标准化数据功能扩展（精选3篇）
标准化数据功能扩展 篇1
1 引言
随着国家高职骨干院校建设的发展, 标准化考场的建设也列入重点项目评估之一。按照国家标准化考场建设的要求, 我校先后在该项目中涉及教学楼房间109间, 图书馆机房9间, 保密室1间, 主要应用于大型国家级考试管理中。考虑到考场网上视频巡查系统如果仅仅在学校的考试管理中启用, 那么设备每年使用的次数少、利用率低, 因此, 可将此系统应用于日常的信息化建设中来, 例如学校的教育教学管理、优质教育资源和精品课程资源共享等, 还可综合考虑利用学校数字化校园建设的校园安保系统信息化资源。这样不仅发挥了学校的教育教学管理水平, 还可充分提高标准化考场的综合利用率。
2 网上巡查系统的功能特征
考场网上巡查系统不仅带有远程教学示范系统功能, 在性能上也超越了普通的视频监控。该系统充分利用数字化校园的网络资源, 实现了各考场监控音视频在考试期间的高度清晰化, 同时在日常教学工作中利用该设备的高度智能化特点, 实现远程教学的自动化。因此, 该设备具有高度的开放性和经济性, 方便管理人员操作和维护, 录制的图像品质优秀等特点。
2.1 网上巡查系统的特征
2.1.1 完善的高清音视频性能
我校标准化考场网上存储系统全部采用的是高清视频监控设备, 各考场教室安装的是高清防爆半球网络摄像机, 该摄像机不仅能提供高清视频采集功能, 还具有卓著的防爆外壳设计, 可杜绝人为蓄意的拆卸破坏。同时, 在监控中心, 拥有高清监控的管理平台, 该平台具有高清存储、高清NVR、高清解码的优越功能。
2.1.2 可靠安全的专业存储性能
网上巡查系统可采用集中式和分布式的存储方式, 在学校网络良好的条件下, 系统可在管理机房集中存储, 统一管理;而当监控中心网络条件不理想时, 则可选择在本地部署的NVR进行备份存储, 以确保存储的数据安全。
2.1.3 扩展功能的兼容性能
网上巡查系统具备有卓越的兼容性, 可以实现与多种品牌及业务系统的对接, 根据学校的需求, 如需要提升系统资源的利用率, 则通过监控管理平台实现系统的整合接入, 完成学校日常的教学管理功能, 如教育录播、教务管理、安防监控、教育督查等。
2.2 考场监控及远程教学系统可实现的功能
2.2.1 考场监视
在学校监控中心, 通过校园网络, 可以在巡查系统服务器上看到各教室的画面情景。为了方便校领导的观摩, 我们在监控中心设计了12台无缝拼接电视墙, 通过服务器信号转接, 可以将各教室的情景切换到电视墙上来观看, 如图1。
2.2.2 画面分割巡查
通过网络视频集中监控系统管理软件的设定, 可以将各考场教室的视频画面分割成多屏显示, 如1路、4路、9路、16路, 并且还可以将分割的画面设置为轮训显示, 这种设置无需画面分割器及切换控制矩阵设备。当需要近距离观看某位考生的状况时, 可通该软件云台调整摄像机焦距进行局部细节观察, 易于管理人员操作维护。
2.2.3 考场录像存储
该系统可以对任一监控考场实时或定时录像, 还可以手动启动/停止录像、报警出发录像等, 视频录像会自动存储在巡查系统硬盘中, 当硬盘容量满载时, 系统会自动覆盖最初的录像, 具备有自动覆盖功能。我们还可以在该系统中加载存储服务器, 将各考场中的视频设置成自动下载存储在该服务器中, 这样可以节省管理人员手动下载视频录像的繁琐工作。
2.2.4 智能化检索查询回放
当需要查看录制过的视频监控录像时, 该系统中的各通道可以按照教室号、日期、时间等参数条件智能化检索回放监控记录的视频录像。在回放时, 可以按照快速、慢速、放大、缩小等多种方式拖动, 还可以将回放中的某个图像存放成图片格式的图像 (JPEG或BMP格式) , 可供数据交换或打印输出使用。
2.2.5 系统安全设置
该系统具有自动锁定和密码保护设置功能。对于不同级别的教师授予不同的用户权限, 采用分级授权方式保护系统, 防止非法人员进入系统修改和盗取相关资料。当系统长时间没人使用时, 可以设置一定时间内无人操作自动锁定的功能来保护系统, 在此期间所有操作均无效, 授予权限的用户必须重新登录系统后才能继续管理和操作。
3 网上巡查系统的扩展功能
