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基于组合定位海量数据处理的铁路机车安全距离预警

中国人民大学 辅仁网/2017-07-05

文献详情
基于组合定位海量数据处理的铁路机车安全距离预警
外文标题:Early warning on safety distance of railway locomotive based on massive data processing of integrated positioning
文献类型:期刊
作者:周小平[1]刘祥磊[2]
机构:北京建筑大学北京市建筑安全监测工程技术研究中心,北京100044;中国人民大学信息学院,北京100872;北京建筑大学现代城市测量国家测绘局重点实验室,北京,100044

年:2015
期刊名称:中国安全生产科学技术
卷:11
期:10
页码范围:103-109
增刊:增刊
收录情况:中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊
所属部门:信息学院
语言:中文
ISSN:1673-193X
链接地址:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zgzyaqwsgltxrz201510018.aspx
DOI:10.11731/j.issn.1673-193x.2015.10.018
基金:地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室项目; 北京市高等学校青年英才资助项目
关键词:海量数据;铁路机车;安全距离;组合定位;Hadoop
摘要:针对我国铁路机车定位数据丢失时有发生的现象,阐述了以现有较成熟的GNSS/INS/DR(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System/Dead Reckoning)组合定位装置构建铁路机车定位的系统架构.在此基础上,针对海量位置数据,引入Hadoop技术,给出了采用HBase存储海量位置信息数据的方法,采用MapReduce校正位置信息数据及安全距离计算的方法.经实验验证,该方案在需要大量数据存取的情况下,采用MapReduce进行分布式数据分析效率更高,扩展性更好.
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