智慧停车云多租户性能隔离技术的研究与实现
这是一篇关于智慧停车,物联网,多租户,容器,微服务的论文, 主要内容为随着云计算与物联网技术的高速发展进步,基于SaaS模式的智慧停车云平台得到了广泛的应用,有效地打破传统停车行业信息不对称、人工管理成本高、车位利用率低的现状。多租户是云平台的核心模式,由于停车场物业们可以共享一组部署在云上的定制化智慧停车服务,云服务供应商的经济成本得以大幅降低。然而,云计算资源的共享导致了租户之间的服务性能竞争。因此,如何保证云平台中的所有租户都拥有高质量的智慧停车服务成为供应商最为关注的问题。不同于传统SaaS应用,智慧停车云通过云计算技术对智能硬件进行整合,为终端用户提供智慧停车服务,覆盖了 Web与物联网两大应用场景。本文首先根据智慧停车云多租户模式的共性,结合容器技术与微服务架构,提出面向租户SLA(Service Level Agreement,SLA)的微服务容器化部署方案;继而根据智慧停车云Web与物联网场景下的特性,分别提出面向Web场景下微服务集群的性能隔离算法和面向物联网场景下订阅/发布模式的性能隔离算法,从而实现有效的多租户性能隔离。具体地,本论文的研究工作如下:1)设计了一种面向停车场物业SLA的微服务容器化部署方案,根据停车场的业务规模与租户签订相应等级的SLA协议,利用容器技术满足不同体量租户的性能需求,并实现不同SLA等级间租户的性能隔离。2)面向Web场景下的微服务集群实现了性能隔离算法,该算法基于反向代理技术,通过动态租户资源消耗量统计,对来自不同租户的HTTP请求进行调度,从而实现了停车云平台Web服务的多租户性能隔离。相比于公平队列算法,该算法在租户请求资源消耗量不同的情况下,能够更好地平衡租户的资源占用。3)面向物联网场景下的订阅/发布模式实现了性能隔离算法,针对物联网常用的通信协议MQTT提出了多租户数据流调度算法。当物联网设备与停车云平台进行通信时,该算法能够有效地减少不同租户设备彼此间的性能干扰,从而为租户的物联网设备间提供有效的性能隔离,相比于令牌桶算法,该算法的隔离性和稳定性更强。4)针对本研究提出的方案和算法实现了智慧停车云性能隔离系统,并针对部署该系统后的智慧停车云平台进行多租户高并发场景的实验。通过分别增大来自部分租户的Web请求与物联网消息并发量,对停车场潮汐效应带来的云服务负载压力进行模拟。实验结果证明本文所提出的性能隔离算法可以在Web与物联网两种场景下有效降低租户之间的性能竞争,保障租户间的性能隔离。
城市智能停车数据管理系统和大数据处理的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,数据管理系统,大数据实时处理,大数据平台,可视化分析的论文, 主要内容为随着私家车数量的增长,大中城市的停车压力越来越大,单纯地通过拓展停车空间来增加停车位不太现实,更高效的解决方式是智慧停车。作为城市智能停车服务平台(智慧停车项目)后台服务的子模块,本文主要设计了城市智能停车数据的处理模式,并设计和实现了数据处理在此模式下的具体解决方案。在业务维度上,停车服务平台的数据处理模块主要涉及日常数据的管理和大批量历史数据的处理两方面的需求。相对应可以通过数据管理系统和大数据处理技术来满足停车服务平台的数据处理需求。首先数据管理系统采用前后端分离的模式,后端部分底层通过使用Spring Boot、Mybatis-Plus、Shiro等Java生态后端技术,前端部分底层通过使用Vue、Ant-design-vue,Webpack等前端技术,主要实现了用户登录、权限管理、数据权限和系统管理等功能。其次,大数据处理又包括大数据平台的构建和大数据实时处理和可视化,其中大数据平台的构建主要通过分析和比较流行大数据生态框架,将多个组件进行整合,初步设计出了可以满足多数批量数据处理业务场景的方案。大数据实时处理和可视化模块包括订单数据、车位数据以及车流量数据的实时采集,实时计算以及实时可视化。通过“数据管理系统+大数据平台+流数据的实时处理和可视化”的模式,来满足城市智能停车数据处理的需求,支持智慧停车后台服务,提升信息共享,缓解停车压力。
