云计算平台下智能车辆管理系统的研究与设计

摘要：针对目前汽车的保有量的急速增加，与汽车有关的数据也是海量的，由此给社会和企业带来了一个车辆管理难的问题，本文利用现有的基于互联网的以数据为中心的新型超级计算模式云计算平台，重点研究云计算平台下数据挖掘的理论和技术，设计了云计算平台和数据挖掘平台的接口及PC机或者智能终端与系统的接口并在此基础上开发了一个基于云计算的智能车辆管理系统。实验证明，该系统可以对客户数据及车辆数据进行归类后，而便于对车辆及客户进行管理，实现智能社会，从而降低企业开支，提高企业效益。

关键词：云计算平台智能车辆管理系统

1 概述

近年来随着我国经济的高速发展，汽车消费高速增长，汽车保有量也越来越大，由此给社会和企业带来了一个车辆管理难的问题，随着车辆档案、车辆维修等资料的增加，也增加管理人员劳动强度，对车辆的费用的汇总、分类的要求矛盾日渐突出。本文介绍的是一个基于云计算平台下数据挖掘的车辆管理系统，以规范对车辆信息的管理，提高企业的办事效率，为今后的智能社会提供一定参考价值。重点研究在海量的数据中的提取用户所需的有用信息，其关键技术是选择数据挖掘及其计算平台。

2 系统架构

2.1 模型

系统的架构主要分为三部分：一是数据库应用程序，二是数据挖掘平台层，三是云计算平台层。云计算平台层主要是构建实现数据的存储、计算等功能，是为数据挖掘平台提供基础服务的。数据挖掘平台层是一个连接层，主要处理数据挖掘的部分的，与数据库应用程序层进行信息的沟通，为云计算平台的提供接口。数据库应用程序层是面向数据库程序的开发者的，开发用户程序可以从中获得需要的接口，还可以调用下层数据挖掘平台层的接口，将数据挖掘层所需的资源传送过去。

系统使用简单易操作，因为用户只需根据界面操作，而不用去管目标系统内部的设计和运行，只需把需要的信息在程序中表示，则系统会自动的显示结果。程序开发人员也通过调用系统中的各种接口，就能开发出新的程序，同时开发的程序还移植到别的平台。

2.2 云计算平台层

云计算平台主要包括三层结构: 计算云、数据云、存储云。计算云提供计算服务，数据云提供数据管理服务，存储云主要提供存储服务。

2.3 数据挖掘平台层

数据挖掘平台层由5个模块组成，分别为工作流模块，数据装载模块，ETL模块，数据挖掘算法模块和结果显示模块。工作流模块实现对各个数据挖掘步骤及模块总控、调度功能；数据装载模块将源数据从智能用户终端载入云计算平台的DFS系统；挖掘所需的源数据则经过并行ETL模块进行预处理，并向云计算平台提交待执行的任务，云计算平台执行后并反馈结果，存放于DFS；数据挖掘算法模块实现向云计算平台提供挖掘需要的数据挖掘算法任务，由云计算平台执行并反馈结果，存放于DFS；结果显示模块则显示用户数据挖掘算法的结果。

2.4 应用程序平台层

应用程序平台层是用户编写应用程序时要用到的层，主要包括的模块有视图模块、内容提供模块、资源管理模块和算法库中的API。视图模块非常丰富而且可以扩展，它包括建立应用程序的基本组件，主要有内嵌的WEB浏览器、及数据库开发的控件。内容提供模块主要功能是应用程序间的数据提供和共享，即应用程序可以访问其他应用程序中的数据，或者是共享应用程序自身的数据。应用程序需要的各种非程序代码则存储在资源管理模块。算法库中的API则提供算法。

3 系统的核心设计

3.1 系统中数据挖掘流程

首先终端用户在人机交互界面上选择要挖掘的数据，然后选择要挖掘的算法，输入相关的参数，接着要导入工作流文件，最后运行挖掘。数据挖掘的整个过程都是系统在内部进行的，用户只需要在系统运行之前设置系统运行的条件。最后系统将向用户显示结果，如用户对结果满意则退出系统，如不满意则可以继续设置来进行新的挖掘。

3.2 系统功能模块

①车辆行程和用油记录表

统计各车辆的行程和用油信息，通过这些信息分析出该车辆百公里的平均油耗。

②车辆安全检查及整改记录表

记录车辆的安全状况等信息，如果出现问题则提出整改措施，最终由车管员确认。

③驾驶员车辆使用日记表

该表与“工作流”模块中的“机动车辆派车”关联，主要用于记录使用的一些信息。

④车辆日常检查

每天对车辆外观和安全状况等车辆信息做一个登记，便于车管员及时掌握车辆状况。

⑤车辆产权登记

登记机动车的档案信息。

⑥车辆管理登记

登记机动车出产时的档案信息。

⑦GPS管理系统

GPS系统是GPS车辆管理系统用来确定车辆位置的手段。车载设备接收来自GPS卫星的信号，经数据处理，获得车辆的实时经度、纬度位置数据，然后通过通信技术，把信息发送到服务器，让车管员及时了解车辆的地理信息。

⑧系统日志

系统日志分为：日志概况、年度数据、时段统计、日志管理这四个模块。

⑨部门管理

管理每个部门的子与父的关系，这影响到车辆、驾驶员归属单位。

⑩角色管理

角色权限的设计采用的是RBAC（基于角色的访问控制），在RBAC中，权限与角色相关联，用户通过成为适当角色的成员而得到这些角色的权限。这就极大地简化了权限的管理。在一个组织中，角色是为了完成各种工作而创造，用户则依据它的责任和资格来被指派相应的角色，用户可以很容易地从一个角色被指派到另一个角色。角色可依新的需求和系统的合并而赋予新的权限，而权限也可根据需要而从某角色中回收。

