智慧城轨云平台和数据平台及 网络安全融合协同技术研究

通过调研国内外城轨领域云平台、数据平台、网络安全的现状,针对目前国外无参考案例以及国内云平 台、数据平台、网络安全建设融合协同性不足的问题,分析云架构下数据平台的实施需求,重点研究云数据库、 数据平台的技术栈比选、云平台与数据平台纳管等,分析城轨云平台网络安全的总体需求,深入研究云内统保和 系统自保、云平台和数据平台与网络安全资源池的协同,提出融合云平台、数据平台、网络安全、数据资源和系 统运维统一协同化的管理中心。研究表明,做好数据平台总体规划和选型,利用软件定义安全技术,可实现云平 台、数据平台、网络安全的融合协同,为城市轨道交通数字化转型及智慧化升级提供参考和借鉴。     

关于Ceph优化企业云后端存储方案的研究

以Ceph为基础为企业构建数据私密程度较高的企业云分布式存储系统，同时支持对象存储，块存储和文件存储。研究一种在实际环境中可以使用的混合存储方案。通过尝试社区版本的Ceph与基于OpenStack的企业云进行融合，发现其在应用过程中存在诸多问题。因此，根据企业云自身的业务特点，优化Ceph对于企业云后端存储的支持，在Ceph原有的框架基础上，增加部分扩展，使得原生Ceph更加适合企业的生产环境。     

基于三维激光扫描的铁路罐车点云数据预处理技术

铁路罐车经三维激光扫描得到的点云数据,数据量大,且不完全有效.介绍常用的点云数据预处理技术,包括基于同名点的点云数据配准、针对不同种类杂点的去杂、采用5点平均值滤波法的数据平滑、通过手动弥补方式进行的数据修补、运用均匀网格法实现的数据简化以及借助软件实施的数据空间置平等.经预处理后的点云数据,可满足下一步操作的要求.     

中移铁通有限公司北京分公司

正"和逸云"智慧存储产品是中移铁通有限公司专门为家庭、小微企业或企业小团队客户打造的一款智能移动互联数据存储产品,它为家庭和中小企业用户提供了一个高质量、多层级、灵活易用、安全可靠、低成本的基于混合云技术的智慧数据存储服务和解决方案。     

铁路线路点云数据可视化重构方法研究

针对地面激光扫描仪外业获取的海量线路点云数据,核心解决线路点云的专业化处理与利用问题。结合铁路线路技术特征,进行线路点云预处理研究,主要包括线路点云数据配准、采用基于几何特征的传统分割方法结合CCD影像信息进行线路点云数据分割,再经过除噪平滑处理后,对离散点云数据集进行封装处理,进而为后续正向CAD设计数据的提取提供基础操作模型。提出线路点云可视化对象重构方法,基于离散数据点曲率为主的几何特性估算,初步判定线路主点及变坡点信息,进而在不同主点范围内,通过特征截面的构造获取线数据和面数据。重构的线路点云数据符合正向设计习惯,基于此获得的连续钢轨走行面数据可用做线路几何形位判别指标的基础数据。     

铁路地形图建筑物的自动化提取方法研究

针对目前基于机载激光雷达技术测绘建筑物自动化程度不足这一问题,研究通过机载激光雷达点云数据自动提取建筑物。首先对原始激光点云进行地面点滤除、点云分割和点云分类,形成单体化的建筑物点云数据。然后对单体化建筑物点云数据通过边界点云提取、边界点云精化和边界点云简化三步形成建筑物矢量图形,从而满足地形图制图要求。通过实验工程验证,该方法可实现91%的建筑物和高架桥的正确提取,提取精度满足铁路大比例尺规范要求,具有人工干预少、自动化程度高、数学精度稳定可靠等优势。该方法的普及,将有助于提高铁路工程地形图的生产效率、降低劳动强度。     

