李中顯,蔡宗慧
(1.河南信息工程學(xué)校,鄭州 450008;2.秦皇島職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北 秦皇島 066100)
基于Hadoop云平臺(tái)的聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)研究
李中顯1,蔡宗慧2
(1.河南信息工程學(xué)校,鄭州 450008;2.秦皇島職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北 秦皇島 066100)
建立了云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)處理數(shù)學(xué)模型和算法,并將Hadoop分布式計(jì)算方法引入到了數(shù)據(jù)庫(kù)處理系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分區(qū)和主從節(jié)點(diǎn)的設(shè)置,以及數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算功能,得到了數(shù)據(jù)的處理速度、容量和傳輸速率等系統(tǒng)性能參數(shù);結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中聯(lián)合收割機(jī)應(yīng)用越來(lái)越廣泛,加之農(nóng)田小路比較狹窄,給農(nóng)田交通運(yùn)輸帶來(lái)了的巨大壓力等問(wèn)題,提出了一套能夠提供定位、監(jiān)控、導(dǎo)航、車(chē)況采集等綜合服務(wù)的聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的測(cè)試,證明云存儲(chǔ)平臺(tái)在聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中具有良好的表現(xiàn),并具有很好的擴(kuò)展性,為現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)提供了優(yōu)越的條件。
聯(lián)合收割機(jī);遠(yuǎn)程監(jiān)控;Hadoop;云平臺(tái)
隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)通信計(jì)算的不斷發(fā)展,通信系統(tǒng)需要處理非常龐大的數(shù)據(jù),對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理一般服務(wù)器會(huì)耗費(fèi)大量的計(jì)算機(jī)資源,且很多傳統(tǒng)的計(jì)算平臺(tái)根本無(wú)法完成對(duì)海量數(shù)據(jù)庫(kù)的處理。另外,隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程越來(lái)越快,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中聯(lián)合收割機(jī)應(yīng)用越來(lái)越廣泛,加之農(nóng)田小路比較狹窄,給農(nóng)田交通運(yùn)輸帶來(lái)了的巨大壓力。如何實(shí)現(xiàn)聯(lián)合收割機(jī)的高效運(yùn)營(yíng),緩解交通壓力受到廣大關(guān)注。本文采用云計(jì)算和云存儲(chǔ)技術(shù),結(jié)合Hadoop的分布式計(jì)算功能,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套能夠提供定位、監(jiān)控、導(dǎo)航、車(chē)況采集等綜合服務(wù)的聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合主、從節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)分配實(shí)現(xiàn)了高數(shù)據(jù)容量和傳輸速度數(shù)據(jù)的處理,為現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)提供了優(yōu)越的條件。
互聯(lián)網(wǎng)的個(gè)性化演進(jìn)過(guò)程中引發(fā)了數(shù)據(jù)的海量化,面對(duì)如此海量化的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的單臺(tái)超級(jí)服務(wù)器也逐漸顯得力不從心,海量數(shù)據(jù)的處理逐漸成為一個(gè)棘手的問(wèn)題。Apache 基金會(huì)所研發(fā)的開(kāi)源 Hadoop 云平臺(tái)的開(kāi)源特性為海量數(shù)據(jù)的處理方法帶來(lái)了無(wú)限可能,本文利用Hadoop數(shù)據(jù)處理平臺(tái),結(jié)合分布式數(shù)據(jù)處理算法,建立了海量數(shù)據(jù)庫(kù)處理的聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái),如圖1所示。
圖1 Hadoop海量數(shù)據(jù)處理流程Fig.1 The processing process of Hadoop massive data
Hadoop云平臺(tái)對(duì)海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程主要包括分布式算法設(shè)計(jì)和主從節(jié)點(diǎn)的分配,利用這兩項(xiàng)技術(shù)可以成功地實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的高速處理。
海量圖像處理屬于大型圖像數(shù)據(jù)處理,對(duì)處理其要求比較高,對(duì)存儲(chǔ)空間的要求也非??量?,如果采用一般的存儲(chǔ)空間,難以滿(mǎn)足圖像處理的容量需求。本文采用Hadoop分布式處理算法,將數(shù)據(jù)空間進(jìn)行分區(qū),實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高速處理。首先將數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)分割為[wi,wi+1],則建立二維數(shù)據(jù)庫(kù)Hadoop的數(shù)據(jù)處理函數(shù)為
