時間：2023-07-17 17:23:08
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇云計算的原理，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
云計算使個人計算機的性能最小化,功能最大化。而這種對資源進行分配的方式正是高校教學資源整合所需要的。本文闡述了云計算的基本原理和特點,總結了云計算對教育領域的巨大影響,最后介紹了國內外促進云計算在教育領域應用的努力。
什么是云計算
云計算是一個虛擬化的計算機資源池,一種新的IT資源提供模式。云計算就是以公開的標準和服務為基礎,以互聯網為中心,提供安全、快速、便捷的數據存儲和網絡計算服務,讓互聯網這片云成為每一個網民的數據中心和計算中心。
云計算借用了量子物理中的“電子云”(Electron Cloud)思想,強調說明計算的彌漫性、無所不在的分布性和社會性特。“云”是指計算機群,每一群包括了幾十萬臺、甚至上百萬臺計算機,是數據存儲和應用服務的中心,用來完成存儲和計算的工作。云計算(Cloud Computing)是分布式處理(Distributed Computing)、并行處理(Parallel Computing)和網格計算(Grid Computing)的發展,或者說是這些計算機科學概念的商業實現。
云計算系統如圖1,基本原理是,用戶所需的應用程序并不需要運行在用戶的個人電腦、手機等終端設備上,而是運行在互聯網的大規模服務器集群中,用戶所處理的數據也并不存儲于本地,而是保存在互聯網的數據中心里面。這些數據中心正常運轉的管理和維護則由提供云計算服務的企業負責,并由他們來保證足夠強的計算能力和足夠大的存儲空間來供用戶使用。
云計算模型如圖2所示,在基本結構當中,核心部分是由多臺計算機組成的服務器“云”,它將資源聚集起來,形成一個大的數據存儲和處理中心,同時由服務器中的各種配置工具來支持“云”端的軟件管理、數據收集和處理。服務器根據用戶客戶端提交的數據請求,來處理數據、返回檢索結果。按照服務的分類,來實現監控和測量,保證服務的質量,合理地分配資源,達到資源效益的最大化。
在任何時間和任何地點,用戶都可以任意連接至互聯網的終端設備。因此,無論是企業還是個人,都能在云上實現隨需隨用。同時,用戶終端的功能將會被大大簡化,而諸多復雜的功能都將轉移到終端背后的網絡上去完成。
云計算的特點
1、云計算提供最安全可靠的數據存儲中心,用戶不用擔心數據丟失、病毒入侵等麻煩。當文檔保存在類似GoogleDocS的網絡服務上,當把自己的照片上傳到類似GooglePicasa Web的網絡相冊里,就再也不用擔心數據的丟失或損壞。因為在“云”的另一端,有全世界最專業的團隊來管理信息,有全世界最先進的數據中心來保存數據。同時,嚴格的權限管理策略可以使用戶放心地與指定的人共享數據。這樣不用花錢就可以享受到最好、最安全的服務,甚至比在銀行里存錢還方便。
2、云計算對用戶端的設備要求最低,使用起來也最方便。只要有一臺可以上網的電腦,有一個瀏覽器,就可以在瀏覽器中鍵入URL,然后盡情享受云計算帶來的無限樂趣。用戶可以在瀏覽器中直接編輯存儲在“云”的另一端的文檔,可以隨時與朋友分享信息,再也不用擔心軟件是否是最新版本,再也不用為軟件或文檔染上病毒而發愁。因為在“云”的另一端,有專業的IT人員在維護硬件,安裝和升級軟件,防范病毒和各類網絡攻擊,在做用戶以前在個人電腦上所做的一切。
3、云計算可以實現不同設備問的數據與應用共享。在云計算的網絡應用模式中,數據只有一份,保存在“云”的另一端,用戶的所有電子設備只需要連接互聯網,就可以同時訪問和使用同一份數據,從而輕松實現不同設備問的數據與應用共享。
4、云計算為人們使用網絡提供幾乎無限多的可能,為存儲和管理數據提供幾乎無限多的空間,也為完成各類應用提供幾乎無限強大的計算能力。離開云計算,單單使用個人電腦或手機上的客戶端應用,是無法享受這些便捷的。個人電腦或其他電子設備不可能提供無限量的存儲空間和計算能力,但在“云”的另一端,由數千臺、數萬臺甚至更多服務器組成的龐大的集群卻可以輕易地做到這一點。個人和單個設備的能力是有限的,但云計算的潛力卻幾乎是無限的。
云計算對教育領域的影響
對于學校來講,通過投資建立計算中心成本較大,并且難以與教育信息系統的快速成長和服務多元化要求相匹配。云計算模式為學校提供了合適的借鑒方案,教育機構數據中心、網絡中心的相關任務將可以選用云計算服務來完成。通過云計算提供的IT基礎架構,可以節約成本,不用再投資購買昂貴的硬件設備,負擔頻繁的維護與升級。同時,云計算也將有效地消除教育信息系統中的“孤島”現象。網格技術給出了消除信息孤島的解決方案,作為網格運算模式的發展和改進云計算提供了更強的管理機制、自動化部署和高層次的虛擬化,將實現網絡虛擬環境上的最大化資源共享和協同工作。云計算對教育領域的影響主要表現在以下四個方面:
1、云計算可以整合教育資源
在我國教育信息化發展的過程當中,受到地理位置、網絡傳輸速度、服務器的數據處理能力等諸多因素的影響,我國的教育信息資源建設還存在著重視新技術的引用而忽視內容的建設,重視初次建設而忽視二次開發和深入整合,重視建設而忽略建設的實用性等問題,導致資源利用率低,資源檢索困難,資源的可持續發展不強,資源建設缺乏服務意識, 供給與需求之間呈現不對稱情況,不能滿足師生學習的需要,信息和資源無法有效共享。這些問題成為了教育信息化發展的瓶頸。因此,我們亟待尋求一種新的技術來解決這些問題。
云計算的提出,最小化了終端設備的需求,在一個云計算的網絡中,不僅僅是教學課堂,甚至于個人電腦,實驗室都可以從“云”中獲得,在“云”中存儲,而學校需要的只是提供給學生可以運行瀏覽器的最簡單的終端設備(使用開源系統的個人電腦,OLPC,甚至支持無線局域網的掌上設備)和網絡,就能讓所有高校的學生隨時隨地進行學習,資料處理和實驗。
進行教學資源的整合則有利于更加合理、高效的使用教學資源,促進教學質量的提高。在高校間開展教學資源的整合,既可以應對高校擴招所形成的對教學資源需求的持續增長與教育投入增長不足、教學資源相對短缺所形成的矛盾,又可以提高優質教學資源的利用率,讓更多的大學生獲得優質的受教育機會。
