用于源头治超的运输车辆云服务监控平台设计与实现
这是一篇关于Netty,实时监控系统,高并发,高吞吐,云端标定,Android的论文, 主要内容为随着我国交通运输产业迅速发展,大型货车的数量越来越多。部分车辆出现超载超重现象,对公路和桥梁造成严重破坏,对人民的生命安全带来重大隐患。现行的治超方法,都是在超载发生后进行治理,司机与监控系统的交互性差。本文以源头治理超载为出发点,设计和实现运输车辆云服务监控平台,实时监控货车的载荷情况,对解决道路交通超载问题具有重大意义。论文的主要工作如下:(1)对车辆监控平台进行研究。根据平台功能需求,选择微服务的架构风格实现系统的开发,将监控平台拆分为通信服务系统、应用服务系统和Android移动客户端这三个子系统,实现监控平台。(2)设计传感器的云端标定,用传统标定方法对传感器进行标定,要做大量重复性工作,工作繁琐效率低下。云端标定,将标定结果存储在云端,将存储的数据进行拟合处理,并将拟合结果存储起来,通过云计算,计算出货车的载重量。(3)设计并实现云服务监控平台。基于Netty框架实现高并发的通信服务。基于Spring Boot框架,设计实现应用服务系统,应用服务系统分为用户服务、查询服务和标定服务,通过微服务之间的协调,完成高并发、高可用的实时车载监控平台。(4)设计实现Android移动终端。将服务端检测的车辆信息展现给用户。让货车司机能够实时获悉货车的装载情况,当将要到达核载时进行预警,超载后进行报警,通知司机卸货,实现预防超载。从根源上解决超载问题。(5)对系统进行部署和测试,测试结果表明,车载终端能够将车辆信息收集并传输给监控平台,平台能够快速响应移动端的请求。监控平台能够兼容JT/T808协议,满足高并发的设计要求。平台的终端负载能力、响应速度、资源消耗以及数据库的吞吐能力均满足平台的最初设计。
基于深度学习的CFA图像复原方法及硬件加速技术研究
这是一篇关于硬件加速,分组自膨胀卷积,CFA图像复原,高吞吐,图像实时处理的论文, 主要内容为彩色图像通常是采用覆盖有色彩滤波阵列(Color Filter Array,CFA)的CCD/CMOS传感器完成采集,通过这种空间采样方式采集到的CFA图像不仅缺少完整的颜色信息,而且还夹杂着传感器测量噪声,从而严重影响人类视觉系统从上述CFA图像中获取有效信息。因此,需进行包含图像去噪和图像去马赛克的CFA图像复原处理,将其还原成反映真实场景纹理和色彩的RGB图像才能有效的应用于国防安全、AIo T和安防监控等重要领域。然而现有传统方法在CFA图像复原过程中难以保持场景细节信息而且易于引入伪色,新兴的深度学习方法虽复原性能更好,但因参数量和计算量巨大,难以满足硬件部署时严苛的功耗和延时要求。鉴于此,本文深入研究了性能更高的轻量化CFA图像复原神经网络模型并设计了与之适配的硬件加速系统。本文结合单CCD/CMOS传感器的成像原理,在分析CFA图像产生机理的基础上,建立了CFA图像复原模型,并提出了结合分组自膨胀卷积的轻量化联合去噪全马赛克网络模型JDD-GADCNN。由于所提出的分组自膨胀卷积可根据场景自适应调整卷积的空间采样位置,其特征表达能力更强,得益于此,JDD-GADCNN模型能够更为精准的抑制噪声并还原出真实色彩的RGB图像。基于合成噪声和真实噪声的CFA图像复原实验结果表明,相比于传统CFA图像复原方法,本文方法复原的图像质量得到显著提升,而相比于经典深度学习CFA图像复原方法,本文方法在保持同等复原质量下,大幅降低了模型的参数量和计算量。为了在嵌入式移动硬件平台上高效部署JDD-GADCNN模型,本文还对算法模型进行了混合精度量化调控,在保证模型性能的前提下进一步降低了卷积的计算复杂度和存储需求。本文针对混合精度量化后的网络模型,设计了高性能、低功耗且可实现灵活配置的硬件加速系统。首先,提出了基于GEMM的统一四核Conv Engine单元,通过基于DRU的分组自膨胀卷积控制逻辑和Pointwise卷积控制逻辑对四核Conv Engine单元进行控制即可分时复用四核Conv Engine单元,以实现多种大小卷积核的标准卷积、自膨胀卷积、分组卷积以及Pointwise卷积的计算。其次,在四核Conv Engine单元流水线后方设计了Float Core对卷积结果进行带宽转换并完成Qtz-BN的浮点数据计算。此外,本文还设计了硬件加速系统的任务专用指令集,并基于此,设计了主从控制逻辑单元,通过控制数据调度并配置和调用上述电路单元组成的单层运算单元,以实现完整的网络模型计算。最后,基于FPGA的原型验证实验结果证实,所设计的硬件加速系统正确的运行了JDD-GADCNN模型并获得了更高的计算效率,处理FHD图像的帧频可达到29.5 FPS,满足了实时处理要求,帧率能效比达到了Nvidia GTX1080Ti GPU的29.94倍。不仅如此,本文设计的硬件加速系统的吞吐率达到了978 GOPs,能效比是现有的硬件加速器的3.5倍以上。本文的研究成果可进一步设计为专用集成电路并部署于CCD/CMOS传感器后端代替传统的图像去噪和图像去马赛克电路,使其获得更高质量的图像。