(1)
假設(shè)內(nèi)存的分配值為
(2)
則式(1)、式(2)可以寫(xiě)成為
e(m,n)=αx
(3)
(4)
對(duì)于每個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)有
(5)
假設(shè)廣義坐標(biāo)R為
(6)
則可以得到節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)算公式為
(7)
為了實(shí)現(xiàn)云計(jì)算和分布式計(jì)算,利用MatLab設(shè)置了主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)算程序,具體如下:
functiondy=vdp100000(t,y)
dy=zeros(2,1);
dy(1)=y(2);
dy(2)=1000*(1-y(1)^2)*y(2)-y(1);
t0=0,tf=8000
t0=0,tf=8000
functiondy=rigid(t,y)
dy=zeros(3,1);
dy(1)=y(2)*y(3);
dy(2)=-y(1)*y(3);
dy(3)=-0.51*y(1)*y(2);
t0=0,tf=12
[T,Y]=ode45('rigid',[0 12],[0 1 1]);
plot(T,Y(:,1),'-',T,Y(:,2),'*',T,Y(:,3),'+')
……
3.1 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)整體框架說(shuō)明
聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)主要包括監(jiān)控后臺(tái)管理平臺(tái)、通訊系統(tǒng)及車(chē)載終端,其框架如圖2所示。聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控后臺(tái)管理平臺(tái)用來(lái)提供收割機(jī)信息管理、車(chē)輛所屬機(jī)構(gòu)和日常維護(hù)信息管理等;另外,該平臺(tái)還可以通過(guò)通信系統(tǒng)接收Hadoop云平臺(tái)的車(chē)輛位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)信息,能夠提供監(jiān)管、定位和歷史路線(xiàn)查詢(xún)等服務(wù)。
通信系統(tǒng)是聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控后臺(tái)管理平臺(tái)的信息中轉(zhuǎn)站,一方面可接收收割機(jī)上車(chē)載終端的定位和狀態(tài)信息,也可以將數(shù)據(jù)緩存在Hadoop云平臺(tái)數(shù)據(jù),最后同步到監(jiān)控后臺(tái)管理平臺(tái);另一方面,其將控制指令、通知及更新的廣告等信息發(fā)送到終端。
圖2 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)框架圖Fig.2 The framework of remote monitoring system of combine harvester
車(chē)載終端安放聯(lián)合收割機(jī)上,主要用來(lái)實(shí)時(shí)采集收割機(jī)位置和狀態(tài)信息,并通信系統(tǒng)上傳至云平臺(tái)和后臺(tái)管理平臺(tái),同時(shí)接收后臺(tái)管理平臺(tái)的控制信息,將接收到的通知、廣告進(jìn)行顯示,為駕駛員提供人性化服務(wù)。
3.2 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
3.2.1 系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)
聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)物理架構(gòu)包括應(yīng)用終端、管理終端、無(wú)線(xiàn)通信、通信管理平臺(tái)和應(yīng)用服務(wù)器5部分,其物理結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)物理結(jié)構(gòu)Fig.3 The physical structure of combine harvester remote monitoring system
應(yīng)用終端一般是指安裝在聯(lián)合收割機(jī)上的車(chē)載終端;無(wú)線(xiàn)通訊主要采用運(yùn)營(yíng)商基站的通信信號(hào);通訊管理平臺(tái)則用來(lái)管理數(shù)據(jù)信息的傳輸。應(yīng)用服務(wù)器包括平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)兩部分,主要用來(lái)存儲(chǔ)聯(lián)合收割機(jī)視頻數(shù)據(jù)和車(chē)載終端傳輸回來(lái)的數(shù)據(jù),管理者可以在管理終端對(duì)聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)量、作業(yè)區(qū)域及行走軌跡進(jìn)行監(jiān)管。
3.2.2 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)
聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)從上到下依次可以分為終端層、應(yīng)用層、服務(wù)層、資源層和基礎(chǔ)層,如圖4所示。
圖4 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)Fig.4 The logical structure of the remote monitoring
systemofcombineharvester