2、提升圖書館的服務功能
目前,每個學校圖書館都有自己的服務器,用于日常圖書管理、數字資源檢索下載等服務。為確保服務器內數據資源的安全性及服務器的可靠運行,圖書館對服務器的最大服務響應數量及接人終端數量等都進行了一定的限制。在云計算模式中,“云”端擁有超大的服務器群,具有良好的容錯性、強大的計算能力和幾乎無限的帶寬,能保證數據的安全和高并發性,用戶的請求也可迅速獲得響應。此外,云計算模式具有虛擬性,用戶可以通過電腦、手機、PDA等多種終端訪問圖書館提供的電子資源服務,用戶甚至可以定制服務,建立符合自己需要的個人書館,實現移動學習,使岡書館資源中心的作用得到最大限度的發揮。
3、節約硬件設備的投入成本
云計算擴展性非常強,多個院校可以將現有的硬件資源共同加入到一個“ 云” 中,減少單個院校的資金和時間上的投入,并實現真正意義上的資源共享。目前,各級大中小學都配備著大量的計算機和網絡設備,為了滿足越來越多的計算需求,學校不得不經常購買更新計算機和網絡設備。
云計算固有的特點使其比其他新技術更容易進入學校。如果使用云計算服務,絕大部分計算任務交給云端(分布式計算機服務器)來完成,學校只需讓電腦接入互聯網即可。云計算能把分布在大量的分布式計算機上的內存、存儲和計算能力集中起來成為一個虛擬的資源池,并通過網絡為用戶提供實用計算(Utility Computing)服務。
現在推出的云計算電腦僅有光驅大小,功耗也僅有十幾瓦,節省了大量的硬件、軟件采購成本。云計算對用戶端的設備要求很低――這一特點決定了云計算將會在學校大受歡迎,可以為學校節約大量的計算機、網絡交換等硬件設備的購買和維護成本。
4、提供經濟的在線應用軟件服務
所有的應用程序和文件都在服務器端,用戶只需通過瀏覽器訪問服務器即可實現文檔、表格、課件的編輯,編輯完成后的文件直接存放在服務器端。一些常用的應用軟件如辦公軟件、電子郵件系統等可以采用云計算服務,學校接入這類云計算服務后,降低了信息系統建設的成本,也減少了學校為維護和升級軟件而投入的費用。采用云計算模式提供的云服務,如利用類似GoogleCalendar的日歷管理工具和GoogleDocs的在線文檔編輯工具,用戶只需聯網打開瀏覽器,即可使用這些云服務,實現在線日程協作安排、學習項目協作規劃、教學活動協作管理、師生人員協作管理以及文檔、表格、演示文稿的共享與協作編輯,完成網上協作辦公。
5、創設網絡學習平臺
隨著云計算模式的逐漸發展和普及,學校、教育機構和個人的信息處理會逐漸遷移到“云”上,這將對網絡學習帶來積極的影響。云計算將有助于構建學校教學環境(SLE)、群體學習環境(CLE)、學生個人自主學習環境(PLE)三類教學環境和教學信息自動傳遞系統、教師指導調控系統、學生自主學習系統三類教學系統。學習者則可以通過云計算提供的環境、資源和服務,自由地選擇學習內容和學習方式,實現網絡學習。比如Google云計算服務――Go0gleSi(Google協作平臺),可以將文本、Google文檔、電子表格、演示文稿、文件附件、視頻、照片和其它類型的信息,以及Google云服務完全組合在一起,為網絡學習者提供豐富的網絡學習資源和良好的學習平臺,便于網絡學習的開展。
6、數據存儲中心更安全可靠
由于對教育信息資源建設的投入不斷加大,各個學校都積累了大量的教育信息資源。在病毒和黑客猖獗的互聯網時代,數據存儲的安全性、可靠性越來越顯得重要。學校使用云計算服務,有全世界最先進的數據中心來幫你保存數據,有著強大的技術管理團隊來幫你管理提交的數據和程序,可以為學校提供可靠和安全的數據存儲中心。對非法入侵可以在第一時間作出反應,同時也消除了使用人員將文件非法拷貝造成的無意泄密。在教育信息化過程中,我們不必再花費大量的時間來管理數據,可以把更多的精力投入到課程的設計當中來,也無需擔心病毒和黑客的侵襲以及由硬件的損壞所導致的數據丟失問題。
云計算在教育領域的嘗試
在教育領域,2007年l0月,Google和IBM聯合宣布推廣“云計算”的計劃,包括卡內基梅隆大學、斯坦福大學、麻省理工學院、加州大學伯克利分校在內的多所高校都參加了該項計劃,我國的清華大學也于2008年3月加入了此項計劃。通過這項計劃,高校的研究者能夠更方便地利用Google和IBM的云計算資源,搭建出各種創新性的應用。
在美國北卡羅來納州,西蒙公司在格雷漢姆小學首先開展了云計算項目的嘗試,該項目為西蒙教育春雷項目。為了滿足師生日益增長的數字化學習的需求,西蒙公司為學校600名師生帶來虛擬電腦桌面,終端通過連接“通用云計算服務”來獲取虛擬電腦桌面,同時為學生提供豐富的學習材料。學生不管是在教室、圖書館還是在家,都可以訪問到同一桌面,而無需額外的電腦。
Google宣布在中國大陸啟動云計算學術合作計劃(Academic Cloud Computing Initiative),與中國大學建立學術合作項目,共同推動云計算在中國的普及。清華大學作為中國大陸第一個參與這項計劃的高校,與Google合作開設了“大規模數據處理”課程。在此項合作中,谷歌提供課程資料給清華大學教授整理加工,提供實驗設備并協助清華大學在現有的計算資源上構建云計算實驗環境。清華大學在向學生講授課程的過程中。谷歌工程師也參與講解谷歌的前沿技術(Map Reduce以及Google File System)等。
小結
【關鍵詞】船舶原理；靜水力性能計算與分析；信息化；云班課
【中圖分類號】G712 【文獻標志碼】A 【文章編號】1005-6009（2017）12-0072-02
“船舶原理”是船舶工程技術專業的核心課程之一，主要介紹和分析船舶航行性能中有關問題的基本原理和解決方法。此課程理論性強，而學生數學、力學知識基礎薄弱，容易導致課堂教學氣氛沉悶、學生厭學。基于此，本文將結合內河船舶設計軟件的使用，借助適當的信息化手段，探索“船舶原理”課程中的重要項目“基于軟件的船舶靜水力性能計算與分析”課堂教學設計的方法和途徑，從而探討如何激發學生的學習興趣，降低學生的學習難度，達到提高課堂效率的目的。
