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公开(公告)号:CN119646111A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411799577.3
申请日:2024-12-09
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 一种基于优先级的自主GIS调度方法、电子设备及存储介质,属于GIS数据调度技术领域。为解决现有技术中存在的调度延迟与缓存加载策略的技术问题,本发明包括将屏幕显示区域内的待处理的地图数据分解为若干个瓦片,以每个瓦片为子单元进行数据调度;对待处理的地图显示消息进行数据规范化处理,得到规范化的子消息;组成消息序列分发到构建的消息队列中;基于哈希函数映射机制对瓦片构建哈希索引,通过哈希索引指向的瓦片数据地址获取瓦片数据;建立瓦片数据链表和瓦片空闲链表,对瓦片数据进行管理,得到瓦片数据存储地址;将瓦片数据存储地址发送给自主GIS引擎,对地图数据进行显示处理。本发明增强了数据调度的可控性和灵活性。
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公开(公告)号:CN115964455A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211697785.3
申请日:2022-12-28
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明涉及矢量数据可视化技术领域,更具体的说是一种基于MapVGL开源GIS引擎的数据可视化处理方法,该方法包括以下步骤:步骤一:获取数据环节,上传矢量格式的原始数据至服务器中,形成矢量数据;步骤二:数据处理环节,矢量数据规范进行处理;步骤三:地图加载环节,加载底图地图服务或空白底图;步骤四:地图样式定义环节,矢量数据图层定义渲染样式;步骤五:数据加载环节,矢量数据图层加载处理后的矢量数据;步骤六:图层添加环节,将矢量数据图层添加到地图上;可以使用简单的矢量数据,在浏览器端进行渲染处理,颜色样式处理灵活,调整方便,速度快,而且可移植性强,为各类环境下的可视化应用提供了便利。
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公开(公告)号:CN112347093B
公开(公告)日:2021-08-03
申请号:CN202011225571.7
申请日:2020-11-05
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及一种便于海量多源异构数据的清洗整合存储的方法,属于海量多源异构数据处理领域,海量多源异构数据处理中全局因素无法整合等问题;本发明通过构造数据源集合、遍历集合,记录类型及数据协议、数据接入环节、协议适配环节,形成1阶数据,推送缓存队列、拉取1阶数据,清洗环节,形成2阶数据,推送缓存队列、取2阶数据,主被动混合模式转换整合环节,形成3阶数据,推送缓存队列以及最终拉取3阶数据,分布存储环节,完成最终存储。本发明提供的方法,方便快捷、流程化明确,可降低海量多源异构数据的清洗整合存储各环节的耦合程度,通过逐层迁移、降阶处理,可有效降低海量数据压力、削峰填谷,能够提升整个方法过程的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN112699173A
公开(公告)日:2021-04-23
申请号:CN202110024086.1
申请日:2021-01-08
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455
Abstract: 本发明是一种基于Spark的分布式时空对象邻近查询方法,为了解决查询过程中,缺乏支撑海量数据频繁更新和并行查询的索引结构,导致对海量时空数据分布式存储和维护的支持性较差的问题;该方法以Spark为计算引擎,以Cassandra为存储引擎的分布式时空对象邻近查询,根据查询的空间网格集合,然后运用分布式计算模型对Cassandra的索引模型与存储模型进行查询,计算出每一个时空对象距离目标位置的最近距离;通过自定义的排序方法,计算距离目标位置最近的K个时空对象,完成K个邻近时空对象的查询。本方法实现了索引与数据分离,保证了数据的局部性,并结合时空网格索引,进行分布式时空对象邻近查询,具有快速查询、有效查询等特点。
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公开(公告)号:CN117496082A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311526808.9
申请日:2023-11-15
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06T17/05 , G06T15/20 , G06F16/955
Abstract: 本发明提出一种自动化三维白膜数据发布方法,属于建筑建模技术领域。包括以下步骤:S1.获取原始城市建筑的SHP矢量数据;S2.获取三维白膜颜色配置条带、贴图文件;S3.设定三维白膜尺寸、白膜层级、纹理和中央轴线生成三维化白膜场景数据;S4.将三维白膜场景数据进行纹理压缩、白膜颜色转化并阶段缓存临时数据;S5.读取属性字段和过滤待展示属性字段;S6.设定数据存储目录及结构、记录可视化初始坐标、定义输出数据的文件格式和输出结果数据;S7.设定服务配置JSON参数,将结果数据传输至WEB中间件,发布数据形成可调用的URL。解决现有技术中存在的城市建筑白膜数据生产与服务发布的效率低与准确率差的技术问题。
