基于云计算的智能高清视频监控系统研究

网络视频监控系统对海量视频数据存储和智能视频分析服务的需求日益突出,针对系统硬件计算能力有限,不能满足用户需求的多样性,系统扩展性受到存储设备容量的限制等问题,通过虚拟化技术构建云计算基础资源池,以Hadoop分布式文件系统存储海量视频数据,使用MapReduce编程模型实现大规模并行计算,提高了系统的可扩展性和可靠性,为用户提供实时视频监控和智能视频分析服务.     

基于云计算的智能交通系统研究

智能交通系统在我国的发展处于起步阶段,还面临诸多问题,如海量数据不能有效整合、偏远地区设备落后等。云计算技术将为智能交通系统带来新的发展空间,两者的结合是未来的发展趋势。通过研究云计算技术在智能交通系统中的应用,提出了基于云计算技术的智能交通系统平台(智能交通云),解决了交通信息共享、设备落后等问题。     

基于云计算的智能交通系统平台研究

智能交通系统(ITS)是一种信息化、智能化、社会化的新型现代交通系统。云计算将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度,构成一个计算资源池向用户按需服务。本文通过研究云计算技术在智能交通领域的应用,提出基于云计算的ITS平台,解决了共享处理海量交通信息的难题。     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

云计算数据库中集成化数据智能挖掘算法研究

为实现高效、快速、准确的信息挖掘,笔者设计了一种云计算数据库中集成化数据智能挖掘算法,通过研究基于MapReduce的云计算平台集成化数据智能挖掘技术,对yarn云计算的智能挖掘算法架构进行划分,完成对集成化数据的映射归约,利用HDFS编程构建模型。实验结果表明:运用MapReduce的云计算可以更高效、精准地完成集成化数据智能挖掘。     

以视频和GIS为主源数据的城市智能交通模式

在分析城市智能交通技术应用现状以及城市智能交通发展趋势的基础上,设计了一个以城市交通视频数据和城市地理信息系统为主源数据的智能交通模式,重点讨论了其中的智能交通路口、城市交通控制中心以及个性化出行导航的关键技术。以视频和GIS为主源数据的城市智能交通模式能够采取主动服务的方式,能在较少车辆客户端投入和参与的情况下,满足大规模的城市交通信息服务等高级的交通智能要求。     

高实时要求的嵌入式智能计算云平台设计

智能云计算是下一代智能作战装备的发展趋势,本文针对军事应用场景下的高实时性要求,介绍一种嵌入式智能云计算平台.该系统基于ARM+DSP+FPGA架构,采用MapReduce技术,可实现大数据智能计算方法在典型军事应用场景下的应用.     

基于云计算的智能交通信息采集系统设计与实现

智能交通是车与互联网运用物联网技术联系在一起所触发的产物,简而言之就是车联网.该文主要概述了智能交通模型的简单模型及其实现,包括如何采集信息,如何联系各个系统及其子程序,可以随时了解交通和道路天气的实时动态,也可以根据道路状况智能地推荐更优化的路线等.该部分主要提出了将智能交通系统和云计算联系在一起的解决方案,从云计算...     

视频交通参数检测技术研究现状及发展趋势

车流量、车速、车道占有率等交通参数是智能交通发挥作用的前提和基础,也是智能交通系统的关键所在,视频交通参数检测可为其提供丰富的交通信息。文章首先介绍了车辆检测的方法,并对基于虚拟检测器和基于目标提取和跟踪的交通参数提取技术进行了分析,同时介绍了近年来提出的一些基于视频的交通参数提取的算法和步骤,最后分析了视频交通参数检测技术的研究方向、存在问题及发展展望。     

云计算技术在计算机数据处理中的应用

云计算是利用分布式的高性能计算机实现分布式数据计算和存储的一种方式。云计算可以充分利用远程计算机的优势,最大化利用网络的优势,在云端实现本地计算机无法实现和实现困难的大数据计算。基于此,结合前人的研究经验和现有的云计算技术计算模型,通过分析网络资源和云端服务器,提出了云计算技术在数据处理中的应用模型和发展策略,为广大云计算技术研究人员提供参考。     

