铁路大机液压健康监测大数据平台设计与实现

针对铁路大型养路机械(简称:大机)液压部件健康监测需求,设计开发铁路大机液压健康监测大数据平台。采用前后端分离的开发方式,依托大数据、物联网、云计算等技术,实现了铁路大机实时工况显示、数据存储、健康分析及动态监测预警等功能。应用表明,该平台可为铁路大机液压件的质量管理、状态修等提供决策依据,对铁路养路机械的智能化发展具有推动作用。

基于无线传感网的生猪健康大数据测评系统

针对非洲猪瘟病毒给生猪养殖产业带来的灾难性后果,以及生猪养殖过程中无法实时获取和管理生猪/猪群健康状况等问题,构建了基于卷积神经网络的生猪健康大数据指数决策模型IDMBDH-CNN,利用该模型设计了基于无线传感网的生猪健康大数据监测与可视化评估系统。该系统通过多传感器融合技术实现了对生猪的心率、体温以及猪舍环境温度、烟雾浓度、光照强度的监测,同时在云端对生猪健康数据进行存储,并采用大数据分析技术对生猪健康大数据进行评估与预警。生猪养殖户可以更科学地对生猪的健康状态进行实时可视化监测和管理。

Kafka与HBase在健康监测大数据平台中的应用研究

越来越多的可穿戴传感器用于监测身体各种重要指标,但大规模健康监测数据的存储、管理和利用仍面临很多问题。为解决传统健康监测信息不能有效采集和存储从而形成数据孤岛等问题,基于Kafka的发布—订阅模式,实现健康监测大数据采集、传输、发布共享架构,使用HBase组件对数据进行持久化存储。通过Kafka集群测试以及建立HBase二级索引优化平台性能。实验结果表明,平台吞吐率达到27MB/s左右,查询效率比二级索引建立前提高近3倍,能有效满足健康监测大数据平台发展需要。