張 溪，王 偉，黃遞全

（1.國家測繪地理信息局 重慶測繪院，重慶 400015）

面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺設(shè)計與應(yīng)用

張 溪1，王 偉1，黃遞全1

（1.國家測繪地理信息局 重慶測繪院，重慶 400015）

通過研究物聯(lián)網(wǎng)信息獲取、傳輸與交換的關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計并開發(fā)了面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺；實現(xiàn)了海量多源空間目標的地理位置及狀態(tài)信息的實時獲取、海量數(shù)據(jù)云存儲和服務(wù)分發(fā)，可滿足智慧城市多源信息實時感知獲取的需求。通過車聯(lián)網(wǎng)的實例應(yīng)用，證明了該平臺的科學(xué)性和實用性。

物聯(lián)網(wǎng)；傳感網(wǎng)；智慧城市

隨著數(shù)字城市的大力發(fā)展，以及傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、無線寬帶網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的涌現(xiàn)及應(yīng)用[1-4]，城市變得越來越智慧，智慧城市逐步從概念走向開發(fā)和應(yīng)用。數(shù)字城市和物聯(lián)網(wǎng)是智慧城市建設(shè)的兩大基礎(chǔ)。數(shù)字城市技術(shù)已經(jīng)成熟并被廣泛應(yīng)用，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在測繪行業(yè)的應(yīng)用還處于探索階段，沒有形成統(tǒng)一的標準。本文研究了基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的空間目標狀態(tài)信息實時獲取、傳輸與交換關(guān)鍵技術(shù)，并設(shè)計開發(fā)了面向智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺，實現(xiàn)了空間目標地理位置及狀態(tài)信息的實時獲取、海量存儲和服務(wù)分發(fā)及應(yīng)用。

1 平臺架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺主要包括前端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、中間層云計算數(shù)據(jù)中心和后端各種智慧城市應(yīng)用。平臺總體架構(gòu)設(shè)計為3層，分別為采集層、服務(wù)層和應(yīng)用層，如圖1所示。

采集層由海量的分布式采集終端組成；采集終端最重要組成部分是中央控制單元，負責(zé)接收并解析多源傳感器數(shù)據(jù)，按自定義通信協(xié)議，通過通信網(wǎng)關(guān)實時將其推送至服務(wù)層云計算數(shù)據(jù)中心。服務(wù)層由信息網(wǎng)關(guān)和云計算數(shù)據(jù)中心組成，信息網(wǎng)關(guān)實時接收多源分布式的傳感器數(shù)據(jù)，云計算數(shù)據(jù)中心將其進行分類存儲并提供實時數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)。應(yīng)用層以多種平臺多種方式對海量空間目標的實時狀態(tài)信息進行展現(xiàn)并統(tǒng)計分析應(yīng)用。

2 平臺開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 多源傳感器多線程數(shù)據(jù)管理

前端采集系統(tǒng)負責(zé)實時收集各傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)過解析處理，通過信息網(wǎng)關(guān)發(fā)送到云計算數(shù)據(jù)中心存儲。前端采集系統(tǒng)需要協(xié)調(diào)多源傳感器數(shù)據(jù)的接收、存儲、顯示、發(fā)送等線程，對多個任務(wù)予以控制。多線程的有效管理可提高系統(tǒng)的效率，實現(xiàn)在同一時間內(nèi)完成多項任務(wù)。其中用于數(shù)據(jù)顯示的UI更新線程采用異步后臺運行技術(shù)；斷線重連線程，監(jiān)測斷線情況，并重新鏈接服務(wù)器。

圖1 平臺總體架構(gòu)

