摘要:物联网服务作为信息世界软件服务通过物联网向现实世界的延伸, 其在物联网系统具有重要的作用. 然而, 不同于传统Web服务, 物联网服务具有现实感知、数据驱动、异构分布、时空相关等新特点, 使得现有的服务模型不足以对物联网服务有效刻画, 进而也不能满足物联网应用中的后续服务发现、服务卸载、服务组合等需求. 在凝练分析物联网服务建模需求和已有物联网服务模型的基础上, 提出了一种基于实体-数据的物联网服务建模框架, 该框架提出了服务、实体、数据三元信息融合的物联网服务模型概念及概念关系, 重点定义了服务、实体、数据的时空属性及时空依赖关系, 以支持基于时空相关性的物联网服务关联表示与分析, 并通过扩展OWL-S (ontology Web language for services)给出了基于实体-数据的物联网服务描述方式. 最后, 结合一个高速公路物联网应用案例对模型的使用方式和效果进行了讨论.

摘要:高速公路OD数据是高速公路运营管理和状况分析的一类重要数据，如何利用海量的收费数据快速生成并有效管理高速公路OD数据是当前高速公路智能化建设中的一个重要问题.针对高速公路OD数据的种类多、周期长等问题，提出一种基于Hadoop的高速公路OD矩阵存储模型和相应的计算方法.建立统计高速公路车辆旅行时间、统计高速公路车流量两类OD矩阵作为存储模型.通过基于海量真实的高速公路收费数据的实验和传统的存储高速公路收费数据对比表明本文的存储方法相对于传统的关系数据存储，拥有更高效的存储效率并节省了存储空间.

摘要:高速公路多义路径问题是指如何在具有多条可选路径的高速公路网中确定车辆的一条驶经路径.目前普遍采用的基于识别点的多义路径识别方法在某些情况下（如设备故障、环境亮度或透明度不够等）存在识别率低的问题，导致一些时段存在车辆多义路径难以识别.针对以上情况，本文提出一种基于历史数据的多义路径概率识别方法，通过基于路段的聚类方法计算各路段概率值，然后结合贪心算法找出车辆的驶经路径，用来在识别设备故障时辅助识别多义路径.该方法可以有效的在识别设备故障时识别多义路径，提高了该方法的准确度.