面向云物联网的车辆远程智能监控系统的研究

郭力子，华 驰，嵇圣权

(1.江苏信息学院 物联网系，江苏 无锡 214023；2.无锡坦程物联网技术有限公司，江苏 无锡 214036)

面向云物联网的车辆远程智能监控系统的研究

郭力子1，华 驰1，嵇圣权2

(1.江苏信息学院 物联网系，江苏 无锡 214023；2.无锡坦程物联网技术有限公司，江苏 无锡 214036)

物联网应用和云计算是当今网络时代的前沿技术。将物联网“物物相连，全面感知”的特征与云平台的“云计算，云存储”能力全面整合，为相关行业形成完整统一的网络服务平台，是互联网+的有效实践方式。针对目前车载监控系统功能相对简单，难以满足将来智能交通对其的系统化、智能化的要求的问题。研究采用物联网技术和云计算理念，实现了面向云物联网的车辆监控信息平台，为车辆的远程智能监控提出了新的发展思路。

车辆监控服务；物联网；云计算；GPRS/GPS/GIS

1 物联网

经济发展和科技进步，使得车辆卫星定位及监控系统获得了空前的发展与普及。但是随着城市信息化的发展，智慧城市和智能交通开始走向现实，要求车辆卫星定位及监控系统能够进一步实现系统化和智能化。这使得车辆监控系统面临新的难题，即既要大幅系统化地提升对车辆运行状态信息的采集能力，同时必须能实现海量数据信息的实时传递、存储和处理。物联网和云计算技术的发展，为我们解决这一问题提供了新的途径[1]。

物联网是以互联网为基础发展的传感网络，应用领域十分广泛，基本可涵盖信息技术产业的所有方面。它通过各种信息采集器如RFID射频识别、各种传感器等，将泛在的物品通过网络连接起来，按约定的协议实施信息采集、传输和处理，以此来实现泛在物品的定位、识别、跟踪，最终达到对物品的智能化监控和管理的目的。在车辆交通监控领域，通过物联网的全面感知能力，捕获和汇合车辆的状态数据如车速、油耗、胎压或物流信息等，帮助实现车辆运行的智能监控[2]。

云计算集原先的并行计算、分布式存储、虚拟化等技术于一体，形成了一种新型互联网服务模式。其构成的3种服务模式如图1所示[3]。通过云平台强大的数据存储、运算和管理能力，形成云平台高效的公共信息处理资源。可以说在云平台上对海量数据的计算和存储是云计算的最大特点，可以解决原先个人终端根本无法想象的复杂计算和海量存储任务。

图1表示了车辆物联网与云计算服务架构的信息交换。

图1 物联网和云计算的结构组成和信息交换

其特点在于：在车辆监控中利用物联网“物物相连，全面感知”能力，可实现在物联网的感知层采集车辆运行的实时状态数据，通过网络层传输数据，再经应用层分析处理后，最终保存至云平台的数据库中。使得用户或监控中心可以随时使用云平台中关于监控车辆的历史和实时数据；而云计算对海量数据进行存储和处理的能力，高可靠和易扩展的特点正好迎合了车辆监控系统向系统化、智能化发展的需要。两者结合提供的强大数据采集和处理能力能够满足智慧城市的智能化交通对车辆远程监控的系统化和智能化的要求。

2 国内外研究现状

国外对智能交通的云计算技术的研究，主要表现在两个方面：一方面是以微软、IBM 和甲骨文公司等软件巨头为代表，主要倾向于对智能物流云端相关技术和该领域相关标准本身的研究，它们主导了云技术及其相关标准的制定，同时在云技术平台开发和工具支持方面也做了大量工作。如微软的Azure就是一款优秀的支持互操作的云平台，可以用于两种灵活的应用场合：创建在云平台应用或者通过云来强化现有应用的功能。另一方面是著名的物流企业对云技术平台的应用实践和付诸实施。在他们的推动下，云物联网平台技术己成为发展智能交通的重要研究方向。

目前在国内，关于智能交通云平台的研究仍集中在少数物流企业内部，研究内容主要集中在业务层面，用于完成诸如数据的查询、车辆调用等常规功能，更关注于平台能承载哪些服务和功能。而在云计算平台方面进行的深入研究，如对系统架构、接口标准、资源整合，以及外延扩展等的研究仍涉及较少。在将云端平台技术与物联网技术结合应用于智能交通和车辆监控方面，涉及跨企业、跨区域的、安全可靠的车辆远程云端监控平台技术应用还不成熟[4]。