A智慧停车综合管理项目设计研究
这是一篇关于KANO,智慧停车,4P理论,SWOT矩阵分析,系统设计方案的论文, 主要内容为本论文是以A智慧停车综合管理项目方所提出的实际需求为研究背景,有针对性地研究城市路侧泊车位的有序化管理、新能源汽车充电设施的完善及智能化管理和电动自行车的充电安全管理为一体化项目系统设计方案,为在项目发展过程中打造一个智能化的静态交通生态圈提出可实施性的方案。本论文引入了一体化智慧综合管理概念,在此基础上对整体行业环境进行分析,了解了A项目的实际市场环境和项目需求,运用KANO模型分析用户需求,通过针对市面上几款主流产品进行功能特点及用户满意度分析,为产品功能的完善设计及用户体验感提供优化方向;运用4P营销理论模型,依照A项目所处在的城市经济消费水平的大背景下,有针对性地对产品系统设计、价格等提供营销方案,采用SWOT矩阵分析法,分析所设计的综合性应用系统在市场上所拥有的优势、劣势,提高产品的核心竞争力;同时,总结分析了在项目开发过程中的可能遇到的风险及其对策。希望通过完善产品功能设计及营销方法等,以提高市场占有率为目标,最终形成一套具备操作性强的项目实施方案。A智慧停车综合管理项目是在汽车保有量和泊位资源及充电位资源矛盾日益凸显的背景下提出的,项目的最终目的是建设一套适用于各个城市的智慧停车服务管理平台,力求能够显著提升现有路侧泊位利用率和实现有效管理新能源汽车充电桩的稳定运行,进而推进城市智能化静态交通生态圈的建设。项目方案初始以A项目需求为研究对象,Y科技公司首先以满足A项目方需求为基础,对现有产品功能进行补充完善,其次通过制定产品的营销方法及风险应对的措施,为项目可持续发展提供实施保障性建议。在面对千亿的智慧停车市场和具有广阔前景的充电市场背景下,通过剖析A项目的设计方案可对整体行业内的其他企业能够提供一定的参考价值。
城市智能停车数据管理系统和大数据处理的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,数据管理系统,大数据实时处理,大数据平台,可视化分析的论文, 主要内容为随着私家车数量的增长,大中城市的停车压力越来越大,单纯地通过拓展停车空间来增加停车位不太现实,更高效的解决方式是智慧停车。作为城市智能停车服务平台(智慧停车项目)后台服务的子模块,本文主要设计了城市智能停车数据的处理模式,并设计和实现了数据处理在此模式下的具体解决方案。在业务维度上,停车服务平台的数据处理模块主要涉及日常数据的管理和大批量历史数据的处理两方面的需求。相对应可以通过数据管理系统和大数据处理技术来满足停车服务平台的数据处理需求。首先数据管理系统采用前后端分离的模式,后端部分底层通过使用Spring Boot、Mybatis-Plus、Shiro等Java生态后端技术,前端部分底层通过使用Vue、Ant-design-vue,Webpack等前端技术,主要实现了用户登录、权限管理、数据权限和系统管理等功能。其次,大数据处理又包括大数据平台的构建和大数据实时处理和可视化,其中大数据平台的构建主要通过分析和比较流行大数据生态框架,将多个组件进行整合,初步设计出了可以满足多数批量数据处理业务场景的方案。大数据实时处理和可视化模块包括订单数据、车位数据以及车流量数据的实时采集,实时计算以及实时可视化。通过“数据管理系统+大数据平台+流数据的实时处理和可视化”的模式,来满足城市智能停车数据处理的需求,支持智慧停车后台服务,提升信息共享,缓解停车压力。