网上巡查系统除了应用在国家级大型考试巡考管理外, 还可以作为日常教学常规工作的设备使用。无须增加额外费用, 该系统还提供了远程示范教学的功能, 为推广优秀教师先进教学经验, 考察教师的教学水平提供了帮助。
3.1 系统的兼容性
该系统采用媒体网关的核心技术来支持不同品牌的监控设备及其之间的互联互通。该技术可以兼容不同厂商和类型的监控巡查系统, 整合成一个规范、统一、高效的实用新系统。该系统还提供了可扩展接口, 为多媒体教学、精品课堂、微课慕课、平安校园提供了建设通道, 从而可实现资源和数据共享的教育均衡化, 避免了重复投资和建设的资金浪费。
3.2 扩展功能
根据国家标准考场建设的要求和学校使用状况, 目前该系统只用于国家级大型考试中, 如全国计算机等级考试、全国中小学教师资格考试、高等教育自学考试等, 这样算来一学期该系统仅用了几次, 累计一年也不到一个月的时间, 利用率甚低。因此, 学校可将该系统统筹考虑到学校数字化校园信息化建设中来, 网上巡查系统不仅是加强考风考纪的需要, 也是学校教学管理、教师示范课程教学、优质教育资源共享等日常教育管理的需要, 充分提高设备的综合利用率。我们可以在SIP网关三合一服务器上为系统设置不同工作模式, 达到不同的需求。
3.2.1 考试工作模式
该模式只能应用在考试环境下, 为确保考卷和巡查数据的保密性和安全性, 该模式采用软件与硬件相结合的方式。远程用户如果想要监控考场情况, 必须通过严格的注册流程拥有合法的账号和权限, 考试时, 还必须使用注册过的USB软件狗才能接入到网上巡查系统, 进行实时监控并能获取相关的考场视频图像。这种方式是通过软件和硬件相结合的来增强考试期间考场数据的安全性和保密性, 非法用户没有合法的账户将被屏蔽在网络之外。
3.2.2 普通工作模式
在考试之余, 切换该系统到普通工作模式, 为教学巡查提供方便直观的多媒体教学平台。同样, 只有拥有合法账号的远程用户才可以访问网络获取相关教师的实时监控录像。学校各级领导可利用这种扩展功能, 足不出户就可以掌握师生的上课和学习情况;其次, 评比精品课程或微课程的教师可以使用网上巡查系统进行教学活动的录像摄制、编辑制作和播放回放;对于学校进行示范课教学和观摩教学的时候, 通过该系统将优秀师资的授课过程全程录像, 然后在学校网上推广和使用, 可以提高学校师资的整体教学水平和教学质量。
3.3 系统的优势
3.3.1 技术先进, 功能强大
利用高校数字化校园建设中拥有良好的网络环境, 为网上巡查系统提供了优越的网络连接, 在视频监控中心, 使用视频监控软件就可实现视频的监视、管理和使用, 实现存储、回放、电视墙切换、用户权限管理等不同功能模块的操作, 同时利用该系统的扩展功能可以进行二次开发来实现更强大的功能扩展。
3.3.2 操作简单, 运维方便
该系统不需要安装各种操作系统和应用软件, 用户只需要在指定的前端设备中简单设置, 就可以访问系统。利用嵌入式硬件架构, 该系统运行非常稳定, 对于系统管理员而言, 运行维护非常方便, 只要懂基本的电脑操作就可以管理使用。
3.3.3 扩展延伸性强
在前期建好的基础上, 学校如果考生规模变大, 想增加监控点, 只需要在监控场所内新增视频监控所需的前端设备即可, 然后在监控主机上修改IP地址扩配功能。
3.3.4 分机管理, 保密性强
网上巡查系统使用全数字化的信息传输、存储和处理, 只有授权的用户才能在任何联网的地方对学校的考场进行远程巡考, 还可将考场的音视频信息进行录像检索编辑处理。保存的视频资料采用加密技术, 防止他人非法篡改, 并且不同层次级别的用户采用严格的分级管理授权, 保证了数据保存的高安全性。
4 结束语
网上巡查系统在校级标准化考场中的应用具有卓越的兼容性和良好的网络适应性, 它能够借助多媒体网关来实现与多种业务系统及品牌的对接, 还能够适应各种网络环境支持穿越防火墙以及代理。该系统通过功能集成, 在实现考场监控功能的同时还可以打造出高度智能化、自动化的教学环境, 为学校信息化建设提供了良好的平台。
参考文献
[1]林超.高校标准化考点建设的新技术探讨[J].科技创新导报, 2013, (22) .
