一个基本矩阵的鲁棒估计算法

通过分析基本矩阵的鲁棒估计方法的特点,提出了三点改进:在RANSAC(RANdomSAmplingConsensus)方法中采用了极小化再投影误差判别数据点的类别;给出再投影误差的一阶近似算法;由求出的基本矩阵和局内点数据采用LM算法对结果过一步求精,给出更好的基本矩阵估计值,使得再投影误差进一步减小,避免结果趋于局部极值。合成数据和真实图像实验均证明了该方法的有效性和可靠性。

通信中间件MQSeries在移动电话计费系统中的应用

目前的移动电话计费实施的是单级模式,即全省计费数据分散采集、集中计费、集中管理,要实现这种模式,就必然要解决省中心与地市局之间的业务数据通信。通信中间件产品提供了实现这种数据通信的有效手段。该文介绍了IBM公司的面向消息中间件(MOM)产品MQSeries,并应用它设计开发了移动电话计费系统中省中心与地市局之间的业务数据传输模块。

适用于B/S结构的RBAC模型研究及实现

主要研究了基于角色的访问控制面向B/S结构的扩展及实现。在RBAC96模型的基础 上,对安全对象进行了细分,引入了模块实体、方法实体及相应的角色传递关系,并将权限分割成普通 权限和特殊权限,提出了BSAC模型。然后结合基于MVC的安全框架给出了RBAC的实现。

基于X.509的双向认证框架

该文对X.509双向认证模型进行了扩展,弱化了网络可靠性假设,提出了基于重发机制的、动态更新现时值的双向认证框架。

面向移动客户端的数据服务推荐策略研究

将移动设备所具有的随时随地、灵活按需的特点和云平台中的海量数据和服务无缝集成已成为云计算和移动计算共同的研究热点.在移动客户端上进行数据服务的推荐,可以减少用户在狭小的屏幕空间上进行浏览和选取带来的不便.同时,将位置信息作为推荐的依据可以增加推荐的准确性.提出一种面向移动客户端的数据服务推荐策略,综合使用图论模型、协同过滤模型等方法来进行推荐,可以支持移动用户快速准确地找到自己需要的数据服务.通过实例验证表明,该策略可以有效提高用户获取服务的效率,改善用户体验.

观澜交通数据处理平台

近些年,城市中在主要路段和路口设置的交通卡口点及高清摄像头的数目呈增长趋势.对于大中型城市来说,这些摄像头将会产生海量包含通行记录和图像在内的数据.现有的基于传统关系数据库的解决方案已经无法有效地管理如此大规模的数据,也无法为数据的离线分析和实时处理提供具有高效及可伸缩性的保障.为了解决这一系列问题,我们开发了观澜交通数据处理平台(观澜平台).该平台可以为交通数据提供分布式、具有良好可伸缩性的处理支持.它集成了Apache Hadoop和S4开源框架,可以同时运行批处理任务和实时处理任务.观澜平台已经在国内某城市的生产环境中成功运行近两年,将会给出平台的架构说明以及在设计和开发过程中的一些收获.