本文研究创建的车辆远程智能监控系统是物联网和云计算平台相结合的车辆服务系统，在适当扩充和完善后，可以满足智能交通的基本功能要求。云平台的使用，使得用户可以直接通过浏览器或手机APP便捷地完成车辆的远程智能监控。

3 系统总体架构和功能模块

图2所示为车辆远程智能监控系统的架构模块，整个应用系统主要由云平台的监控中心、及其他业务管理模块组成。各模块的主要功能是：

1)监控中心，为系统实现车辆查询、定位、调度服务，也可通过查询车辆上预装的传感器件的采集数据了解车辆实时运行状态。

2)用户管理，完成用户身份验证，登录进入云物联网。

3)智能导航，通过云网络模式，查询搜索车辆周围交通情况，实现监控中心支持下的车辆导航服务，有效缓解日益繁重的城市交通压力。

4)车辆管理，为监控车辆保存身份信息、状态信息和路径信息至云数据库，用于车辆行驶轨迹回放和跟踪；可根据设置要求对车辆实施实时限速、限路等有效管理。也可为物流车辆使用RFID读卡器，通过货物电子标签读取货物信息，完成货物配送、中转换车或交货工作[5]。

5)信息服务，为用户提供在线信息查询服务，短信服务等。

6)安防报警，为车辆的危险事件和突发故障提供自动和人工报警，如车辆被盗、交通事故等；报警信息可由监控中心实现求助应答和接警等服务，同时用云数据库保存车辆突发事件时的实时影像记录备于举证。

图2 系统功能模块

4 关键技术

4.1 系统工作方式

在如图3所示的系统工作简图中，右面是数据采集部分，主要功能是实现GPS数据采集收发和车置传感器节点数据收发。可在需实施实时监控的车辆上，按监控需求安装各种传感器，如各种开关传感器、车速传感器、车灯传感器、油耗传感器、刹车传感器、轮胎气压传感器、RFID射频读写器等[6]。车辆行驶过程中，各传感器客采集到的数据信息通过汽车 CAN总线传输汇集，各传感器工作时互不干扰。这种借助汽车原有 CAN总线的技术收集数据的方法不但可以解决开关量采集数量不足的问题，而且安装方便、利于维修。最终将汇集的各种汽车状态数据与车辆GPS定位的位置信息数据一起压缩打包后，经过GPRS通信网络传输到车辆数据服务云平台中[1-7]。采用GPRS实施“数据通信”是基于现在全国大部分地区均已实现了GPRS信号覆盖，并且GPRS具有“实时在线”、“按量计费”、“自如切换”等特点。随着4G移动通信网的逐步全面建设，可考虑在系统中加装4G通信模块，充分利用4G通信的超高数据传输速率、具有极高的容量和较低的比特代价、抗信号衰弱性能更好等优点，进一步提升系统性能，如利用4G的多媒体通信能力为系统增加实时动态图像传送等新的监控业务。

图3 系统工作简图

系统工作简图中的车辆数据服务云平台，发挥云计算平台的优势，主要用于存储和处理由GPRS发送来的各种数据。车辆数据服务云平台主要由云计算服务器和云数据库(本系统采用微软的SQL Server 2008 数据库)组成。工作时采用服务器缓存技术，首先将右面数据采集部分采集和传递来的车辆状态和定位数据暂存在云计算服务器缓存中，保证周期性地从缓存中提取数据并存入云数据库中。采用缓存技术不但有助于数据的集中处理，同时还能有效地提高数据的传递和存储速度。被缓存的车辆状态和定位数据经过处理后，最后还需经历返存和库存两种处理方式。返存用于实现用户车载终端中关于车辆监控服务的实时监控功能，是指由云计算服务器运用WCF技术主动向用户的车载终端推送数据；而库存用于备份车辆历史数据供查询和分析所用，是指云计算服务器主动把数据存入云端数据库中。

图4中系统工作简图的左面是网络应用部分，也是本系统的监控中心所在。管理用户和登录本系统的在线用户通过连接各种网络系统 (ISDN、 WLAN、 DDN、 ADSL、互联网等) 的上网设备，按照系统使用权限，登录后就可使用系统客户端上Web浏览器进行各种业务处理，包括当前在线车辆的查询和和授权范围内指令的下发等。