[2]杨进国.基于全国考试系统的网络监控系统设计[J].仪器仪表用户, 2011, (06) .
[3]耿贵.关于标准化考点建设的探讨[J].吉林教育, 2012, (7) .
[4]胡晓敏, 邓建青.考场网上视频巡查监控系统的设计与实现[J].信息安全与技术, 2013, (95) .
标准化数据功能扩展 篇2
虽然大数据在国内还处于初级阶段, 但是商业价值已经凸显出来。手中握有数据的公司站在金矿上, 基于数据交易即可产生很好的效益;同时, 基于数据挖掘会有很多商业模式诞生, 引发众多新的业态产生。
然而, 我们知道, 大数据的基本概念是通过快速获取、处理、分析以从中提取具有价值的海量、多样化的数据, 正如《大数据时代》一书中提到的4V特点:Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) [2]。从大数据产业的角度看, 其产业链应该包括大数据的采集与挖掘、组织与管理、分析与发现、应用与服务等环节。因此无论是从大数据的概念还是从产业链的角度, 我们都可以发现, 大数据的关键环节是巨量数据的采集与挖掘。数据采集与数据挖掘涉及众多技术与方法, 通过观察与分析腾讯微信平台功能的扩展, 发现平台化应该是数据采集与挖掘的关键。
腾讯最近更新了微信5.2版本, 打开新版微信, 欢迎界面回顾了微信3周年的发展历程, 里面记录了微信功能扩展的一个个里程碑——“语音聊天”、“摇一摇”、“朋友圈”、“飞机大战”、“微信支付”等。从这些所谓里程碑的应用扩展, 可以管窥腾讯的大数据策略。很多人原以为微信只不过是加入语音的QQ, 到后来发现微信迅速涉足了游戏、在线支付, 以及依托春节推出“理财通”这个与淘宝的“支付宝”相抗衡的金融工具, 人们才真正发现, 微信根本不是什么QQ的亲兄弟, 而是腾讯在不知不觉中构建的一个大型社交生态平台, 这个平台就是大数据平台, 依托这一平台, 腾讯才真正采集和挖掘了近5亿用户的相关数据。
众所周知, 平台化的应用对于数据收集十分方便。由于同处一个平台上, 各个分支模块的数据一般会存在一台相同的机器上, 互相提取数据显然比独立时要方便许多, 还能节省很多信息成本。比如, 微信在没有整合入游戏功能之前, 腾讯要收集有关游戏方面的数据, 就不得不去寻求一些游戏应用开发公司的支持。这一过程, 公司不仅需要支付昂贵费用, 而且所获数据不一定准确和适用。仍拿微信和游戏公司比较, 游戏公司的主攻方向是怎么把游戏情节设计得更加吸引人, 画面做的更加炫酷、质量更好, 故很多数据都集中在有关游戏设计本身的各个参数上。但作为一个社交平台的微信显然更关心的是人们喜欢玩哪些类型的游戏、人们什么时候会玩游戏、人们一般花多少时间玩游戏等等这些偏用户信息类的数据, 需求和取舍不同, 有关数据的标准也不同;而如果将游戏应用整合到一个平台上来, 那平台管理团队就可以更具针对性的采集数据了, 数据的可信度也就有了保证。
同时, 平台化有利于数据采集的标准化、规格化。因为来源于同一个平台的数据, 存储起来就可以是标准和规格的数据。这既方便数据的提取、检索, 更为重要的是, 标准化、规格化的存储格式给今后的数据挖掘效率带来了保证。作者曾经动手编写过一项有关数据挖掘的程序, 先编写数据挖掘算法程序, 然后读入几组“大数据”进行正确性和效率的验证。结果在算法设计及优化上花的时间不多, 倒是花在处理数据输入上费了一番功夫, 原因就是给的测试数据格式不确定——数据数值之间的空格数不定, 有的数据每一行是以windows标准的’rn’结尾, 有的却以linux标准的’n’结尾;验证起来难度很大。有时候, 可能程序运行的数据不是原始数据, 一开始就错了, 最终程序走不通。因此, 如果数据本身是以一种比较标准的格式存储的, 甚至是用更高效率的数据结构存储的, 这对于数据的挖掘应用, 就会更加高效和正确。