2.2 信息網(wǎng)關(guān)實時緩存

面對眾多終端同時上傳的海量數(shù)據(jù)，如果直接向數(shù)據(jù)庫存儲勢必造成信息網(wǎng)關(guān)嚴重阻塞，影響數(shù)據(jù)實時性，大幅降低信息網(wǎng)關(guān)性能。為了解決這一問題，設(shè)計了信息網(wǎng)關(guān)實時數(shù)據(jù)緩存。通過數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，在系統(tǒng)中劃出一部分內(nèi)存作為實時數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，將解析成功的數(shù)據(jù)存入緩存池，因為內(nèi)存的讀取速度比數(shù)據(jù)庫讀取速度要高幾個數(shù)量級，所以通過這種技術(shù)可極大減少信息網(wǎng)關(guān)實時數(shù)據(jù)的阻塞機率，使信息網(wǎng)關(guān)發(fā)揮更高性能。

2.3 海量時空序列數(shù)據(jù)云存儲云服務(wù)

傳統(tǒng)單機服務(wù)器和關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲模式對海量傳感器實時并發(fā)大數(shù)據(jù)的支持能力有限，且很難進行伸縮式擴展。而物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心對實時并發(fā)大數(shù)據(jù)的存取性能要求很高，這種模式往往是數(shù)據(jù)中心的性能瓶頸。

云計算的資源是動態(tài)擴展且虛擬化的，通過互聯(lián)網(wǎng)提供，終端用戶不需了解云中基礎(chǔ)設(shè)施的細節(jié)，不必具有專業(yè)的云技術(shù)知識，只關(guān)注自身真正需要什么樣的資源以及如何通過網(wǎng)絡(luò)來獲得相應(yīng)的服務(wù)。云計算技術(shù)是解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心性能瓶頸的有效手段[5-7]。通過部署大數(shù)據(jù)Hadoop平臺，基于分布式數(shù)據(jù)庫HBase進行海量實時時空序列數(shù)據(jù)云存儲，然后通過Hadoop平臺提供的Hive數(shù)據(jù)倉庫等工具來對數(shù)據(jù)進行存儲管理和云服務(wù)。

2.4 多源實時數(shù)據(jù)靈活展現(xiàn)

應(yīng)用層采用了多種數(shù)據(jù)源并將其有機集成，提供綜合統(tǒng)計分析操作及展示功能。其中采用的數(shù)據(jù)可包括天地圖底圖數(shù)據(jù)、實時視頻流數(shù)據(jù)、云服務(wù)提供的終端GPS及各種傳感器數(shù)據(jù)。傳感器實時數(shù)據(jù)可采用多種展現(xiàn)形式，如文本展現(xiàn)、儀表盤展現(xiàn)、數(shù)據(jù)實時折線圖展現(xiàn)。儀表盤和實時折線圖使得展現(xiàn)效果更加直觀，具有很好的用戶體驗效果。

3 平臺應(yīng)用

基于物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺，以汽車為載體開展了車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。在汽車上裝載各種傳感器，如GPS、速度、油壓、油量等，通過物聯(lián)網(wǎng)平臺對車輛及其終端傳感器進行統(tǒng)一管理，如圖2所示。

圖2 車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用界面

車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是基于B/S架構(gòu)FlexViewer框架，使用ArcGIS API for Flex進行開發(fā)的，用戶通過瀏覽器即可訪問。它可以對車輛信息進行實時監(jiān)控、超限預(yù)警、統(tǒng)計分析、歷史軌跡回放等，并通過多種形式將信息展現(xiàn)給用戶。圖3以時間為橫軸，速度為縱軸，以實時折線圖的形式顯示實時速度，可更加直觀地了解傳感器數(shù)據(jù)的變化趨勢。圖4是對某時段的某車輛GPS軌跡進行查詢回放。

圖3 速度實時趨勢圖

圖4 歷史軌跡回放

4 結(jié) 語

物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺設(shè)計具有高可用性和高擴展性的特點，可滿足智慧城市中多源信息的實時獲取、海量存儲和服務(wù)分發(fā)等需求。通過擴展增加各種類型傳感器，該平臺可應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)、地質(zhì)災(zāi)害防治、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。

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B

1672-4623（2016）03-0013-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.03.005

張溪，博士，工程師，主要從事地理國情監(jiān)測、信息化測繪體系建設(shè)等實施工作。

2015-04-30。

項目來源：國家測繪地理信息局2014年基礎(chǔ)測繪科技資助項目。