一、基于信息化的教學資源整合
本次教學任務選取企業船體送審設計工作內容中一個典型的工作任務――船舶靜水力性能計算，加之船舶原理是船舶工程技g專業的專業基礎課程，需要學生能分析船舶航行性能相關問題的基本原理，因此該任務名為“船舶靜水力性能計算與分析”。此項任務設計符合課程性質的同時又緊扣工作需要，滿足崗位實操技能。
首先，選用筆者自編的校本教材《船舶原理》之項目三的任務三――“基于軟件的船舶靜水力性能計算與分析”，其特點是以項目為導向，任務驅動，在原有教材的基礎上弱化表格計算的內容，加入內河船舶設計軟件的操作方法和應用實例，適應高職學生的理解和接受能力。
其次，選用“船舶靜力學計算與穩性衡準系統V4.2”軟件，該軟件是武漢規范研究所專門針對內河船舶設計、規范設計、船舶審圖和海事分析的需要而開發的。軟件功能包括靜水力性能計算、艙容曲線計算、自由液面修正計算、完整穩性計算、破艙穩性計算等內容，是提供船舶航行過程中遇到的關于浮性、穩性和抗沉性問題的基本原理和解決辦法的實踐性應用軟件。實訓室機房已注冊安裝此軟件，學生本次任務的學習安排在實訓室完成。
最后，課程開始前，教師在移動終端上創建“船舶原理”云班課，學生通過手機下載云班課APP并使用邀請碼加入云班課；同時為本課程開通微信公眾號，定時推送與課程內容相關的信息；為本課程制作相應的導學案、PPT課件和視頻，方便學生對知識進行預習、梳理和鞏固。
二、課前探索
課前教師在云班課資源庫上傳課程資源，如導學案、課件、圖紙資料、軟件使用說明書、視頻錄像、預習測試題等。上傳的導學案中內容包括學習目標和能力要求、任務描述和任務實施過程、評價方案和分組名單及要求等內容；課件內容主要是之前學習的有關“船舶浮性和穩性”的相關知識點，以及內河船舶軟件功能和操作步驟介紹；圖紙資料包括教學過程中實船的相關技術資料；軟件說明書包含軟件的操作步驟、數據填寫說明和應用舉例，方便學生查找和理解軟件的使用；視頻錄像是指教師將軟件完成實船靜水力性能計算的整個操作過程錄制下來，方便學生熟悉操作步驟，模擬完成任務；預習測試題主要包括對軟件功能的了解、操作步驟、數據填寫的意義以及計算結果的分析。學生根據導學案要求進行課前分組學習、協作完成小組任務，自主學習和測試以及了解任務評價內容等，并可以利用微信或QQ群適時進行專題討論。教師根據學生云班課課前測試和專題討論的反饋結果，及時了解學生完成本任務的困難所在。
同時，教師可以在微信公眾號中定時推送有關“船舶靜水力計算軟件”發展和應用的最新動態以及和船舶性能相關的新聞、事例等消息，充分利用學生的“碎片”時間，激發學生的學習興趣。
利用實訓機房空余的時間，學生以小組為單位進行實操練習和討論，將課堂學習前移。
三、課中學習
課中以線下學習為主，通過學生前置學習，教師從學生的學習交流、反饋及預習測試結果中梳理出問題，通過制作PPT、微視頻的方式在課堂上有重點地給學生講解、演示，同時穿插一些線上測試、投票和討論等課堂活動，從而突破“常規型值數據填寫”“數據檢查”和“結果分析”這些重難點。
教師在教授完以上重難點內容后，讓學生自由練習，完成任務內容，在學生完成任務的過程中給予個別指導和答疑。
四、成果展示
本任務的完成是在教師給予相應視頻錄像和教學資料的基礎上完成的，其中軟件操作中填寫的數據已經給出，為了進一步跟蹤檢測學生對數據填寫的理解以及靜水力性能的分析能力，本任務設計了另外一條實船的靜水力性能計算與分析內容作為最后的成果展示，讓學生在上一條船中獲取的知識和技能在實踐中接受檢驗，引導學生進行知識應用和遷移，有效形成崗位能力。該任務采用組內合作、組間競爭的學習方式，最終要求將計算好的“靜水力性能計算書”和自動生成的“靜水力相關圖”上傳至云班課，進行組間互評、教師點評，充分激發學生的積極性，讓每個學生有機會分享成功的喜悅。
五、反饋評價
摘要：三維點云數據的配準一直是計算機視覺、模式識別、攝影測量等領域的研究熱點，它對于解決曲線曲面匹配、圖像拼接、三維重建、計算機輔助文物復等問題至關重要。目前最常用的點云數據配準方法是迭代最近點（Iterative Closest Point，ICP）算法，伴隨著三維掃描技術的進步，許多研究者對該算法做了細致的研究并提出了各種改進算法。該文首先總結了ICP算法的基本原理，然后從數據采樣、特征點選取與點對權重、非重疊區域檢測、兼容性約束四個方面對改進算法進行了系統而詳細的分析與研究。
關鍵詞：三維點云；配準；迭代最近點
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2012）31-7568-03
在計算機應用領域，三維點云數據的配準對解決曲線曲面匹配、圖像拼接、三維重建、計算機輔助文物復原等問題至關重要。以計算機輔助文物碎片拼接為例，在過去十年間有很多研究項目需要獲取文物詳細的三維表示，但是通過三維掃描設備獲取的多個掃描需要采取一定的技術恢復每個掃描的相對視點，然后將多個掃描融合到一個最終的模型。這一過程就是三維點云數據的配準，它是獲取文物準確的三維表示的關鍵步驟。1992年，Besl和Mckay提出了一種基于幾何模型的三維物體配準算法——迭代最近點算法[1]。近年來，伴隨著三維掃描技術的不斷進步，該算法得到了廣泛應用，也吸引了眾多研究者的目光。許多研究者對該算法進行了系統的研究，分析了該算法的特點與不足，提出了各種改進算法。國外學者Michael Wild[2]回顧了2002年到2007年ICP算法的發展；介紹了ICP算法的流程并對幾種改進算法做了詳細的分析和比較；最后介紹了該算法在放射療法中的應用。近幾年，ICP算法的研究改進以及應用仍然是國內外眾多學者熱衷的一個研究方向，這從發表在IEEE上的論文數量即可看出。本文詳細總結了ICP算法的基本原理，然后從數據采樣、特征點選取與點對權重、非重疊區域檢測、兼容性約束四個方面對幾種改進算法進行了系統而詳細的分析與研究。總結了這些算法的基本思想和特點，這些工作對后期的研究將會起到重要的作用。
1 ICP算法的基本原理
1.1 基本原理