当然, 平台化也给数据挖掘提供了新思路、新价值。[3]“大数据的核心是挖掘出庞大的数据库中独有的价值”, 重点是要挖掘不同类数据之间潜在的联系, 即“交叉数据”的价值。微信平台上有“滴滴打车”应用, 还有微信支付支持的电子商城和电影票购买业务。“滴滴打车”应用可以获取两大关键数据, 即地点和时间。地点即使用打车应用之前要告知的目的地, 时间则是根据路况信息推算出乘客在出租车上大概花费的时间。有了地点, 服务器可以马上从平台上搜寻与目的地距离较近的商城或电影院, 然后根据乘客的乘车时间推送一定长度的优惠促销信息吸引用户消费。这里, “滴滴打车”的数据分析结果对于商城销售商品发挥了重要作用。另外, 像微信这种社交平台, 对于游戏设置本身信息的关注可能不多, 更关心的是反映用户使用习惯的数据, 比如用户每天在什么时候打开游戏, 一般愿意花多长时间在游戏上。诸如这样的数据, 表面上看反映的是用户玩游戏的习惯, 但思路再放开一点, 游戏其实是一种放松娱乐的方式。加之, 微信平台设置的网游不像大型网游, 只是一些小游戏, 往往是人们无聊的时候随手玩一两局, 玩游戏的时间反映了一个人感到无聊的时间。然而, 人们无聊不一定只能玩游戏啊, 可能也会愿意看一两篇小文章、小短片来消遣。于是, 腾讯大数据平台可以借此在用户无聊的时间里, 推送一些小容量小的文章、图片、视频, 甚至是小广告, 这样游戏应用的数据又产生了难以估量的商业价值。
当然, 腾讯具体如何挖掘数据, 作者没有深入调查, 但从微信平台采集的数据, 腾讯完全可以做点大文章。冯小刚拍摄的《私人定制》上映后, 结果“私人定制”很快成为一种很火的销售方式, 因为针对每个人特定条件、需求的精准营销, 专为“私人定制”的商品和服务受到越来越多人的青睐。要想真正做得精准, 更加“私人”化, 关键在于私人数据的充分挖掘。而平台化的应用, 有利于公司整合相关数据, 进行更加深入、系统的挖掘与分析, 从而使“私人定制”成为可能。作者猜想, 腾讯未来一定会借助平台化这一“大数据”挖掘利器, 将更多、更广的应用整合到微信平台上, 比如说被常用来作为收集、分析数据的搜索和地图工具, 也许不久的将来, 就会出现在手机的微信应用里。
上述分析, 足以说明, 腾讯的微信平台是其大数据战略的重要支点。凭借这一支点, 腾讯在大数据应用方面必将走在国内众多机构与企业的前头。
其实, 采用平台化策略, 推动大数据产业的不仅仅是腾讯;国外的facebook、twitter, 以及我们熟悉的Google, 实际上都是先构建了一个大数据采集平台, 然后对海量数据进行深入挖掘分析, 最终形成大数据应用的。
平台化战略就是数据整合以及标准和规范的战略。大数据的前提是如何更好地整合巨量数据, 没有巨量的数据资源, 难以构建大数据应用, 更难以形成大数据产业链。采集到了巨量数据, 如果没有数据的标准化、规范化, 如果不能将非结构化数据转变成结构化数据, 如果不能方便快捷地挖掘出不同数据之间的关联性, 也难以实现真正的大数据应用[4]。
由此, 作者认为, 平台化是大数据战略实施的关键, 有一个良好的数据整合平台, 才能真正构建良好的大数据应用。无疑, 拓展大数据应用, 发展大数据产业, 首先要考虑的是构建一个能够实现数据采集与挖掘的大数据平台。
摘要：大数据发展方兴未艾。推动大数据产业发展的关键环节首先应该是巨量数据的采集与挖掘。从腾讯微信平台功能的不断扩展延伸, 可以管窥腾讯的大数据发展策略, 进而让我们认识到平台化是大数据的基本战略。
关键词：互联网,微信,大数据,平台化
参考文献
[1]《中国信息化》杂志2014年第1期第5页
[2]麦肯锡研究报告:《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》, 2011年5月发布。
[3]维克托.迈尔-舍恩伯格与肯尼恩.库克耶, 《大数据时代》, 浙江人民出版社出版。
标准化数据功能扩展 篇3