用于源头治超的运输车辆云服务监控平台设计与实现
这是一篇关于Netty,实时监控系统,高并发,高吞吐,云端标定,Android的论文, 主要内容为随着我国交通运输产业迅速发展,大型货车的数量越来越多。部分车辆出现超载超重现象,对公路和桥梁造成严重破坏,对人民的生命安全带来重大隐患。现行的治超方法,都是在超载发生后进行治理,司机与监控系统的交互性差。本文以源头治理超载为出发点,设计和实现运输车辆云服务监控平台,实时监控货车的载荷情况,对解决道路交通超载问题具有重大意义。论文的主要工作如下:(1)对车辆监控平台进行研究。根据平台功能需求,选择微服务的架构风格实现系统的开发,将监控平台拆分为通信服务系统、应用服务系统和Android移动客户端这三个子系统,实现监控平台。(2)设计传感器的云端标定,用传统标定方法对传感器进行标定,要做大量重复性工作,工作繁琐效率低下。云端标定,将标定结果存储在云端,将存储的数据进行拟合处理,并将拟合结果存储起来,通过云计算,计算出货车的载重量。(3)设计并实现云服务监控平台。基于Netty框架实现高并发的通信服务。基于Spring Boot框架,设计实现应用服务系统,应用服务系统分为用户服务、查询服务和标定服务,通过微服务之间的协调,完成高并发、高可用的实时车载监控平台。(4)设计实现Android移动终端。将服务端检测的车辆信息展现给用户。让货车司机能够实时获悉货车的装载情况,当将要到达核载时进行预警,超载后进行报警,通知司机卸货,实现预防超载。从根源上解决超载问题。(5)对系统进行部署和测试,测试结果表明,车载终端能够将车辆信息收集并传输给监控平台,平台能够快速响应移动端的请求。监控平台能够兼容JT/T808协议,满足高并发的设计要求。平台的终端负载能力、响应速度、资源消耗以及数据库的吞吐能力均满足平台的最初设计。
用于源头治超的运输车辆云服务监控平台设计与实现
这是一篇关于Netty,实时监控系统,高并发,高吞吐,云端标定,Android的论文, 主要内容为随着我国交通运输产业迅速发展,大型货车的数量越来越多。部分车辆出现超载超重现象,对公路和桥梁造成严重破坏,对人民的生命安全带来重大隐患。现行的治超方法,都是在超载发生后进行治理,司机与监控系统的交互性差。本文以源头治理超载为出发点,设计和实现运输车辆云服务监控平台,实时监控货车的载荷情况,对解决道路交通超载问题具有重大意义。论文的主要工作如下:(1)对车辆监控平台进行研究。根据平台功能需求,选择微服务的架构风格实现系统的开发,将监控平台拆分为通信服务系统、应用服务系统和Android移动客户端这三个子系统,实现监控平台。(2)设计传感器的云端标定,用传统标定方法对传感器进行标定,要做大量重复性工作,工作繁琐效率低下。云端标定,将标定结果存储在云端,将存储的数据进行拟合处理,并将拟合结果存储起来,通过云计算,计算出货车的载重量。(3)设计并实现云服务监控平台。基于Netty框架实现高并发的通信服务。基于Spring Boot框架,设计实现应用服务系统,应用服务系统分为用户服务、查询服务和标定服务,通过微服务之间的协调,完成高并发、高可用的实时车载监控平台。(4)设计实现Android移动终端。将服务端检测的车辆信息展现给用户。让货车司机能够实时获悉货车的装载情况,当将要到达核载时进行预警,超载后进行报警,通知司机卸货,实现预防超载。从根源上解决超载问题。(5)对系统进行部署和测试,测试结果表明,车载终端能够将车辆信息收集并传输给监控平台,平台能够快速响应移动端的请求。监控平台能够兼容JT/T808协议,满足高并发的设计要求。平台的终端负载能力、响应速度、资源消耗以及数据库的吞吐能力均满足平台的最初设计。
一种高吞吐分布式消息中间件的设计与实现