城市智能停车数据管理系统和大数据处理的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,数据管理系统,大数据实时处理,大数据平台,可视化分析的论文, 主要内容为随着私家车数量的增长,大中城市的停车压力越来越大,单纯地通过拓展停车空间来增加停车位不太现实,更高效的解决方式是智慧停车。作为城市智能停车服务平台(智慧停车项目)后台服务的子模块,本文主要设计了城市智能停车数据的处理模式,并设计和实现了数据处理在此模式下的具体解决方案。在业务维度上,停车服务平台的数据处理模块主要涉及日常数据的管理和大批量历史数据的处理两方面的需求。相对应可以通过数据管理系统和大数据处理技术来满足停车服务平台的数据处理需求。首先数据管理系统采用前后端分离的模式,后端部分底层通过使用Spring Boot、Mybatis-Plus、Shiro等Java生态后端技术,前端部分底层通过使用Vue、Ant-design-vue,Webpack等前端技术,主要实现了用户登录、权限管理、数据权限和系统管理等功能。其次,大数据处理又包括大数据平台的构建和大数据实时处理和可视化,其中大数据平台的构建主要通过分析和比较流行大数据生态框架,将多个组件进行整合,初步设计出了可以满足多数批量数据处理业务场景的方案。大数据实时处理和可视化模块包括订单数据、车位数据以及车流量数据的实时采集,实时计算以及实时可视化。通过“数据管理系统+大数据平台+流数据的实时处理和可视化”的模式,来满足城市智能停车数据处理的需求,支持智慧停车后台服务,提升信息共享,缓解停车压力。
智慧交通系统解决方案——基于蚁群算法的智慧停车系统的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,蚁群算法,商业购物中心,停车场的论文, 主要内容为智慧交通解决方案包括智能交通、道路监控、车联网、公路信息化和智慧停车等,其中智慧停车是发展最快且应用最广泛的解决方案之一。随着中国城市化的进程加快以及人民物质水平的提高,城镇居民汽车拥有量不断增加,百姓出行效率越来越高,但是随之而来的“停车难”问题也日益突出,困扰着驾驶员和停车场管理人员。在所有建筑停车场中,购物中心停车难问题尤为突出且典型。另外,购物中心位置往往处于城市繁华地段,人们在停车场花费大量时间寻找停车位而无法做到快速停车,容易导致购物中心外车辆出现排长队现象,增加了城市市政道路的交通拥堵压力。因此,本文设计与实现了一套智慧停车系统用于提高停车场停车效率,并最终以某商业购物中心为例进行仿真验证。主要研究内容如下:首先为实现商业购物中心停车场智能化管理,构建了一种基于物联网技术的智慧停车系统架构。首先,分析了购物中心智慧停车系统需求;然后,设计了智慧停车系统主要功能与业务流程。采用基于Lo Ra无线网络模式的硬件结构设计方案,结合Saa S(Software-as-a-Service)软件即服务模式,设计了智慧停车移动终端和系统后台管理软件功能模块。其次为提高驾驶员在停车场泊车效率,给出了一种基于改进蚁群算法的停车位路径规划方法。首先将停车位与路径抽象成有向节点图;然后,在原始蚁群算法的初始迭代过程中增加随机信息素浓度分布,增强路径选择上的影响力,为寻优过程提供先验指导经验,同时,引入人工蚂蚁的状态转移概率,提高算法的收敛速度和寻优能力。仿真结果表明,本文给出的方法有效降低了车辆路径选择时间。最后以某商业购物中心地上停车场为真实场景,在仿真条件下,部署了智慧停车系统开发环境,围绕智慧停车系统功能需求,开发了系统的移动终端与后台管理软件,实现了基于蚁群算法的智慧停车系统的主要功能模块。本文设计与开发的基于蚁群算法的智慧停车系统将为城市智慧交通系统提供理论基础、技术支持与应用依据。