工程设计企业信息化指挥中心研究与设计

采用企业微服务云架构的思路,构建基于“大数据、云计算、微应用、移动互联”的指挥中心系统,以微服务和云计算为基础,按照中台化建设思路构建业务中台、数据中台、技术中台和前台各板块应用。实现企业经营、生产、管理统筹调配企业人、财、物,实现集约化管理和精细化管理的和谐统一。让数据资产最大化的挖掘,用数据分析问题,用数据辅助决策、预知风险,以数据为依据,最大程度的发挥企业优势,引领企业创新发展和管理。     

关于搭建城市轨道交通行业云的思考与探索

国内城市轨道交通进入快速发展时期,各城轨企业对信息化的需求日益凸显,但传统模式下企业信息化建设成本高、周期长,实施难度大。通过分析国内城轨行业的发展态势,结合云计算技术的发展和特征,论证搭建城轨行业云的必要性和可行性,探索搭建城轨行业云的方案以及配套运作机制,并展望今后行业云的应用前景。通过推进和搭建城轨行业云,可促进资源、知识在行业内部聚集和共享,促进行业标准化,积累行业大数据,响应国家"互联网+"战略,推进行业创新,进而促进城轨行业的健康、高效、绿色和共同发展。     

车载激光点云典型地物提取技术研究

为了提高车载移动激光扫描点云数据处理的自动化程度,提出一种适用于车载点云数据的地物提取方法。首先对原始点云数据进行粗分类,划分为地面点云数据和非地面点云数据。对于非地面点云数据,使用欧氏空间聚类的方法进行空间实体划分,再通过地物空间几何特征计算并建立提取规则,对地物进行提取。最后,采用该算法对某地区街道扫描数据进行地物提取试验。试验结果表明,该方法可有效(从车载点云数据中)提取地面、建筑、树木、路灯等不同类型的地物。     

超大线网标准城轨云及共享数据平台研究

基于《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》的“1811”布局以及《北京智慧轨道交通发展行动策划方案》,研究城轨云与大数据的标准化、自主化、多云异构的安全可信云计算平台;构建城轨业务数据的综合承载、共享、挖掘、治理、质量评估大数据平台体系,发挥城轨大数据要素的流转、互联、互通效能,推进城轨业务对大数据要素的深化应用与数据价值提升;推动智慧城轨发展,建设“三张网”的标准化、协同化网络纵深防御技术体系,采用其关键对称与非对称的密码应用技术,最大化地提升城轨云的安全能力;研究可复制的、高度可用的云平台运维常态与应急管理体系与机制,保障城轨云的业务持续性、数据安全性,以及云平台基础设施运管的集约化。     

铁路罐车容积检定点云干扰点的自动去除算法

运用三维激光扫描法检定铁路罐车容积是铁路罐车容积检定技术发展的趋势,然而目前在扫描形成点云中,由人工去除干扰点的做法严重影响后期数据的处理效率。提出自动去除干扰点的算法,该方法通过切片、投影将点云进行扁平化并进行极坐标系转换,在极坐标系中以确定微分区域内有效点云与干扰点云的特征差异作为判定依据,通过最大类间方差法计算阈值将其做出区分。运用Matlab R2012b平台对算法进行仿真,将G_(60k)型铁路罐车点云作为样本进行算法试验,有效去除了试验数据中的干扰点。     

铁路综合视频监控系统云存储的测试研究

随着视频存储数据的急剧增加,原有存储技术开始出现瓶颈,铁路视频监控系统已开始应用云存储.本文分析了视频云存储的技术特点,研究了铁路综合视频监控系统云存储的测试内容和测试方法.由于不同设备提供商的云存储设备实现机制和数据恢复机制可能不同,因此全面的测试有助于视频云存储技术的推广.     