終端層指用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng)時(shí)的使用平臺(tái);應(yīng)用層主要包括基礎(chǔ)檔案管理、組織機(jī)構(gòu)管理、權(quán)限管理、系統(tǒng)管理和車(chē)輛監(jiān)管等核心功能,直接為用戶(hù)提供服務(wù);服務(wù)層主要為客戶(hù)提供系統(tǒng)的基礎(chǔ)服務(wù)功能;資源層主要包括應(yīng)用服務(wù)器中的管理數(shù)據(jù);基礎(chǔ)層包括操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)庫(kù)軟件等內(nèi)容,主要功能是保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。
3.3 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)
根據(jù)聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)的設(shè)計(jì)目標(biāo)與原則,系統(tǒng)監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)主要包括基礎(chǔ)信息管理、組織機(jī)構(gòu)管理、系統(tǒng)權(quán)限管理、推送通知信息、車(chē)輛控制、車(chē)輛定位跟蹤、車(chē)輛歷史軌跡、圖像查看和報(bào)警功能等模塊,如圖5所示。
圖5 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)功能模塊圖Fig.5 The function module diagram of combined harvesterremote monitoring system
4.1Hadoop集群環(huán)境的搭建與配置
為了讓Hadoop云平臺(tái)具有保存更多數(shù)據(jù)信息的能力,集群環(huán)境使用5臺(tái)服務(wù)器搭建集群。Hadoop云海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)主要架構(gòu)框架如圖6所示。
圖6 海量數(shù)據(jù)處理Hadoop云平臺(tái)框架圖Fig.6 The massive data processing of Hadoop cloud platform framework
Hadoop開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)主要是由3項(xiàng)技術(shù)構(gòu)成,包括分布式平行計(jì)算框架MapReduce、分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)Hbase和分布式的文檔系統(tǒng)HDFS。Hadoop主節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)如圖7所示。
圖7 Hadoop 主節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)示意圖Fig.7 The schematic diagram of Hadoop master node design
主/從節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)是Hadoop實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要計(jì)算模式,每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)集群中同時(shí)擁有1個(gè)主節(jié)點(diǎn)和多個(gè)從節(jié)點(diǎn)。其中,主節(jié)點(diǎn)運(yùn)行的守護(hù)程序主要包括NameNode、SecondaryNameNode和JobTracker。
在Hadoop海量數(shù)據(jù)云處理系統(tǒng)中具有很多的從節(jié)點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式處理功能,在從節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的守護(hù)進(jìn)程是DataNode和TaskTracker,如圖8所示。
4.2 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的測(cè)試與分析
為了驗(yàn)證聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)核心功能的性能狀況,對(duì)聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)控的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫(xiě)入到數(shù)據(jù)庫(kù)的性能、多輛聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控時(shí)獲取其數(shù)據(jù)的響應(yīng)時(shí)間及查詢(xún)聯(lián)合收割機(jī)的歷史軌跡信息的響應(yīng)速度進(jìn)行測(cè)試??紤]聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀況,本文采取的測(cè)試策略為:實(shí)時(shí)監(jiān)控聯(lián)合收割機(jī)的位置及狀態(tài)信息,數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模型是既有寫(xiě)入又有讀取,并且一般寫(xiě)入量比讀取量大,讀取的特點(diǎn)是頻率快,但每次讀取的數(shù)據(jù)比較小,1臺(tái)收割機(jī)1條記錄。測(cè)試方法為:通過(guò)多線(xiàn)程循環(huán)模擬同時(shí)搜集600臺(tái)車(chē)的數(shù)據(jù)(寫(xiě)庫(kù))和同時(shí)獲取多臺(tái)農(nóng)業(yè)收割機(jī)最新位置信息(讀庫(kù)),讀取的農(nóng)業(yè)收割機(jī)數(shù)目分別為200和600。以5min為1周期,寫(xiě)入和讀取按照30s進(jìn)行1次,統(tǒng)計(jì)收集600臺(tái)收割機(jī)信息的時(shí)間和讀取指定收割機(jī)信息的時(shí)間,測(cè)試結(jié)果如表1所示。