Ontology-based access control model for security policy reasoning in cloud computing

There are many security issues in cloud computing service environments, including virtualization, distributed big-data processing, serviceability, traffic management, application security, access control, authentication, and cryptography, among others. In particular, data access using various resources requires an authentication and access control model for integrated management and control in cloud computing environments. Cloud computing services are differentiated according to security policies because of differences in the permitted access right between service providers and users. RBAC (Role-based access control) and C-RBAC (Context-aware RBAC) models do not suggest effective and practical solutions for managers and users based on dynamic access control methods, suggesting a need for a new model of dynamic access control that can address the limitations of cloud computing characteristics. This paper proposes Onto-ACM (ontology-based access control model), a semantic analysis model that can address the difference in the permitted access control between service providers and users. The proposed model is a model of intelligent context-aware access for proactively applying the access level of resource access based on ontology reasoning and semantic analysis method.     

面向智慧交通的图像处理与边缘计算

随着全球人口的持续增长和城市化进程的加速,道路拥挤、交通事故和污染排放增加等问题日益严重。智慧交通系统旨在借助先进的信息与通信技术建成高效安全、环保舒适的交通与运输体系,提供全方位的交通信息服务和安全高效、经济快捷的交通运输与出行服务。经过各国多年来的竭力推进与发展,智慧交通系统在交通管理、自动驾驶与车路协同等方向均得到广泛的应用。智慧交通的发展离不开通信、计算机与控制等研究方向的突破与创新。其中,图像处理作为智慧交通系统的核心技术之一,它的研究进展直接影响着智慧交通系统的部署。图像处理技术是指计算机对图像进行增强、复原、提取特征、分类和分割等技术处理,通过对交通视觉图像的处理,为智慧交通系统的感知、识别、检测、跟踪和路径规划等功能提供了最直接与重要的信息。此外,面对智慧交通系统所产生的大量数据计算任务,边缘计算技术则将中心云服务下沉至各边缘节点附近,不但能够优化算力负载分配,还能够满足智慧交通应用与服务对低时延、高响应速度的需求。本文从智慧交通系统的发展现状入手,分别围绕面向智慧交通的图像处理与边缘计算技术,阐述其研究热点与前沿进展,汇总与比较国内外的相关学术和产业成果,并对智慧交通系统中的图像处理及边缘计算技术未来的发展进行总结分析与趋势展望。     

Android智能手机的云服务应用研究

云计算的应用目标并不仅局限于PC,随着移动互联网的蓬勃发展,基于手机等移动终端的云服务已成为IT行业炙手可热的新业务发展模式。本文基于Openmobster搭建移动云计算环境,并利用Android智能手机作为终端来访问云端服务器资源,以数据传输的事务处理为应用背景,采用c／s模式和B／S模式相结合的方式,建立了云服务下移动智能终端信息采集和处理的基础架构,并根据此架构初步实现了追踪定位的功能。该方法通过无线网络连接,利用服务器端与手机客户端的即时通信,实现了为Android智能手机提供云推送和云同步的服务。     

基于云计算的手机智能出租车呼叫系统

针对目前交通拥堵致使出行打车难的问题,设计并实现一种基于云计算的手机智能出租车呼叫系统。该系统由云服务器和Android手机客户端组成,服务器利用云计算环境下的Map-Reduce并行编程模型对K-means聚类算法实施并行化,提高推送信息的质量和效率;客户端分别利用LocationClient、MapView和MKOfflineMap接口实现定位服务、图层展示更新和百度离线地图服务功能,通过Android智能手机平台为用户提供及时、准确的信息服务。在客户端和服务器之间,利用RPC服务推送Protocol Buffer协议序列化的信息。实验结果表明,与滴滴打车软件相比,该系统的搜索推荐效率提高了20%左右,离线地图展示及定位流量比在线方法减少了90%以上,快速响应性能较好。     