4.2 嵌入式微处理器

图4 车载终端中的嵌入式微处理器

车载智能监控系统的车载终端在结构上主要由中央控制模块、GPS定位模块、RFID模块、GPRS通信模块、电源模块等组成[8]。其中，GPS定位模块被设计成可同时接收GPS或北斗卫星的定位信息，而RFID射频模块用于物流车辆采集物品电子标签数据。而通过网络向监控中心发送GPS定位信息，接收服务器端的指令等，则是利用GPRS模块无线通信功能完成的。电源模块与车辆蓄电池相连，用于为车载终端提供电源。而中央控制模块用于主要协调各模块的正常工作，上面还预留了Flash接口用于存储外部数据。

中央控制模块中的嵌入式微处理器是车载终端的核心，是对其他模块实施控制与协调的功能中心，因此要求具有较高的性价比。经大量调研与实验，系统选用了SAMSUNG 公司的S3C2410处理器，因为其拥有MMU，可运行标准的ARM-LINUX内核；其丰富的可扩展性，有助于完成中央控制模块的技术要求，胜任车载终端的功能需求[9]。

车载终端工作时，处理器与GPS模块通过串口相连。首先获取包括获取时间、经纬度、海拔高度、速度、行驶方位角等关于车辆定位的地理位置信息，由处理器处理后显示在LCD显示屏上；然后通过GPRS模块与远端服务器建立TCP/IP网络连接以完成数据交换，包括传输车辆上各种监控指标和预装的物联网感知节点的采集数据。监控中心服务器可以比照被监控车辆的预设监控指标，当某些监控指标异常时，会自动发出报警信号并做记录。如车辆超速时，会及时提醒司机降速驾驶，确保车辆、人员和货物的安全。

4.3 GIS地图的选用

车载终端的导航地图是由应用GIS地图实现的。目前，此类GIS服务通常都是采用第三方专业地图供应商的产品而非自己开发，即在系统软件中通过第三方地图API接口，根据GIS地图和系统的GPS模块来实现车辆定位。应用地图API接口首先需要获取授权，可登录地图供应商网站申请，获得APIKey后即可使用开发商提供的免费地图了。显然，系统中GIS地图的正确选择将有助于系统的顺利开发。目前市场上主流的自带GIS数据库的API地图供应商主要以Google地图、高德地图、MapABC等为首[10]。比较而言，Google公司提供的 Google地图背后有着世界上最庞大的云计算数据库一 Google Base的支持，功能强大、地图完善[2]，可为车辆智能监控服务提供更诱人的技术资源和数据资源。本文选用了Google Maps API V3作为开发本系统的首选地图。下面为在ASP.NET中加载Google地图的函数。

function initialized(){ //设定地图坐标

latlng = new google.maps.latlng(120.31493|31.584291)；

var muOptions ={

zoom：16；

//卫星地图显示模式

mapTypeId：google.maps.MapTypeId.HYBRID；

}；

Map = new google.maps.Map(document.getElementById ("map_google").myOptions)；

map.setCenter(latlng)； //将预设坐标置于地图中央

}

5 系统实现

本文实现的面向云物联网的车辆远程智能监控系统，系统服务器端程序是采用 C#语言在微软的 Visual Studio平台上开发的 Web系统。系统数据库采用 SQL Server2008，系统部署采用了微软的 Windows Azure云计算平台[11]。移动客户端程序是采用Eclipse工具下的Adt插件与Android SDK工具包建立连接进行开发的。监控中心车辆管理功能如图5所示。

图5 监控中心车辆管理功能(截图)

监控中心依据被监控车辆安装的传感器节点，可以对车辆进行各种状态预警设置。状态预警设置界面如图6所示。

图6 监控中心车辆状态报警设置(截图)

6 结语

将物联网技术和云计算技术结合应用于车载监控服务系统，通过对车辆GPS定位数据和各种状态数据的感知、采集和GPRS 无线传送，实现了车辆交通的物联化和互联化。结果表明：面向云物联网的车辆远程智能监控服务平台，能综合物联网感知技术和云平台强大的计算存储优势，有效地提升车载远程监控服务的应用水平，适应未来智慧城市的智能交通对车载监控的智能化和系统化的要求。

[1] 傅晓峰. 车辆远程服务系统的设计与实现[D]. 杭州：浙江师范大学， 2012.