圖8 Hadoop 從節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)示意圖Fig.8 The schematic diagram of Hadoop from node design表1 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果Table 1 The test results of remote monitoring system of combine harvester
s
由表1可以看出:在收集農(nóng)業(yè)收割機(jī)信息的同時(shí),讀取農(nóng)業(yè)收割機(jī)信息的平均耗時(shí)為190.9s,總體來(lái)說(shuō)響應(yīng)時(shí)間很快。當(dāng)系統(tǒng)既有讀又有寫(xiě)時(shí),收集農(nóng)業(yè)收割機(jī)信息的耗時(shí)并沒(méi)有明顯變化,寫(xiě)入性能一直表現(xiàn)良好,符合設(shè)計(jì)要求。這說(shuō)明,該系統(tǒng)具有很好的擴(kuò)展性,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)提供了優(yōu)越的條件。
本文將云計(jì)算功能引入到了海量數(shù)據(jù)庫(kù)處理系統(tǒng)中,通過(guò)Hadoop的分布式計(jì)算功能,結(jié)合主從節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)分配方法,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高速處理。結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中聯(lián)合收割機(jī)應(yīng)用越來(lái)越廣泛,給農(nóng)田交通運(yùn)輸帶來(lái)了的巨大壓力等問(wèn)題,以聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)為研究對(duì)象,提出了一套能夠提供定位、監(jiān)控、導(dǎo)航、車(chē)況采集等綜合服務(wù)的基于Hadoop云存儲(chǔ)平臺(tái)的聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。測(cè)試結(jié)果表明:Hadoop云存儲(chǔ)平臺(tái)在聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)中具有良好的表現(xiàn),并具有很好的擴(kuò)展性,為現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)提供了優(yōu)越的條件。
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[21] 趙燕.基于云計(jì)算的運(yùn)輸車(chē)輛遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].太原:太原理工大學(xué),2014.
Research on Remote Monitoring and Control System of Combine
Harvester Based on Hadoop Cloud Platform
Li Zhongxian1, Cai Zonghui2
(1.Henan Information Engineering School, Zhengzhou 450008, China; 2.Qinhuangdao Institute of Technology, Qinhuangdao 066100, China)
It established a mathematical model of data processing and algorithm of cloud computing, and Hadoop. And the distributed computing method was introduced into the database processing system, which realized the automatic data partition database and master-slave node set, realizes the data distributed computing function. Then, it obtained processing speed, data transmission rate and capacity the system performance parameters. Secondly, it is more and more widely used combining harvester in agricultural production. In addition, the farmland path is narrow, which brings the huge pressure to the farmland transportation and so on. It put forward a set of positioning and monitoring, navigation, vehicle acquisition and other integrated services combine remote monitoring system.Finally, through the test of the system, the cloud storage platform has good performance in the combine monitoring system, and it has a good scalability, modernization The vehicle monitoring system provides superior conditions for agricultural harvester.
combine harvester; remote monitoring; Hadoop; cloud platform
2016-08-12
河南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(ZJA15134)
李中顯(1968-),男,河南上蔡人,高級(jí)講師,碩士。
蔡宗慧(1985-),女,河北秦皇島人,講師,碩士,(E-mail)hanyuzihen@126.com。
S225.3;S274.2
A
1003-188X(2017)12-0185-05