基于宽容训练和隐私保护的快速监控视频检索模型

监控视频关键帧检索和属性查找在交通、安防、教育等领域具有众多应用场景,应用深度学习模型处理海量视频数据在一定程度上缓解了人力消耗,但是存在隐私泄露、计算资源消耗大、时间长等特点.基于上述场景,提出了一个面向大规模监控视频的安全、快速的视频检索模型.具体地,根据云端算力大、监控摄像头算力规模小的特点,在云端部署重量级模型,并使用所提出的宽容训练策略对其进行定制化知识蒸馏,将蒸馏后的轻量级模型部署在监控摄像头内,同时使用局部加密算法对图像敏感部分进行加密,结合云端TEE技术和用户授权机制,在极低资源消耗的情况下实现隐私保护.通过合理控制蒸馏策略的“容忍度”,能够较好地平衡摄像头视频输入阶段和云端检索阶段的耗时,在保证极高准确率的前提下,保证极低的检索时延.相比于传统检索方法,该模型具有安全高效、可伸缩、低延时的特点.实验结果显示,在多个公开数据集上,该模型相比于传统检索方法提供9×-133×的加速.     

云计算技术在未来智能电网信息处理平台中的应用

未来的电网将会是一个高度自动化、智能化的电网,如此一个庞大、复杂的系统从发电、输电一直到变、配、用电的过程时刻都会生成海量的电能信息及设备运行状态数据,这就需要一个强有力的信息处理平台作为支撑,且这个平台应具有对海量数据的可靠存储、准确分析、实时同步更新及共享的功能,尤其是音视频等异构数据的分析与处理.云计算技术在大数据处理中具有得天独厚的优势,本文将云计算技术引入到未来智能电网的信息处理平台的建设中,针对未来智能电网信息处理平台的各项功能需求,对比目前电网信息处理平台的诸多瓶颈进行深层次的探讨,证明了将云计算技术应用到未来智能电网信息处理平台中的可行性。     

质心粒子群优化算法在云计算路径规划中的应用

云计算是一种为了解决海量数据处理要求的新型技术,云端数据资源的路由规划一直是研究的重点。粒子群优化算法具有智能搜索、全局优化、收敛速度快等特点。为了提高在云数据库路径选择的效率,在标准粒子群算法的基础上,提出了一种改进型的基于质心的粒子群优化算法模型,该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库。仿真实验结果表明,该算法在采用合适的参数情况下具有良好的吞吐量,能有效地提高云计算的效率。     

间接计算模型和间接形式化方法

本文旨在从人机交互界面与协同计算程序结合而构成协同智能计算系统的角度,论述间接计算模型和间接形式化方法结合所支持的优化云计算技术原理。本文在系统回顾图灵可计算理论、克莱尼小字符串形式理论、冯诺依曼数字计算机体系结构和图灵人工智能判定假设等前人理论研究成果对主流数字计算机通用范式影响的基础之上,着重介绍了笔者设计的间接计算模型和大、小字符串兼容的问接形式化理论,并以中文信息数据为例介绍了协同智能计算系统原型的设计构想。其意义是该成果有利于从数据中心到知识中心优化云计算。     

云计算平台异常行为检测系统的设计与实现

针对传统网络安全设备对云计算平台中虚拟机内部发生的蠕虫病毒、地址解析协议(ARP)广播攻击等异常行为失效的问题,设计了基于VMware的云计算平台下异常行为检测技术架构,提出了云计算下有特征码的蠕虫病毒异常行为检测,和基于突变理论的无特征码的异常行为检测,并针对两种异常行为提出了"侦测-隔离-治愈-恢复"智能处理云安全机制.系统融合云计算下异常行为检测,云计算下事件与防卫管理,和云计算下ARP广播检测三种功能于一体.实验结果表明,系统能实时提供云计算环境下异常行为的采集及分析,每隔5秒自动刷新实时流量资料,且吞吐量可达到640 Gb的处理能力,能够将被保护链路中异常流量所占用带宽降至总拥有带宽的5%以下,解决了云计算下的异常行为检测和防护问题.