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公开(公告)号:CN117411697A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311408977.2
申请日:2023-10-27
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 一种水务物联网数据传输加密系统及工作方法,属于物联网数据通信加密安全技术领域。为提高水务数据传输加密传输安全性,本发明数据服务器分别连接密匙生成验证器、数据服务器加密单元、密匙生成器单元,密匙生成验证器分别连接密匙生成器单元、认证单元,应用服务器分别连接数据服务器加密单元和认证单元;密匙生成验证器用于验证密匙生成器单元生成的密匙的有效性,同时生成公匙和私匙;数据服务器用于验证密匙的有效性;数据服务器加密单元用于将得到的公匙进行加密;密匙生成器单元用于生成密匙;认证单元用于接收应用服务器的注册认证,接收密匙生成验证器发送的公匙和私匙,校验后发送给应用服务器;应用服务器用于解密获取数据信息。
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公开(公告)号:CN114090290A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111367999.X
申请日:2021-11-18
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06F9/54 , G06F16/172 , G06F16/176
Abstract: 本发明涉及时空数据的服务处理领域,更具体的说是一种基于消息池流转模式的时空数据自动化服务发布方法,步骤一:运行消息缓冲池;步骤二:创建数据源;步骤三:上传数据源;步骤四:共享数据源;步骤五:解压数据源;所述解压数据源为通过数据解压模块监听消息缓冲池,当数据解压模块收到通知后,将数据源进行解压,解压完成后推送通知到消息缓冲池步骤六:数据缓存切片;所述数据缓存切片为通过缓存切片模块持续监听消息缓冲池,当缓存切片模块收到通知后,缓存切片模块将数据进行分层切片,切片完成后推送通知到消息缓冲池;步骤七:服务发布;可以减少时空数据在服务发布过程中过多的人工操作,提升时空数据服务发布的便捷性。
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公开(公告)号:CN112765160A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202011608207.9
申请日:2020-12-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/25 , G06F16/29 , H05B47/175
Abstract: 本发明涉及一种智慧路灯设备监控系统,包括数据库、GIS服务软件、前台WEB端和智能监控终端;前台网页端包括RTU监控管理模块、单灯监控管理模块、安全监控管理模块、RTU数据分析模块、单灯数据分析模块、报警数据分析模块。本发明在前台WEB端可完成对RTU及单灯的远程控制及实时数据招测。
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公开(公告)号:CN112711473A
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN202110027054.7
申请日:2021-01-09
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明是一种基于混合计算模式的云计算QoS保障调度优化方法,属于云计算QoS保障调度优化领域,目的是解决云计算环境下,任务执行复杂、资源合理分配难度较高的问题,通过降维转化为单一指标,由遗传算法模式进行模糊结果的求解;然后将运算结果作为输入,由蚁群算法模式进行最终结果的求解,综合考虑云计算环境下,服务执行周期、服务能源成本、服务迁移消耗这三项指标约束,通过混合计算模式,将遗传方法与蚁群算方法进行了分阶应用;本发明避免现有算法短板的浮现、并与其互补优势,在调度优化问题求解上将更加高效,任务执行复杂以及资源合理分配难度大大降低。
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公开(公告)号:CN112597205A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011608430.3
申请日:2020-12-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F9/54
Abstract: 本发明涉及一种基于流及消息调度的实时数据计算及存储方法,包括如下步骤:步骤一、数据流缓冲,建立大数据高并发场景下的数据缓冲通道,采用kafka系统为数据消费者提供消峰后的稳定数据源;步骤二、实时数据分析,通过准实时流计算引擎,根据实际需求完成海量实时数据的在线运算分析;步骤三、实时数据存储,源数据根据时间点存入分布式时序数据库,实现大数据的实时性时序存储及历史数据检索。本发明提供的方法,可应用于海量数据的实时数据分析存储系统中,提升其快速数据处理能力、实时运算响应速度、海量数据存储能力以及满足数据订阅需求。
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