[2] 李爽. 基于云计算的物联网技术研究[D]. 合肥： 安徽大学， 2014.

[3] 陈画. 基于云计算的物流信息平台设计与实现[J]. 计算机与现代化，2013，1(3)：121-123.

[4] 于山山，王斯锋. 基于物联网的智能物流系统分析与设计[J]. 软件， 2012 ，33 (5)：6-8.

[5] 何小卫，王爱华，马跃. 基于GPRS的GPS车载终端通信技术研究[J]. 计算机应用， 2008，28 (11)： 2952-2954.

[6] 詹建徽，张代远. 传感器应用、挑战与发展[J]. 计算机技术与发展， 2013 ，23(8)：118-121.

[7] 赵晓军，申军涛，温丁一，等.基于RFID/GPRS校车远程监控系统的研究[J]. 电视技术， 2014，38 (1)：160-163.

[8] 郑敏芳. GPS车载终端生产测试系统的设计与实现[D].南京：南京理工大学，2013.

[9] 胡健. 单片机原理及接口技术[M]. 北京： 机械工业出社，2005：164-191.

[10] 程钢，贾宝，毛明楷，等. 国内在线地图服务应用现状分析与评价[J]. 地理空间信息， 2013， 11 (6)：148-149.

[11] 朱圣才. 基于Windows Azure平台的虚拟化技术研究[J]. 信息网络安全， 2013(6)：18-21.

[12] 樊昌信.卫星通信导论[M]. 2版. 北京： 电子工业出版社，2006：78-82.

[13] 胡健.单片机原理及接口技术[M].北京： 机械工业出版社，2005：164-191.

[14] Bechini A， Conte T M， Prete C A. Opportunities and challenges in embedded systems [J]. IEEE Micro.， 2004(8)：8-11.

[15] THOMAS R，JENS G，STEPHAN S. Grid and cloud computing： opportunities for integration with the next generation network [J]. Grid Computing，2009(7)：375-393.

[16] JOHN R，JAMES R. Cloud computing：implementation，management，and security[M]. Beijing： Mechanical Industry Press，2010.

[17] DEREKENARIS G，GAROFALAKIS J，MAKRIS C， et a1．Integrating GIS，GPS and GSM technologies for the effective management of ambulances [J]. Computers， Environment and Urban Systems， 2001， 25(5)： 267-278.

郭力子(1956— )，硕士/副教授，主研计算机软件与应用，为本文通讯作者；

华 驰(1979— )，硕士/副教授，主研计算机网络技术与软件；

嵇圣权(1989— )，工程师，主研物联网技术应用。

责任编辑：时 雯

【本文献信息】杨丰瑞，刘雄风，刘亭.智能视频监控中入侵检测算法的设计与实现[J].电视技术,2015，39(24).

Intelligent Remote Monitoring System of Vehicles for Cloud IOT Research

GUO Lizi1，HUA Chi1，JI Shengquan2

(1.IoTDepartmentJiangsuInformationTechnologyCollege，JiangsuWuxi214023，China；2.WuxiTanchengIOTTechnologyCompanyCo.，Ltd.，JiangsuWuxi214036，China)

The Internet of things application and cloud computing is cutting-edge technology in the modern era of network. Connected to the Internet of things “of something， a comprehensive perception” features and cloud platform of “cloud computing， cloud storage” ability is fully integrated， form a complete and unified network service platform for related industry， is an effective way of practice of Internet +. In view of the present vehicle monitoring system function is relatively simple， it is hard to meet the future intelligent transportation requirement for the systematic， intelligent questions. Research using the Internet of things technology and cloud computing concept， implemented accordingly for cloud IoT vehicle monitoring information platform， puts forward a new idea for developing remote monitoring of intelligent vehicles.

vehicle monitoring service；IOT；cloud computing；GPRS/GPS/GIS

2012年江苏高校“青蓝工程”资助资金项目

TP3

A

10.16280/j.videoe.2015.24.008

2015-07-13

【本文献信息】郭力子，华驰,嵇圣权.面向云物联网的车辆远程智能监控系统的研究[J].电视技术,2015，39(24).