ICP算法是大多數點云配準算法的心，它是一個點對剛性算法。基本思想是：假設兩個點集P和X近似對齊，對P上的每個點，假設X上的最近點與之對齊。采用最近點搜索，在X上找出P上各個點對應的最近點，構成集合Y，然后計算一個新的P到Y的剛體變換。重復上述過程直到配準收斂。
關鍵詞 云計算；信息技術教育；教學設備
中圖分類號：G434 文獻標識碼：B
文章編號：1671-489X（2014）15-0067-02
云計算技術的基礎是分布式計算、網格計算、并行計算，是在這幾種計算基礎上發展出來的一種新式計算模式，可以為數據庫的存儲提供安全保證，也為計算機的計算能力、互聯網的便利提供了技術支持，更是未來網絡技術平臺發展的前沿。目前，云計算技術的應用已經引領了世界IT領域，在中國云計算技術也正在進入商業、教育界等領域的應用，特別在信息技術的教育教學方面。
1 云計算基本原理和發展現狀
云計算在原理上表現為用戶在應用程序上并不需要個人PC終端、移動終端設備，而是通過互聯網的大規模服務器集群進行程序運作，其中用戶所處理的數據、信息也沒有儲存在本地設備中，而是存貯在互聯網的數據庫或者數據中心中。這些數據中心和數據庫的維護管理、日常運作都是由提供云計算服務的企業進行管理，并由他們來保障云計算的強大技術能力和存儲能力來維持用戶的正常使用，云計算用戶不受時間、地點的限制，任何用戶都可以任意聯通互聯網的終端設備。因此，個人用戶或企業用戶都可以通過云計算技術實現隨需隨用，這樣用戶的終端設備和功能也被大大的簡化，將許多復雜的任務和功能統統轉移到云計算的服務終端上去。
中國的云計算市場也十分廣闊，大量的中小企業紛紛加入到云計算服務平臺，也推動了國內云計算市場的發展。重慶落地“云端計劃”，將云計算納入通信基礎設施；廣東云計算規劃也相繼出臺預計到2020年產值達3000億元；貴州攜阿里巴巴以云計算打造數字互聯網城市。
2 云計算在信息技術教育領域的應用現狀
現階段，隨著云計算在信息技術領域的飛速發展，在教育領域中的應用也方興未艾，電子書包開始進入課堂，部分城市也開始利用移動終端的云計算功能提高學生的學習效果，有的學校開發了云計算學習實驗室。對于信息技術教育課程而言，利用云計算來幫助教師進行信息技術教育課程的教學，創造新的教學環境，促進學生進行信息技術課程的學習，提高學習效率。
教師利用云計算技術輔助教學，為學生的學習提供更為個性化、信息化的教學環境，服務教學和學生的學習，是以提高教學質量為目的的。作為一個快速發展的輔助教學系統和模式，云計算輔助教學也是信息化教育的新發展。
3 云計算輔助教學對信息技術教育教學的影響
云計算輔助教學本身具備信息技術學科特點，對信息技術教育的影響主要表現在以下幾方面。
降低學校教學設備的配置和維護成本 就目前而言，大部分的學校都投入大量資金配置了計算機和網絡設備，之后還要進行更新、升級及日常維護，以保障設備運轉，適應技術網絡變化和教學要求。應用云計算輔助教學，教學計算任務可以完全可以由云端服務器來完成，針對學校存儲的海量數據占用學校電腦大量內存的情況，可由云計算輔助教學服務提供的網絡云端資源進行統一的服務，同時，一般配置計算機就可以和云端處理器進行數據交換，可以為學校節省大量的計算機資源、網絡設備資源，大大地降低學校教學設備的配置和維護成本的支出。
降低學校教學應用軟件服務成本 軟件服務也是云計算所能提供的多種服務中的其中一種。云計算服務將大量的應用軟件制作成為在線服務軟件，學校可以通過使用云計算輔助教學后，免費或只花很少的費用來使用相關教學應用軟件，而不必擔心軟件到期或出現各種不能使用的情況，也為學校節省了大量軟件購買和升級的服務費用。一般來說，云計算所能提供的軟件服務除一般教學所用的教學軟件外，也能夠為學校提供專業的教務管理軟件，在學生的學分管理、學籍管理、賬目管理等方面，學校都可以通過較少的服務費用來使用大量的在線應用軟件，僅需要將學校本地電腦聯網即可享有云端服務器提供的各項云計算服務。
在信息技術科目的教學上，教師可以憑借云計算平臺建立班級賬戶，根據學生的學習情況進行分別管理，學生可在平臺內學習完成課業，教師既可以把協作平臺當作教學平臺，也可以將其變成為學習資源的展示平臺，完成學生學習內容的補充、作業修訂、評估記分等，大大節約了教師的時間，提高了管理效率，也為學生的學習進步提供了信息化支持。
發揮學科優勢，促進教學目標達成 信息技術課程在教學內容、教學要求、教學進度上不可能出現傳統學科的那種高度統一的局面，為了解決教學方面存在的難點問題，可以通過云計算平臺對信息技術課的教學內容和進度進行適當的調整；同時，基于信息技術課程的實用性、可自學性的特點，不同的學生在學習進度方面的差異，開展個性化的教學，教師可根據學生的情況，在學生的配合下制訂個性的學習計劃和方案，分發個性化的教學資料和學習資源，改變以往的限制，大大促進了學生的自主學習。
信息技術課程是一種需要學生和計算機之間進行不斷互動交流的一種課程。在整個信息技術課的教學過程中，學生是一直處于與計算機和網絡的“人機對話”的狀態。在云計算支持下，在信息技術教與學的過程中，學生可以充分體現出主體性，能夠真正實現自主學習，教師則可更好起到引導者的作用，更有利于教學目標的達成。
在信息技術課程教學評價方面，應用云計算技術可使教學實施過程更加科學、合理和開放。在多任務或小組項目中，目標的達成往往并非一人之力，這就需要一個科學、合理的評價體系進行教學評價支持，而云計算可以恰到好處地處理這個任務，方便了學生記分，也方便了教師的整理。全體學生可以針對完成的項目結果進行評價，可促進學生改善學習態度。
4 云計算輔助教學在現代教育中的展望
云計算輔助教學系統擁有著海量的教學資源，教育者要充分利用好云計算的教學資源開發更好的課程，尋找更適合學生的教學方法，提高學生的學習動力和學習成績。未來教育中，云計算技術將發揮更多的作用。
參考文獻
[1]盧蓓蓉，任友群.中國教育信息化的云中漫步：教育云建設的困境及探析[J].遠程教育雜志，2012（1）：62-67.
[2]袁磊，程美，劉丹，李在榮.我國云計算教育應用的現狀與發展趨勢[J].現代遠程教育研究，2011（6）：42-46.