铁路工程三维协同大数据云平台研究与开发

铁路工程三维协同大数据云平台是基于3DGIS空间信息平台、BIM云平台、GIM云平台、在线监测云平台及增强现实云平台的多平台融合技术,根据铁路工程项目不同阶段的具体业务需求,通过专题分析和技术应用整合衍生多种专项系统,实现铁路建设项目的设计成果数据、施工过程数据、运维状态数据等多源数据信息一体化协同管理,为铁路项目参与各方提供全生命周期的可视化大数据共享服务。     

云计算技术及应用浅谈

从云技术的含义出发,概括云技术的特点,研究云技术环境下的面向个人、企业、运营商的各种应用,总结各自应用的特点。     

基于分层投影的特征点点云数据压缩算法研究

在研究主流散乱点云压缩算法的基础上,提出了一种基于分层投影的特征点压缩算法,对点云数据进行压缩和提取,并与传统算法进行比对和分析,检验了该算法的可行性。     

基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法

为实现铁路基础设施智能化管理运维,利用3D移动测量系统高效获取高精度点云数据,并对点云数据进行智能化处理。钢轨作为铁路基础设施中最基本的单元,是几何参数计算的基础,对其信息进行自动提取具有重要意义。因此,提出了一种基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法。首先利用点云数据中的角度信息快速实现道床区域的分割,有效减小计算量;然后利用精细栅格划分和动态阈值实现地面点与非地面点的分离;最后利用DBSCAN聚类算法与RANSAC算法完成钢轨点云数据的最终提取。为验证该算法的有效性,以国铁场景钢轨点云数据和隧道场景钢轨点云数据为试验对象,验证结果显示国铁场景和隧道场景的钢轨点云提取准确度分别为96.32%和97.54%,完整度分别为92.14%和94.87%,准确度和完整度均高于90%。试验结果表明:该方法具有操作简单,提取结果准确的优点。     

自主可控的城轨云与大数据平台 关键技术研究与应用

随着云计算、大数据、物联网、人工智能技术的演进,城市轨道交通由单线运营向网络化运营模式转 变,在新业务模式下建设城市轨道交通云平台与大数据平台,实施互联网战略,推进信息化与智能化,可有效实现 业务管理的标准化,提高运营生产及管理效率,提升运营服务水平,降低运营成本。以智慧城轨发展纲要为指引, 针对当前城轨云与大数据建设、运营实践过程中存在的设施自主可控、数据融合共享、运营安全高效等痛点问题, 深入开展城轨云与大数据云网安全体系、运维管理体系等方面的关键技术研究,形成了自主可控的城轨云与大数据 平台关键技术研究成果,为推动城市轨道交通数字化、智能化、智慧化的转型升级提供参考和借鉴。     

基于城轨云的网络安全纵深 防御体系研究

针对城轨云网络安全问题,对城轨云网络架构、业务承载和安全风险进行梳理分析,从城轨云网络安全 技术和网络安全运维两个体系进行研究和设计,将云平台及应用系统网络安全防护措施与企业管理相结合,提出 城轨云网络安全纵深防御体系建设思路和方案。研究结果表明,构建城轨云网络安全纵深防御体系可以在面对多 层面网络可疑攻击事件时,确保城轨云具备相适应的防护能力,限制恶意或意外破坏的行为,并最大限度地提高 快速识别潜在安全漏洞的能力,减少城轨行业的经济损失和生产活动的信息泄露。     

基于铁路主数据中心云化基础设施的灾备关键技术研究

从铁路信息系统灾备建设现状出发,立足铁路主数据中心基础设施云环境和灾备中心建设需求,重点研究数据复制、主备/双活、业务切换及自愈、云灾备服务等灾备关键技术;对铁路信息系统灾备保障程度进行等级划分,提出基于铁路主数据中心基础设施云环境的信息系统灾备方案建议。研究成果可为铁路信息系统灾备中心的建设及应用系统灾备架构的选择提供参考,并为铁路云灾备服务化提供研究基础。     

高铁站空调运行监管云服务平台系统功能设计

利用物联网、云服务等信息化技术,采用B/S+APP方式架构,实现车站空调设备数据的维护及环境温湿度数据的实时采集和监测等功能,以提高高铁站空调系统维保工作的信息化手段,满足旅客乘车环境舒适度,进行空调设备资产有序管理,提高空调运用水平和实现节能降耗的需求。