城市智能停车数据管理系统和大数据处理的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,数据管理系统,大数据实时处理,大数据平台,可视化分析的论文, 主要内容为随着私家车数量的增长,大中城市的停车压力越来越大,单纯地通过拓展停车空间来增加停车位不太现实,更高效的解决方式是智慧停车。作为城市智能停车服务平台(智慧停车项目)后台服务的子模块,本文主要设计了城市智能停车数据的处理模式,并设计和实现了数据处理在此模式下的具体解决方案。在业务维度上,停车服务平台的数据处理模块主要涉及日常数据的管理和大批量历史数据的处理两方面的需求。相对应可以通过数据管理系统和大数据处理技术来满足停车服务平台的数据处理需求。首先数据管理系统采用前后端分离的模式,后端部分底层通过使用Spring Boot、Mybatis-Plus、Shiro等Java生态后端技术,前端部分底层通过使用Vue、Ant-design-vue,Webpack等前端技术,主要实现了用户登录、权限管理、数据权限和系统管理等功能。其次,大数据处理又包括大数据平台的构建和大数据实时处理和可视化,其中大数据平台的构建主要通过分析和比较流行大数据生态框架,将多个组件进行整合,初步设计出了可以满足多数批量数据处理业务场景的方案。大数据实时处理和可视化模块包括订单数据、车位数据以及车流量数据的实时采集,实时计算以及实时可视化。通过“数据管理系统+大数据平台+流数据的实时处理和可视化”的模式,来满足城市智能停车数据处理的需求,支持智慧停车后台服务,提升信息共享,缓解停车压力。
智慧交通系统解决方案——基于蚁群算法的智慧停车系统的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,蚁群算法,商业购物中心,停车场的论文, 主要内容为智慧交通解决方案包括智能交通、道路监控、车联网、公路信息化和智慧停车等,其中智慧停车是发展最快且应用最广泛的解决方案之一。随着中国城市化的进程加快以及人民物质水平的提高,城镇居民汽车拥有量不断增加,百姓出行效率越来越高,但是随之而来的“停车难”问题也日益突出,困扰着驾驶员和停车场管理人员。在所有建筑停车场中,购物中心停车难问题尤为突出且典型。另外,购物中心位置往往处于城市繁华地段,人们在停车场花费大量时间寻找停车位而无法做到快速停车,容易导致购物中心外车辆出现排长队现象,增加了城市市政道路的交通拥堵压力。因此,本文设计与实现了一套智慧停车系统用于提高停车场停车效率,并最终以某商业购物中心为例进行仿真验证。主要研究内容如下:首先为实现商业购物中心停车场智能化管理,构建了一种基于物联网技术的智慧停车系统架构。首先,分析了购物中心智慧停车系统需求;然后,设计了智慧停车系统主要功能与业务流程。采用基于Lo Ra无线网络模式的硬件结构设计方案,结合Saa S(Software-as-a-Service)软件即服务模式,设计了智慧停车移动终端和系统后台管理软件功能模块。其次为提高驾驶员在停车场泊车效率,给出了一种基于改进蚁群算法的停车位路径规划方法。首先将停车位与路径抽象成有向节点图;然后,在原始蚁群算法的初始迭代过程中增加随机信息素浓度分布,增强路径选择上的影响力,为寻优过程提供先验指导经验,同时,引入人工蚂蚁的状态转移概率,提高算法的收敛速度和寻优能力。仿真结果表明,本文给出的方法有效降低了车辆路径选择时间。最后以某商业购物中心地上停车场为真实场景,在仿真条件下,部署了智慧停车系统开发环境,围绕智慧停车系统功能需求,开发了系统的移动终端与后台管理软件,实现了基于蚁群算法的智慧停车系统的主要功能模块。本文设计与开发的基于蚁群算法的智慧停车系统将为城市智慧交通系统提供理论基础、技术支持与应用依据。
城市智能停车数据管理系统和大数据处理的设计与实现