[3]楊宗凱.教育信息化十年發展展望：未來教室、未來學校、未來教師、未來教育[J].中國教育信息化，2011（9）：
關鍵詞：重要性 教學現狀與問題 相關建議
中圖分類號：TP3-4 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）02（a）-0130-02
在信息化潮流快速發展背景下，計算機領域的技術研究不斷取得突破性進展，計算機在工作和生活中的應用范圍日漸廣泛，掌握計算機基礎知識、具備計算機應用能力成為當代學生未來職業生涯不可缺少的基本技能。隨著我國教學體制的不斷完善，計算機教學逐漸成為我國教學體制中不可或缺的一環，且相關部門對教育改革中計算機基礎教育重視程度也不斷提高，因此，培養學生計算機文化素養和提高計算機應用能力是教育改革中的重點項目。
1 計算機基礎知識重要性
云技術是以計算機網絡為基礎的一門新興技術，其主要的特點就是最大限度的整合網絡中的計算機資源。就當代中職教育而言，《計算機文化基礎》課程對于提高中職學生基本計算機素養具有十分重要的作用。因此，對于中職計算機教學課程《計算機文化基礎》中存在的教與學的問題，值得教師和學生提高重視程度并對它進行研究探討，以期提高教學質量。
《計算機文化基礎》作為計算機學習的入門教程，在中職計算機教育中扮演著重要角色，它盡可能地以通俗易懂的文字闡釋計算機基本原理，為中職學生初步了解計算機知識提供了豐富的理論內容。理論學習的最終目的是服務于實踐，學生進行計算機操作亦離不開理論知識的指導，對計算機基礎知識和基本操作原理有一定了解和掌握有助于降低學生操作失誤，提高實際操作能力。
2 《計算機文化基礎》課程教學現狀
2.1 教學現狀總括
在計算機技術和網絡技術高速發展的時代背景下，各大學校普遍重視計算機基礎知識教育，幾乎都專門開設了《計算機文化基礎》這一課程，中職教育也不例外。但是，學生對于這一門課程的教學反饋并不好，教師基于教材對計算機基本原理進行教學通常采用大篇幅的文字解析，這使得學生對課程的興趣逐漸降低，甚至有不少學生對理論課的教學產生了排斥心理。此外，這門課程更多作為非計算機專業學生的精品教材，涉及內容簡單，這對于計算機專業學生來說，這一教材并沒有實際的教學意義。
2.2 學生總體學習情況
2.2.1 學生課堂參與度低
在信息技術高度發達的時代，掌握必備的計算機技術已經成為人們在社會中生存的必備技能。然而，中職教育中大部分學生對于計算機理論知識重要性缺乏認識，而且，受教師灌輸式教學方法和學生移動設備普及的影響，《計算機文化基礎》課程學習質量較低，枯燥的文字解讀使得學生課堂參與度普遍偏低。
2.2.2 學習目的重考試輕應用
受學校考核制度和計算機等級考試的影響，學生將大部分精力投入于準備考試，學習內容也傾向于重視考核范圍，其他的計算機知識很大部分被忽略。而且，還存在學生通過考核后，計算機技能荒廢的現象，隨著時間推移，計算機技能基本為零。
3 淺談《計算機文化基礎》課教學問題
3.1 校園網絡基礎設施較為落后
云技術簡單來說，可以解釋為用戶根據自身信息需求，通過網絡途徑獲得信息服務。在中職教育中云技術還能解釋為，根據學校教學設備、教學資源和教師學生信息需求，推動網絡健全化、便捷化，從而實現教學信息共享化的目標。因此，云技術的應用對網絡環境有一定要求，《計算機文化基礎》課程的教學要實現信息共享要求學校提供穩定的網絡環境。然而，大部分中職教育院校還沒有建成網絡專線，制約了中職教育發展。
3.2 教師“云”教育意識有待提高
云計算作為一種新興技術，中職學生對其概念和應用領域還缺乏全面的認識，但是部分中職教師卻表現出了缺乏云意識教育的傾向，特別是資深教師，他們長年累月的致力于自身專業領域的研究，比較重視課本理論知識教育，從而使得《計算機文化基礎》教學中，教師偏向于介紹計算機發展歷程及基本原理，忽略了對新興事物云計算的教育。
3.3 教學方法單一，教學內容與實際脫節
在傳統教育思維模式的影響之下，《計算機文化基礎》課程教學依然采用灌輸式教學法，學生被動的接收理論知識教育，與教師的互動探討十分有限。此外，由于計算機領域日新月異，不少教學內容與實際操作存在差距，例如云計算相關概念解析和操作原理在舊版書籍中都沒有涉及。此外，教師通常較為重視教會學生操作，忽略了學生實際應用意識的培養，沒有從根本上調動學生利用計算機、利用云技術解決實際問題的積極性。
3.4 教育重理論輕實踐
理論教育的最終歸宿是應用于實踐。云計算時代，學生具備基本操作能力更為重要。就當前教育情況來看，教師依然采用灌輸理論知識，輕視動手操作的教學思路。某些中職教育院校還存在由于教學條件限制，學生不能及時將所學知識在計算機上進行操作，一定程度上降低了教學質量。
4 提高《計算機文化基礎》教學質量相關建議
4.1 加強校園網絡基礎設施建設
隨著教育改革推進，多媒體教學基本得到普及，這也要求學校配備基本的網絡條件。特別是計算機教學過程，引用云技術對于校園網絡環境的穩定性要求較高，因此，學校需要加大教育資金投入，爭取建成校園網絡專線。
4.2 建設富有“云意識”師資隊伍
計算機教師素質一定程度上影響了計算機課程教學質量。計算機應用型人才的培養需要中職院校提供高素質教師隊伍，順應云技術在教學中的應用，學校要特別強調教師掌握云技術基本知識及其運用能力，從而將優秀教育資源引入到教學過程中。
院校可以提高教學準入門檻，盡可能要求入職教師取得“雙證”資格；對于已經就職的教師，學校可以開展教師培養計劃，創造條件讓教師到高等院校進修學校，更新知識系統，特別是云技術的知識框架。此外，院校還可以聘請優秀教研人員到校開展學術交流，進一步提高教師素質。
4.3 改進教學方法，加強互動式教學
教師在課堂上應該創新教學方法，充分調動學生課堂參與度和鍛煉學生實際操作能力。例如，教師在《計算機文化基礎》教學過程中，可是適當提及云計算相關知識，進而提出課堂問題，再要求學生利用所學知識和課后積累，采用小組合作的形式，設計一份作業。將理論教學與實際操作相結合的方式有助于調動課堂氛圍，培養學生實際應用意識，從而在總體上提高教學質量。
4.4 利用云技術構建知識平臺
建立云技術知識平臺，首先要求各個中職教師要制定教學計劃，明確教學內容和教學目標，再結合學生具體學習情況建立學習小組。學生以小組的形式創建云端賬號，共享學校提供的教學資源。教師利用通過云技術平臺向學生《計算機文化基礎》教學資料，以小組的形式在云端學習，并完成相關小組作業。基于云技術的協作交流教學模式，打破了傳統課堂受時間和地點的嚴格限制，為學生提供更加方便和快捷的學習途徑。
5 結語
隨著以計算機為主的信息時代的到來，云技術在教育中的作用也在教育中作用也日益凸顯。中職教育要充分利用云計算技術，通過云平臺整合教育的資源，實現師生資源共享，幫助學生掌握計算機知識，提升自身運用計算機技術的能力，使學生成為可以適應社會發展的應用型人才。
參考文獻
[1] 胡恒峰.淺談云計算對現代教育的影響及其運用[J].信息化建設，2010（2）：50-52.