■用户管理

用户管理：对车辆使用用户进行管理。

■机动车辆派车

a申请车辆：是由拥有相应权限的申请人按照填写规则填写。

b待批申请：指拥有审批权限的用户审批申请人的申请表，审批人为分：部门领导、车管部门、领导审批这几个权限。

c已准申请：显示分别是②的部门领导、车管部门、领导审批这几个权限审批后的列表。

■车辆维修申请

a是由拥有权限相应的申请人按照填写规则填写。

b待批申请：指拥有审批权限的用户审批申请人的申请表，审批人分别按：车管员审核、部门领导、车管部门、领导审批这几个权限顺序审批。

c已准申请：显示分别是b的车管员审核、部门领导、车管部门、领导审批这几个权限审批后的列表。

■车牌号预警

车牌号预警模块有两个功能：一是提前警示将要过期的车牌号，二是警示某车牌有违章记录。

■车辆营运证预警

车辆营运证预警可以通过设置车牌号的到期时间能提前N天提前车管员去办理将要过期的车牌号。

3.3 数据挖掘平台

本文通过任务序列包和数据存储包实现数据挖掘平台和云计算的接口。任务序列包则是实现的是控制的各个任务在云计算平台下进行数据挖掘时所需要的操作。数据存储包实现的是数据在云计算平台中进行数据存储的操作。

3.3.1 任务序列包

线程安全才能保证接口的实现。序列是基于事务的，程序中存在一个数据存储事务，若数据存储事务成功的结束，则该任务被增加到序列中，调用方法add() 或add(TaskOptions)。

3.3.2 数据存储包

数据挖掘中的数据都是存储在云计算平台上，它直接被使用或通过JPA 或JDO接口来调用。同时为防止故障还要进行多余的存储。

DatastoreService接口来控制存储，存储的单位是通过KeyFactory来创建主键值的实体。实体属性的值是基本类型或基本类型的集合。

4 系统实现

本系统实现的是用K-means算法来对用户进行细分，所用的数据是采集的某单位车辆主键用户的使用记录。数据主要有车辆行程和用油记录表、车辆安全检查及整改记录表、驾驶员车辆使用日记表、车辆日常检查、车辆产权登记、车辆管理登记、GPS管理系统、系统日志。

用户通过在后台登陆后，输入数据集，选择数据挖掘算法及参数的设置，当工作流文件工作完成后就可以实现具体的数据挖掘。

4.1 数据操作的实现

当用户消费记录数据的在云计算平台上的存储后，在数据挖掘的过程中要对存储的数据实现多种操作以取得挖掘的结果，其中对数据的查询的实现如下:

//数据存储自身的处理

DatastoreService dstore=DatastoreServiceFactory.getDatastoreService()。

//通过设定的键名字来查找数据

Entity userEntity=dstore.get(KeyFactory.createKey("ChInfo"，cthf))。

//执行一个查询

Query quy=new Query("15000"，userEntity)。

quy.addFilter("dueDate"，Query.FilterOperator.LESSesTHAN，today)。

以上实现的是用户记录中车辆行驶超过15000公里以上的数据记录，这是在分类中所需要用到的。其他相关数据操作的代码实现可参照上面的代码。

4.2 数据挖掘过程的实现

这里讲的是智能终端用户中数据挖掘过程的实现，本系统中实现数据挖掘的过程主要有三个关键部分，一是实现前台挖掘过程控制的Activity类，二是实现后台数据挖掘实际进行的Service类，三是要实现这两个类的交互来实现挖掘过程的一步一步的进行。在这里以数据挖掘中数据的ETL的执行为例。数据挖掘算法采用K-Means算法。

首先要实现的是Activity类，然后实现两个类的交互，即当在界面上通过Activity类开始ETL这一步骤后，由Service类在后台执行这个步骤，而PC机或者智能终端用户界面可以做其他的工作。

4.3 实验结果及解释

由表中可以看到，驾龄小的，车辆维修费都是比较高的(即使车龄小、路况好)；驾龄大的，车辆维修费都是比较低的(即使车龄大、路况差)。

由此可以看出，对客户数据进行归类后，具有相似特征的客户可以分为一类，不同的类代表不同特点的驾驶员。这样可以看清楚各类驾驶员的风格，而便于在今后聘请驾驶员时提供更好的决策，从而降低企业开支，提高企业效益。

5 结论

本文设计了适合于PC机或者智能终端的云计算平台下的数据挖掘平台，并设计了该平台的架构和基本操作流程，主要实现了云计算平台和数据挖掘平台的接口及PC机或者智能终端与目标系统的接口。并在云计算平台的基础上扩展实现了本文设计的云计算，又通过实现K-means算法的相关实验来验证了该目标系统的架构和基本操作流程，并说明了目标系统的可行性及高效性。

本文只是采用了一种算法，将来会继续完善相应的功能，从而能提供更多的开放接口来实现共享。例如一个交警在路上看到某个车牌号的车，就能知道有关车辆的一切情况，包括正在驾驶的人员情况。再如单位领导，通过系统，就可以知道某辆车的一切情况。或者通过系统也可以查到某个驾驶员曾经使用过的车辆情况。

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