基于Netty的多源交通GNSS数据获取方法

• 作者: 李想 王勇 王楠溢
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 智能交通 GNSS 大数据 Netty Kafka
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: P228.4
• 字数: 2701字
• 语种: 中文

摘要

随着城市化程度的不断深化,以大数据为基础的智慧交通在解决出行、管控交通、处理突发情况方面发挥着日益重要作用.GNSS技术具备定位精度高、自动化程度高与可测量点的三维位置与速率等特点,在智能交通中已成功应用.面对海量数据,为提升数据处理效率,优化数据传输框架,急需一种能够稳定传输多源高并发GNSS数据的方法,对数据进行稳定高效接收并进行多平台处理.基于Netty框架技术,对收集的GNSS数据进行收集、解析与转发,利用了Kafka集群实现数据的持久化,并针对具体的智能交通问题进行实践验证,将传统的简单数据处理统计转向智能辅助决策,全面提升了数据的获取与挖掘效率,为智能交通的数据资源整合奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇		19	30	3.0	4.0
2	王楠溢		5	4	1.0	2.0
3	李想		1	0	0.0	0.0