一、計算機網絡云計算技術的概述
網絡云計算技術的提出，最早是由美國一家網絡公司發出，所謂“云”計算技術，其實是能夠將網絡，軟件等等相互之間進行融合，另外，其還具備規模化，安全性以及虛擬性等等特點。具體來說，首先，云計算中的不同云都被認為是一種計算機并行分布式體系,其服務基礎是網絡化的計算機，而且其和計算資源維持相應的節奏；其次云計算是龐大的綜合體，一般情況下，在計算機軟件技術發展的道路上，必須經過云計算的環節，其注重的是對于計算機網絡云計算的特點的研究；最后是大多數網絡計算機用戶群體，沒有使用較長時間來制定方案安排基礎設施建設，所以從另外一個方面來看，進而防止了網絡資源庫的過量下載和資源的浪費。計算機網絡云計算技術，利用自身的優勢，將用戶需要的資源傳輸給用戶，進而具有非常強大的靈活方便性，實用性非常強。
二、計算機網絡云計算技術的分類
從網絡云計算技術的發展情況來分析，按照云計算技術的不同特點，性質以及其他因素，能夠將云計算技術分成不同的方面。從其不同類別的服務特點來看，可以將云計算技術分為公有云和私有云。所謂私有云是說，從用戶的自身的實際情況入手，進行獨立的應用，同時進行建立平臺，具有非常良好的操作性和實用性；而公有云是指因為用戶自身的局限性，對一些其他用戶的云資源進行利用開發。一般來說，在公有云和私有云的分類上，必須要注意一下幾個方面的內容：首先，服務的連續性。一般來說，公有云服務非常容易受到外部要素的直接影響，但是反觀私有云卻沒有這方面的困擾；其次是數據安全性。在這方面，公有云的安全可靠等級沒有私有云的等級高；再其次是成本費用。從自身的成本費用來分析，公有云的費用成本較低，而私有云成本的費用相對較高，但穩固性較好；最后是監測能力。公用云具有非常強大的監測能力，能夠按照用戶的需求，對所需對象進行嚴格詳細的監測。
三、計算機網絡云計算技術的實現
在目前的計算機系統中，為了能夠把系統的整個處理過程變得更加簡潔化，通常都需要將系統劃分為兩個層次，也就是功能實現過程，以及預處理過程。在這兩個過程當中，具有不同的處理效果和作用，能夠將系統的功能順利發揮和實現。使用這種方法和原則,在很大程度上能夠幫助計算機系統進行簡潔化，進而提升計算機系統的整體運行效率。隨著目前信息化程度的不斷加深，云計算技術也逐漸在實際的生活當中慢慢實現。一般來說，計算機網絡云計算的實現形式大致有下面一些情況：首先，利用軟件程序，在很多企業的管理程序中使用程度非常高的云計算應用實現方式，具體的原理是利用網絡瀏覽器，將用戶所需的管理程序具體信息傳遞給用戶，這樣能夠避免過大的資金費用的浪費；其次是網絡服務，這也和軟件程序具有非常重要的聯系。其主要的原理是利用一定程度的實際軟件程序，讓研發者更多的參與到計算機網絡實際應用的開發；最后是管理服務提供商，這在云計算實現形式中歷史非常淵源，和其他一些云計算實現形式相比較，其基本上都是向信息技術行業提供一些專業的服務，譬如病毒處理等等。
四、計算機網絡云計算技術的發展遇到的問題
在探討云計算廣泛的應用的同時,也要關注到云計算發展中存在的問題,考慮該怎么保障數據的安全性，這是至關重要的。主要表現在以下方面：首先，如果云端借助瀏覽器接入，而瀏覽器又是計算機中非常薄弱的環節，那么自身的漏洞很容易讓用戶的證書，以及認證秘鑰遭泄露；其次是在云端中。不同的應用都必須進行認證，那么在這個過程中，該怎樣保證高效安全的認證機制；再其次是在應用服務層中，必須使用有效安全可靠的手段來保護用戶的隱私安全；最后是在基礎設施層中，該怎樣確保數據的安全性，保密性都是具有非常大的風險性。
五、結語
隨著時代的不斷進步，盡管計算機網絡云計算技術的發展還是處于初步階段，但是其實用性程度非常之高，在目前不同的行業范圍內都有明顯的成效，在一定程度上，讓人們的生活方式出現了天翻地覆的變化。另外，計算機網絡云計算技術代表了當前信息化技術的發展方向，所以其受重視程度愈來愈高，很多國家和企業逐漸加大在上面的投入和研究，因為計算機網路云計算技術擁有的高速的計算等其他方面的優勢，使之成為了當前信息科技發展的主要方向。
作者：李驊單位：甘肅中通申信科技有限公司
關鍵詞：云計算；數據安全；數據加密；訪問控制；信道加密
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-2163（2015）02-
Improve the Security of Cloud Computing Data with Encrypting the Communication Channel
ZHANG Jianzhen
（ShanXi Institute of Mechanical & Electrical Engineering， ChangZhi ShanXi 046000，China）
Abstract： With the development of cloud computing， the security of cloud data gets more and more attention， in order to make the data in the cloud computing， data storage， data communication be more secure， this paper analyzes main risk and the existed security measures， puts forward through encrypting the communication channel to strengthening communications’ security， which could promote cloud computing data security.
Keywords： Cloud Computing； Data Security； Data Encryption； Access Control； Channel Encryption
0 引 言
自2010年以來，云服務得到廣泛的應用，云計算、云存儲、云平臺幾乎滲透到工作、學習、生活的各個領域，許多企業紛紛搭建云平臺以提供云服務，還有一些企業則開始遷移企業數據至云平臺，以節約成本、提高效率。由于云計算對網絡的依賴，使其除了云計算技術本身安全性外，同時更要考慮計算機網絡的安全風險。如何保障云中數據的安全性，成為云技術發展的重要課題。
1 云計算數據風險分析
云計算的一個主要特征就是網絡依賴，其一切服務均通過計算機網絡來實現，用戶的數據存放在云端，無論使用PaaS、IaaS還是SaaS服務，均需要通過網絡與用戶通信。因此，云計算在平臺架構、網絡連接、用戶訪問等環節均存在安全風險。
1.1 平臺架構
