成的成本.     

淄博公安智能交通综合管控平台设计与实现

介绍了基于PGIS的智能交通综合管控平台的设计和实现,给出了平台的总体结构设计,对平台的主要功能进行了分析说明,讨论了平台的信息处理流程,并从集成的体系框架、平台数据集成、扁平化指挥调度、应用创新等方面阐述了综合管控平台建设的集成化思路.该智能交通综合管控平台实现了对智能交通的信息共享及综合业务应用.     

基于多源异构数据的市政管理知识库构建

为了满足市政管理领域对数据权威性和体系完备性的高要求,实现市政管理领域知识库的自动化构建,笔者提出了一种基于多源异构数据的市政管理知识库构建模型.采用自顶向下的构建模式,完成对结构化关系型数据、半结构化文本数据和互联网数据在内的多源异构数据自动化知识抽取,最后设计了一个轻量级示例系统,并对该方法的执行效果进行了评估.实验结果表明,本方法在市政管理领域的知识库构建上优势明显,能够实现对多种市政管理资源的自动化知识抽取,所生成的概念体系完整清晰,知识描述恰当准确.     

快速城镇化背景下的驾驶风格多样性分析

快速城镇化造成的交通拥堵、交通安全、交通环境等问题日益突出,从交通参与者个体的特性出发,分析驾驶风格多样性,从而建立"以人为本"的智能交通系统,是充分开发利用现有道路交通资源的有效途径。然而,驾驶风格难以检测和量化,这导致个体特征与系统性的计算难以进一步融合。该文通过实验车采集了16位驾驶员在实际道路上的驾驶行为数据,利用主题模型挖掘驾驶行为中的隐含主题,将数据结构由"驾驶风格—驾驶行为数据"转化为"驾驶风格—驾驶状态—驾驶行为数据"结构,发现了驾驶风格结构化信息,能够为建立更为有效的智能交通系统提供科学依据与理论支持。通过分析相关性,证实了模型重构数据与原数据有较好的一致性,验证了模型进行驾驶风格多样性分析的可行性。     

城市交通系统降维状态判别规则

城市交通流是一个复杂多变、非线性、非结构化、时空变化的随机大系统。目前常用的固定阈值评价方法无法全面判别交通系统运行状态。随着我国智能交通系统的建设规模不断扩大,急需寻找一种适合我国城市交通流混合现象严重的、符合交通流运动机理的交通状态判别模型。本文在研究混合交通流的多维交通状态变量的基础上,利用粗糙集理论,建立四维状态判别模型,通过数据离散和属性约简得到二维决策表,提出一种城市交通系统降维状态判别规则,并以实例说明其能够有效剔除系统冗余信息,提高挖掘规则的精度。     

智能气田一体化模型数据共享平台建设与实践

一体化仿真模型是智能气田建设的重要基础,如何利用数据驱动模型高效运转已成为亟待解决的关键难题。针对数据源分散、可用性差及与模型交互程度低等问题,开展了以下技术攻关:(1)结合数据服务总线(DSB)与PI OLEDB接口技术,实现多源结构化数据的有效集成与实时抽取,满足一体化模型对不同时间维度生产数据的业务需求;(2)建立数据质量规则库和自动扫描制度,实现数据质量的有效管控,确保一体化模型的正常运行;(3)开发基于数据流引擎技术的数据交互工具,实现了综合数据库与仿真模型的自动交互,其优势在于应用场景改变时,能够应用灵活编排基础服务的方法高效复用前期数据建设成果,大幅提高开发效率。研究表明,与国内外同类技术相比,应用数据流引擎技术突破了一体化模型与外部数据资源的交互壁垒,打破了该领域数据应用定制化开发的服务模式,为智能气田建设奠定了技术基础。     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台

实时的交通和车辆信息的采集是很多种智能交通系统应用的基础.本文作者介绍了一种基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台,详细描述了该平台的设计思想、构建方法及其应用.这种信息采集平台为智能交通系统中驾驶行为特性的研究、交通数据采集、现场测试等提供良好的辅助测试和验证平台.该平台还能作为智能交通多功能测试车的一个辅助检测手段,进行移动检测的研究.而虚拟仪器技术结合了计算机和电子仪器的优势,它能够使测量过程更加便捷可靠.     

利用语义技术实现武装冲突事件数据的快速集成

针对如何集成来源多样、数据异构、表示不同的大数据的问题,提出一种基于本体和Karma建模的大数据集成方案,将其应用于武装冲突事件数据的快速集成;分析武装冲突事件数据项目ACLED的数据集,构建武装冲突事件本体进行数据语义描述;使用数据集成开发工具Karma针对多源异构数据建立相应的Karma模型完成数据的语义映射、数据清洗和整理,实现多源异构数据的快速集成;编写SPARQL查询验证了集成发布的RDF数据和Karma建模的正确性,也进一步验证了基于本体和Karma建模实现多源异构数据集成方法的有效性。     

基于XML高校异构数据源系统的集成设计

高校信息系统需要访问异构数据源中的数据,因此,需要一种新的系统架构来解决多个异构数据源的信息访问问题.首先对高校信息化建设过程中遇到的异构数据源问题进行了分析,并比较了目前已有的异构数据源集成方法的优劣性,在比较的基础上介绍了XML技术的优越性,进而提出了XML框架下异构数据源集成中间件设计的数据集成方案.最后总结了异...     

基于DSP的交通视频检测研究与设计

在智能交通系统中,交通信息采集是交通系统管理的基础环节。视频检测由于其能够直观、有效的获取交通中运动目标的运动状态,因此得到了广泛的应用。随着微电子技术的广泛应用,低成本、低功耗的嵌入式系统越来越多的出现在智能交通领域。本文以嵌入式系统中的DSP（数字信号处理）为基础,开发交通信息采集装置,对交通流视频检测过程中的检测算法进行设计,对关键问题进行了研究。