一种基于物理模型和车辆状态的车联网数据压缩方法

针对车辆信号采集量问题,提出了基于相关性分析和物理模型关系及车辆状态的车联网数据压缩方法,通过使用关联分析进行压缩和应用公式推算信号等策略,降低车辆信号的采集量,并通过过滤不同车辆状态下的冗余信号,实现数据量的压缩,避免造成关键信息的损失。以广汽车辆数据字典为例,展示了如何通过简单信号的测量以及物理模型和公式的应用推算出复杂信号的过程。通过不同车辆下的冗余信号分析,实现数据信号的动态压缩。这种综合方法能够降低系统复杂性和成本,提高数据处理和分析效率。

基于车联网混合云的灾备实现方法

对车企而言,确保在各种灾害环境下重要数据的备份与复原是十分重要的。重点讲述了一种基于车联网混合云的灾备实现方法,结合车企的业务和功能需求设计了混合云灾备方案,并详细描述了该混合云灾备方案的机制。该方法能够在保证功能及安全的前提下,最大化地节省建设成本。