2010年以來，OpenStack提供了最簡單可行的私有云平臺架構技術，支持僅通過5臺計算機建立一個正常運行的簡單云計算平臺，5臺計算機功能分別是計算服務器nova、存儲服務器swift、鏡像管理服務器glance、身份與訪問管理服務器keystone和Web服務接口Horizon，其中計算服務器Nova是OpenStack的核心，負責管理和優化云計算資源配置[1]。因此，如果Nova節點出現故障（SPoF，single point of failure），將直接導致OpenStack云平臺的崩潰，云中數據的可用性也不復存在[2]。
1.2 網絡連接
由于云計算對網絡的依賴性，所以一般網絡存在的安全風險在云計算中同樣存在，如中間節點、網絡設備、連接設備等構成云計算網絡每個環節的安全性，不僅如此，云計算平臺構建的網絡連接本身也將是云中數據安全的重要一環。
1.3 用戶訪問
分布式虛擬技術是云計算關鍵技術之一，在云中，用戶不僅不清楚自己的數據儲存在哪臺服務器上，也不了解服務器具體放置何處，用戶之間通過分布式虛擬技術實現共享計算或存儲資源，此時若用戶之間安全隔離不夠，就使得一些惡意用戶利用溢出等攻擊技術讀取共享區數據，從而使得用戶數據被竊取、篡改或丟失。
2 云計算數據安全主要措施
為保障云中數據安全，目前采用的安全保障措施主要包括數據加密和采用訪問控制策略。
2.1 數據加密
采用數據加密技術是實現用戶信息在云計算環境下安全存儲與安全隔離[3]的有效手段，目前比較流行的數據加密方法有同態加密[4-6]和基于屬性的加密。同態加密使云端在不知道用戶明文數據m情況下，對加密的用戶數據e直接進行操作，如同對明文進行操作，另外也有類似的半同態或somewhat同態加密技術。基于屬性的加密使用用戶的屬性集合作為公鑰對用戶數據加密[7]，若一個訪問用戶要解密一個密文，則要求該用戶的屬性集合與公鑰的屬性集合相同屬性的數量達到要求數量才能解密。但加密數據的密鑰管理往往成為另一個新的問題。
2.2 訪問控制
用戶訪問云中數據時，必須經過云服務商CSP認證，因此，云服務商需要采用訪問控制策略來控制用戶對云中數據和云服務的訪問[8]。由于云計算中，用戶都有自己的數字ID，因此基于身份的加密IBE和簽名IBS的IBACC認證協議廣泛用于云計算身份認證，采用此身份認證方式，可以進行實時身份監控、權限認證和證書檢查，從而防止來自惡意用戶的越權訪問。訪問控制不能就消息傳輸過程的安全性作出反應。
3 通信信道加密保障安全
正如密碼學上經典的Alice和Bob通信問題，目前保障云中數據安全的方法無論加密消息本身還是在Alice和Bob之間設置訪問控制協議，均各有利弊。為保障云中數據的安全可靠，除采用數據加密和訪問控制外，充分借鑒計算機網絡通信加密技術提出通過信道加密來保障云數據安全。OSI通信模型中，加密可以發生在通信低層如物理層、數據鏈路層，也可以發生在如應用層等較高層。物理層與數據鏈路層等低層加密也叫鏈―鏈加密（link-by-link encryption），即通過該鏈路的所有數據將被加密；發生在較高層（如應用層）的加密叫端―端加密（end-to-end encryption），數據傳輸到此處時被有選擇性地加密，并且只在最后的接收端解密[9]。以下為加密具體實現方法。
3.1 鏈―鏈加密
鏈―鏈加密方法是在標準物理層接口處添加硬件設備，在線加密，每一次鏈接僅需要一組密鑰。通過物理接口的所有數據將被加密，如數據、路由信息、協議等，對用戶透明，發送端與接收端之間的任務智能交換或節點要處理數據必須對其進行解密，因此鏈―鏈加密以后，由于所有數據被加密，竊聽者得不到任何關于數據結構的信息，也無法猜測數據來源及目的地，偵聽到的僅是貌似隨機的位序列。由于鏈路加密需要對每個物理鏈路加密，只要有一處沒加密就會危及整個網絡安全。因此，對于大網絡，鏈―鏈加密開銷將變大，且中間節點數據易被暴露。鏈路加密原理如圖1所示。
圖1鏈路加密原理模型
Fig.1 Link encryption principle model
3.2 端―端加密
端―端加密方法主要是在通信模型的較高層――網絡層或傳輸層之間添加加密設備，加密設備根據OSI模型低三層的協議理解數據，由于端―端加密只加密傳輸中的數據單元，不處理路由信息，因而省去了通信中在物理層加解密信息的繁瑣，數據單元可以保持加密狀態，直到傳輸結束。端―端加密獨立于網絡所用的通信結構，加密和解密離線完成，因此密鑰管理相對復雜。由于路由信息不加密，因此攻擊者將可根據路由信息分析通信雙方，通信時間及時長等。端―端加密原理如圖2所示。
圖2端―端加密原理模型
Fig.2 P2P encryption principle model
3.3 組合加密
根據鏈―鏈加密與端―端加密的優缺點，考慮一種針對云計算有效的網絡安全方式，即加密每個物理鏈路同時加密數據單元，從而既避開了端―端加密攻擊者對路由信息的分析，也提升了鏈―鏈加密中間節點數據的安全性。密鑰管理方面，用戶仍采用離線的端―端加密，網絡管理員負責物理層在線的鏈―鏈加密。
4 結束語
隨著云計算技術的發展，云服務不斷滲透人們生活的方方面面，但是由于云計算模式下數據異地存儲導致數據超出人們的掌控范圍，數據安全成為時下普遍關注的焦點。數據加密與訪問控制是最常規的安全措施，作為云計算數據傳輸的“高速公路”――通信信道往往被人們所忽視，數據安全環環相扣，只要其中任何一個環節出現漏洞，均會導致功虧一簣。通過數據加密、訪問控制、信道加密三位一體的安全措施，相信在一定程度上解決云計算數據安全問題，但隨著網絡技術的高新、快速發展，有效的安全手段仍需要不斷深入研究，力爭實現防患于未然。
參考文獻：
[1] 陳伯龍，程志鵬.云計算與OpenStack[M].北京：電子工業出版社，2013.
[2] 曾文琦，葉家煒，楊陽，等.面向應用服務的虛擬機性能評估[J].計算機工程與設計，2014（10）： 156-158.
[3] 張啟云.云計算中數據安全問題研究[J].計算機光盤軟件與應用， 2012（6）：25-26.
[4] 吳旭東.云計算數據安全研究[A].第26次全國計算機安全學術交流會論文集[C]. 上海：信息網絡安全， 2011：38-40.
[5] Marten van Dijk and Craig Gentry and Shai Halevi and Vinod Vaikuntanathan.Full Homomorphic Encryption over the Integers[C]//Eurocrypt.Nice，France：ICAR，2010.
[6] 彭偉.面向云計算安全的同態加密技術應用研究[D]. 重慶：重慶大學， 2014.
[7] 程玉柱，胡伏湘.云計算中數據資源的安全加密機制[J].長沙民政職業技術學院學報， 2013（2）：132-134.
[8] 楊健，汪海航，王劍，俞定國.云計算安全問題研究綜述[J].小型微型計算機系統， 2012（3）：473-477.