BIM软件众多, 从目前来看没有一款软件能够适应铁路行业的所有专业或者铁路生命周期的所有阶段, 为确保各软件间数据的有效交换, 实现铁路专业间及BIM不同阶段的协同应用, 有必要建立铁路BIM技术标准。铁路BIM技术标准分为数据存储标准、信息语义标准以及信息传递标准, 在此主要介绍数据存储标准中的铁路隧道数据存储标准的研究方法和结果, 研究范围主要为目前铁路常用的新奥法开挖的山岭隧道, 包括洞门、明洞、暗洞、设备洞室等隧道结构。
制定铁路BIM数据存储标准的技术方案主要为静态扩展与动态扩展相结合的方法。静态扩展指以现有的IFC4为基础, 定义适合铁路领域新的IFC类, 以此为基础, 铁路隧道BIM数据存储标准的研究内容主要包括:在现有IFC4的基础上进行隧道空间结构单元、构件、零件相关实体类的扩展, 进行隧道空间结构单元、构件、零件常用预定义类型的定义, 对实体或预定义类型枚举进行属性集的定义。动态扩展指通过将实体的Object Type属性赋值为实体类型在《铁路工程信息模型分类与编码标准》中对应的编码, 从而标识实体具体类型。以下主要介绍静态扩展方法。
2 铁路隧道概念模型提出
铁路隧道BIM数据存储标准通过定义通用的隧道结构分类来表达不同形式的隧道。常见的山岭隧道主要由洞门、明洞、棚洞、暗洞、洞室等聚合而成, 在这些隧道结构中包含不同的隧道构件, 具有相似属性的构件可归为一类, 如隧道明洞、暗洞、洞室中都包含衬砌, 可以统称为衬砌结构。
遵循以上理念, 铁路隧道B I M存储标准从空间结构单元、构件、零件3个层次进行实体类的扩展 (见图1) 。隧道整体看作最大的空间结构单元, 定义为隧道 (Ifc Tunnel) , 它由若干空间结构单元聚合而成, 定义为隧道组成 (Ifc Tunnel Part) , 如隧道洞门、明洞、暗洞、洞室等。空间结构单元内部包含隧道构件或零件, 以空间结构单元暗洞为例 (见图2) , 隧道暗洞包含初期支护、衬砌结构、仰拱填充以及沟槽, 这些都称之为隧道构件 (Ifc Tunnel Element) 。
3 铁路隧道概念模型定义
3.1 铁路隧道实体类的扩展
根据上述提出的隧道概念模型, 在现有IFC4的基础上对其进行定义 (见图3) , 其中没有标识颜色的部分为IFC4原有类, 黄色部分表示新定义的隧道空间结构单元, 绿色部分表示新定义的隧道构件, 蓝色部分表示新定义的隧道零件。
以隧道空间结构单元为例, 隧道结构 (Ifc Tunnel Structure Element ) 继承自土木工程结构 ( Ifc Civil Structure Element ) , 隧道结构 (Ifc Tunnel Structure Element) 有2个子实体:隧道 (Ifc Tunnel) 和隧道组成 (Ifc Tunnel Part) 。隧道 (Ifc Tunnel) 有一个预定义类型 (Predefined Type) 属性, 它的数据类型是隧道类型 (Ifc Tunnel Type Enum) , 还有一个功能类型 (Function Type) 属性, 它的数据类型是隧道功能类型 (Ifc Tunnel Function Type Enum) ;隧道组成 ( Ifc Tunnel Part ) 有一个预定义类型 (Predefined Type) 属性, 它的数据类型是隧道组成类型 (Ifc Tunnel Part Type Enum) 。
对隧道 (Ifc Tunnel) 实体描述的EXPRESS代码如下:
ENTITY Ifc Tunnel
SUBTYPE OF (Ifc Tunnel Structure Element) ;
Pre Defined Type:Ifc Tunnel Type Enum;
Function Type:Ifc Tunnel Function Type Enum;
END_ENTITY;
对隧道组成 (Ifc Tunnel Part) 实体描述的EXPRESS代码如下:
ENTITY Ifc Tunnel Part