这是一篇关于智慧停车,数据管理系统,大数据实时处理,大数据平台,可视化分析的论文, 主要内容为随着私家车数量的增长,大中城市的停车压力越来越大,单纯地通过拓展停车空间来增加停车位不太现实,更高效的解决方式是智慧停车。作为城市智能停车服务平台(智慧停车项目)后台服务的子模块,本文主要设计了城市智能停车数据的处理模式,并设计和实现了数据处理在此模式下的具体解决方案。在业务维度上,停车服务平台的数据处理模块主要涉及日常数据的管理和大批量历史数据的处理两方面的需求。相对应可以通过数据管理系统和大数据处理技术来满足停车服务平台的数据处理需求。首先数据管理系统采用前后端分离的模式,后端部分底层通过使用Spring Boot、Mybatis-Plus、Shiro等Java生态后端技术,前端部分底层通过使用Vue、Ant-design-vue,Webpack等前端技术,主要实现了用户登录、权限管理、数据权限和系统管理等功能。其次,大数据处理又包括大数据平台的构建和大数据实时处理和可视化,其中大数据平台的构建主要通过分析和比较流行大数据生态框架,将多个组件进行整合,初步设计出了可以满足多数批量数据处理业务场景的方案。大数据实时处理和可视化模块包括订单数据、车位数据以及车流量数据的实时采集,实时计算以及实时可视化。通过“数据管理系统+大数据平台+流数据的实时处理和可视化”的模式,来满足城市智能停车数据处理的需求,支持智慧停车后台服务,提升信息共享,缓解停车压力。
智慧停车系统设计与应用算法研究
这是一篇关于智慧停车,新型链路多跳,图像识别,路径检测,Dijkstra的论文, 主要内容为停车系统是现代停车场实现自动化车辆管理与用户服务的重要辅助系统,一般具备自动计费、空余车位提示等功能,更智能的停车系统一般要求具备车位引导、找车辅助等精准车位管理服务。然而,由于多数停车场位于地下或室内,如何解决室内通信、定位等问题是实现上述服务的关键。现有解决方案多采用WiFi辅助定位配合摄像设备监控车位的方式实现,具有较高的成本和实施难度。针对此问题,本文将论述一种新型链路层多跳自组织网络技术,并利用基于此技术设计的智能物联网终端,配合停车系统的相关算法优化,实现室内的高效通信与精准定位,完成新型智慧停车系统的设计与应用。具体研究内容如下。1.基于新型链路层多跳通信技术的智慧停车系统总体架构设计。智慧停车系统的总体架构由多个层级模块组成,分别为前端感知层、网络通信层、数据分析层、云服务层、后台管理层、应用服务层。新型链路层多跳通信技术具备低时延、高速率、低能耗和抗干扰等特性,适用于在复杂环境内的密集组网,本智慧停车系统将依赖上述技术保证模块间的稳定通信与功能实现。例如智慧停车系统中的手持终端,将通过与布设在停车场内的停车监控终端之间的多跳互联通信,进行实时定位及指令发送,从而实现室内停车场精准定位与车位引导服务。2.相关算法设计。针对停车系统的关键功能,本文将对相关室内定位算法、车位占用识别算法、路径导航算法、车位分配算法等进行优化改进,以匹配系统目标。提出一种优化的直接路径(Direct Path,DP)检测方法,提高DP检测效率,进而采用多向传输时间(Multidirectional transmission time,MTT)方法实现室内的精准定位;提出一种基于改进YOLO损失函数的车辆目标检测算法,通过深度学习模型提取车辆特征并进行位置框预测与目标分类,后利用目标框与先验框的位置比对判断车位空余情况;提出一种时变最短路径规划算法,通过对弧传输时间估计的优化,利用Dijkstra算法进行路径计算,最终实现路径导航;提出一种基于广播技术与平衡函数的算法,结合车位坐标信息,实现车位的最优分配。3.智慧停车系统的实现与应用分析。基于上述系统架构与应用算法,实现智能停车系统的仿真实现。系统利用停车终端获取车辆图像,通过新型链路层多跳网络将图像传输至云服务端,在云端进行信息处理,识别停车位空余情况,并将结果发送至后台管理系统,最终呈现于用户手持终端上。用户可通过手持终端进行功能选择,体验自动化停车及找车引导服务。本文通过系统架构设计与基于相关多种优化算法的功能优化,实现了更高效、更精准的停车管理服务系统。本系统在一定程度上丰富了新型链路层多跳通信技术的应用范围,并对智能停车系统中的车位引导、找车辅助等问题提出了创新的解决方案,具备较强的现实意义。
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