这是一篇关于消息中间件,分布式系统,高吞吐,Netty框架的论文, 主要内容为互联网应用的不断发展和完善正在推动企业项目从传统的单体架构向微服务架构转型,将集中式的系统按照业务特点垂直拆分成多个规模相对较小的独立服务,可有效降低系统的运维成本,提高版本迭代的开发效率,每个服务单独部署的方式也带来了灵活的集群规模调整方式,使得系统弹性扩容变的更加轻量级。伴随系统垂直拆分而来的还有各服务之间的网络通信需求,消息中间件就是一种为不同系统或同一系统内不同模块提供可靠的异步网络通信的分布式框架,接收来自上游服务的消息,存储后转发给下游服务,在系统架构中起着承上启下的作用。然而在企业实际生产使用中的主流消息中间件产品还存在着抗消息堆积能力差,负载能力弱以及弹性扩容能力差等问题。针对以上问题和企业在生产应用中的实际需求,本文设计并实现了一款高吞吐消息中间件Whale MQ,能够在正确实现消息传递的基础上允许海量消息的存储和堆积,提供高效稳定的性能表现,本文的主要研究内容和成果如下:(1)针对Kafka在架构设计上的问题和缺陷,本文提出如下优化方案:基于关系型数据库设计并实现中间件的路由中心(Meta Server),提供服务注册,集群健康状态监控和路由动态发现等服务;设计基于队列文件的消息持久化模型以平衡Kakfa高性能与稳定性的关系,并引入二级缓存结构来实现消息的批量存储,减少中间件与磁盘之间的IO次数;设计灵活的消息消费模型和队列动态映射机制,提高中间件的弹性扩容能力;(2)基于本中间件中各模块通信需求定制轻量级的网络通信协议,遵循约定大于配置的原则,在尽量压缩协议信息在数据包占比的同时兼顾协议的可扩展性,允许业务方灵活扩展,实现通信的定制化,最后引入Netty框架实现高效的网络通信模块;(3)对本中间件进行功能,性能和可靠性三方面的测试和分析。功能测试主要用于验证本中间件的基本功能是否正确可用;性能测试用于测试本中间件在异步落盘异步复制等八种实验场景下的负载能力和吞吐量,并与高吞吐消息中间件Kafka进行对比,实验证明本中间件在两主两从标准部署架构下单主题(Topic)发送TPS(Transactions Per Second)可达到46K,能够满足绝大多数应用场景的需要,且性能随Topic数量提升变化不大,表现稳定;可靠性测试对比了本中间件在多机房部署方式下的容灾能力,实验效果符合预期。
高频交易系统的研究与设计
这是一篇关于高频交易,低时延,高吞吐,可观测性,分布式的论文, 主要内容为高频交易是指利用计算机的运算优势来迅速探测出市场金融产品微小价格差异并从中套利的一种金融交易方式,它在解决大量资金流动性问题的同时也平滑了市场价格、促进了市场的稳定。目前,随着高频交易的规模激增和交易策略的不断创新,已经逐渐成为全球金融领域的一个研究热点。目前市场上主要的高频交易系统都是基于FPGA(Field Programmable Gate Array)可编程逻辑设备,或者底层编程语言C++来实现的。这两种实现方式存在研发效率低下、研发成本昂贵、安全漏洞不易发现等问题,阻碍了高频交易的算法更新以及快速迭代需求。因此,本文研究并设计出一种基于高级编程语言来实现的高频交易系统架构,并且符合高频交易系统对于时延、吞吐及安全性的极致要求,以此来达到简化高频交易系统的开发门槛降低研发成本的目的。本文的主要工作如下:1)基于对高级编程语言详细的分析与研究,明确基于Java开发高频交易系统的可行性,提出并设计了基于Mmap的内存数据库以降低了数据存取时延。对于影响时延的GC(Garbage Collector)机制进行了详细的量化分析,提出了一种基于复用技术的对象池算法,减轻了GC的频率与时长。实验验证使用该算法可以使得进程内指令的穿透时延均值降低5毫秒。2)基于对吞吐量的定义与分析,提出了基于Reactor模式及事件驱动的策略,通过设计基于流量的均匀分区算法和分布式ID生成策略,解决了高频交易系统由单机向分布式架构演变的主要问题,增强了高频交易系统的吞吐量。实验验证网络及线程传递的吞吐量符合高频交易系统需求。3)通过引入成熟的日志、监控、任务调度等技术,设计了高频交易系统通用的观测运维策略,提升了高频交易系统的安全性,降低了维护复杂性。最后在以上研究的基础上,提出了一套基于高级语言开发的高频交易系统设计原则及通用架构,降低了高频交易系统的开发难度,促进高频交易系统的推广。
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