SUBTYPE OF (Ifc Tunnel Structure Element) ;
Pre Defined Type:Ifc Tunnel Part Type Enum;
END_ENTITY;
3.2 铁路隧道实体类的空间结构关系
铁路隧道空间结构单元、 构件、 零件之间的关系见图4。一个铁路项目 (Ifc Railway) 可以有若干隧道 (Ifc Tunnel) , 隧道 (Ifc Tunnel) 可进一步分解成若干个隧道组成 (Ifc Tunnel Part) , 隧道组成 (Ifc Tunnel Part) 的预定义类型有洞门 (PORTAL) 、明洞 (OPEN-CUTTUNNEL) 、暗洞 (UNDE RCUTTUNNEL) 、洞室 (TUNNELCHAMBER) 、棚洞 ( SHEDTUNNEL ) ; 隧道 ( Ifc Tunnel ) 和隧道组成 ( Ifc Tunnel Part ) 包含各种隧道构件, 不同类型隧道组成包含的隧道构件不同, 如由洞门结构 (Ifc Tunnel Portal Structure) 、仰拱填充 ( Ifc Tunnel Invert Filling ) 、 防水层 (Ifc Waterproof Layer) 组成洞门 (Ifc Tunnel Part.PORTAL) , 由衬砌结构 (Ifc Tunnel Lining Structure) 、仰拱填充 ( Ifc Tunnel Invert Filling ) 、防水层 ( Ifc Waterproof Layer ) 、 找平层 ( Ifc Leveling Blanket ) 、 结构保护层 (Ifc Protective Layer) 组成明洞 (Ifc Tunnel Part.OPENCUTTUNNEL) 等。空间结构单元间的分解关系由聚合关系对象 (Ifc Rel Aggregates) 表达, 构件与空间结构单元间的包含关系由包含在空间结构关系对象 (Ifc Rel Contained In Spatial Structure) 表达。
4 属性集定义
IFC原有属性集不能满足隧道专业需求, 为了更清楚地表达隧道建设过程中的信息, 有必要定义新的隧道专业特有的属性集。隧道属性集主要围绕隧道建设过程中的输入条件、关键参数等定义, 定义内容既要满足专业内、专业间的需要, 又要满足隧道不同建设阶段的应用需要。表1列出了隧道BIM数据存储标准中定义的部分属性集。
5 结束语
铁路隧道BIM存储标准目前已经完成山岭隧道主体结构实体类的扩展以及相关属性集的定义, 形成了比较完整的空间结构体系, 初步满足山岭隧道BIM建模需求, 1.0版预计于2015年12月份发布。
为了有效验证标准的适用性及易用性, 铁路BIM存储标准即将在达索软件中成体系地部署, 铁路BIM标准将第一次从理论走向实践, 届时对标准的认知程度将会有质的提升, 为更好地改进与完善标准创造有利条件。
此外, 通过与国际对接, Building Smart正式接受中国铁路BIM联盟加入该组织, 并承认中国铁路BIM联盟在铁路BIM标准制定方面所做的工作, 加入该组织必将促进中国铁路隧道BIM存储标准早日与国际接轨。
参考文献
[1]Building SMART International Limited.IFC4 Official Release[S].
[2]GB/T 25507—2010/ISO/PAS 16739:2005工业基础类平台规范Industry foundation classes platform[S].
[3]李华良, 杨绪坤, 王长进, 等.中国铁路BIM标准体系框架研究[J].铁路技术创新, 2014 (2) :16-21.
[4]李华良, 杨绪坤, 沈东升, 等.铁路工程信息模型分类和编码标准研究[J].铁路技术创新, 2015 (3) :17-20.
[5]GB/T 7027—2002信息分类和编码的基本原则与方法[S].