計算機網絡前沿技術主要有云技術。
云計算是分布式處理、并行處理和網格計算的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。
云計算的基本原理是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在于，它是通過互聯網進行傳輸的。從這個角度而言，最終用戶才是云計算的真正擁有者。 云計算的應用包含這樣的一種思想，把力量聯合起來，給其中的每一個成員使用。從最根本的意義來說，云計算就是利用互聯網上的軟件和數據的能力。
“云計算”帶來的就是一種變革，由谷歌、IBM這樣的專業網絡公司來搭建計算機存儲、運算中心，用戶通過一根網線借助瀏覽器就可以很方便的訪問，把“云”做為資料存儲以及應用服務的中心。“云計算”時代目前，PC依然是我們日常工作生活中的核心工具，用PC處理文檔、存儲資料，通過電子郵件或U盤與他人分享信息，而在“云計算”時代，“云”會替我們做存儲和計算的工作。
（來源：文章屋網 ）
關鍵詞：LiDAR；濾波；數學形態學；分裂合并
中圖分類號：G623.5文獻標識碼：A 文章編號：
1緒論
機載激光掃描技術LIDAR（Light Detection And Ranging）是20世紀以來為獲取高時空分辨率的地球空間信息的一種全新的技術手段。機載LIDAR傳感器發射的激光脈沖能部分地穿透樹林遮擋，能夠快速地獲取精確的高分辨率的數字高程模型（DEM Digital Elevation Model)以及地面物體的三維坐標，進而獲取地表物體的垂直結構形態，增強了對地物的認識和識別能力，且獲取過程不受天氣及日照條件的限制，具有傳統的攝影測量不可替代的優勢。
對LIDAR數據進行處理及生成數字高程模型DEM的基本步驟都大致包括原始數據獲取，地面點三維坐標計算和坐標轉換，濾波處理，插值生成真實地表DEM。
在上述步驟中，濾波處理過程尤為重要。機載激光掃描測高激光腳點的分布并不規則，在三維空間的分布形態呈現為隨機離散的數據點——“點云”（Point Cloud）。在這些點中，有些點位于真實地形表面，有些點位于人工建筑物（房屋，煙囪，塔，輸電線等）或自然植被（樹，灌木，草）表面。從激光腳點數據點云中提取數字地面高程模型（DTM）需要將其中的地物數據點去掉，這就是所謂的激光測高數據的濾波。要獲得真實的地面的模型，就必須進行濾波，去掉那些本不屬于地面點的激光點，因此，濾波的處理方法的好壞將直接決定生成DEM質量的高低。
目前用于機載激光掃描測高數據濾波的方法絕大部分都是基于三維激光數據腳點的高程突變等信息進行的，概括來講大致可分為形態學濾波法，移動窗口法，迭代線性最小二乘內插法，基于地形坡度濾波法等。
在這些方法中，本文所致力于改進的數學形態學濾波法是應用最為廣泛的濾波方法之一。該方法利用數學形態學中腐蝕運算、膨脹運算和開運算、閉運算對離散的點云數據進行濾波。
總體上，數學形態學濾波法具有計算量小，操作原理與過程簡單實用，有較強的可控性的優點。但不同的窗口大小會導致不同的濾波效果。因此，該法中的濾波窗口大小的合理選取一直是研究的難題與瓶頸。
鑒于上述現狀，本文所研究的基于分裂合并的數學形態學激光雷達點云數據濾波方法力圖做到對于傳統數學形態學濾波算法進行改進，通過結合分類合并的思想進行初始濾波，弱化窗口大小的選取所帶來的誤差，從而提高算法濾波的精度。
2 數學形態學濾波方法
原理方法
數學形態學法基本原理
數學形態學濾波方法是從激光雷達(LiDAR)點云數據中識別地面點、創建數字高程模型的一種重要方法。
數學形態學是基于集合運算原理提取圖像中的特征，其基本思想是用與原始圖像在尺寸和形狀上都有相關性的窗口在原始圖像中添放、探測圖像集合結構，獲得原始圖像的尺寸、形狀、連通性、凹凸型、平滑性以及方向性等信息。
數學形態學窗口分析的基本運算有腐蝕運算、膨脹運算、開運算和閉運算。其中，腐蝕和膨脹運算是數學形態學圖像處理的基礎,通常用于“減少”(腐蝕)或“增大”(膨脹)圖像征形狀的尺寸，其具體算法定義如下。
設LiDAR觀測值序列為，則點的膨脹運算定義為：
式中，代表點的領域點，窗口大小為，也稱為結構元素尺寸。域窗口可以是一維的直線，也可以是二維的矩形或其他形狀。同理，腐蝕運算定義如下：
將膨脹和腐蝕進行組合，就得到可直接用于LiDAR濾波的開運算和閉運算。開運算是對數據先進行腐蝕，再進行膨脹，而閉運算正好相反。
傳統的數學形態學方法是在進行點云數據濾波時，對機載激光雷達測量數據進行開運算，然后過濾激光雷達數據，即選定一個一定大小的窗口后，窗口內最低的點就認為是地面點，高程值高出該點一定范圍的其他點也認為是地面點，由此完成對于點云數據的分類，從而創建數字高程模型。
總體上，基于數學形態學原理的分類方法的操作原理與過程簡單實用，計算量小，有較強的可控性，具有進一步開發的潛力。
數學形態學法存在的問題
由于數學形態學濾波方法是基于窗口進行濾波計算，因此，算法的精度很大程度上受到濾波窗口尺寸的影響，不同的窗口尺寸會導致不同的濾波效果。當采用較小的濾波窗口時，僅能濾去尺寸較小的建筑物。少量的非地面點被濾除，如車輛和樹木。而對于尺寸較大的建筑物無法剔除。另一方面，當采用較大的濾波窗口時，又不能很好的保留原始地形的細節。因此，本文所研究的基于分裂合并的數學形態學點云數據濾波方法就是嘗試結合在數字圖像處理中已經較為成熟的分裂合并的思想，通過兩者的適當結合弱化窗口大小的選取過程，從而對該濾波方法進行改進，以提高數學形態法濾波的精度。
3 總體思路
首先通過實現分裂合并的方法對LiDAR點云數據進行初始濾波，獲得近似地面點；再使用數學形態學濾波法剔除近似地面點中的地物點，從而完成對數學形態學濾波法的改進，并使用改進后的方法對已知數據進行濾波生成DEM。
對于LiDAR點云數據的處理的主要步驟包括：
讀取數據文件；
對數據進行中值濾波以剔除粗差；
對獲得的地面點數據采用分裂合并法進行初始濾波，獲得近似地面點；
對近似地面點使用數學形態學濾波法進行二次濾波，由于初始濾波中已經去除了大尺寸建筑物，因此在二次濾波過程中，可以選擇小尺寸的窗口進行，窗口尺寸以3-4m為宜；
對濾波后獲取的地面點進行內插，最終生成DEM。
4 分裂合并的處理
初始濾波的分裂合并法的步驟
初始分塊
將原始影像分成8×8=64 塊。這里的“塊”的作用是記錄落入此塊的點的個數和第一個點的點號。每一個點均有一個指針指向該區域的下一個點。因此，所有落入該塊的點均被“鏈表”鏈接起來了。
初始合并
對于分得的每4個子塊，依次檢驗其是否符合合并原則，若符合則合并。
分裂處理
對上步中未合并的每一個子塊按照分裂條件進行檢查，若滿足分裂準則，則分成四個子塊。若該塊分為四小塊，則對其各小塊均進行上述操作，直到所有塊不再滿足分裂原則，或者已分裂出來的最小塊已經足夠小。
合并處理
經上述步驟后，原始影像被分為若干小塊，從面積最小的塊開始，以每塊為中心檢查相鄰各塊（要求相鄰的塊與該塊面積之比在0.5~2.0之間），凡符合合并準則的，則將兩塊合并。然后對面積更大的區域重復進行上述操作，直至所有的塊均不滿足合并準則，則停止。
小塊處理
經過上述步驟后若存在一些較小的小塊且與已經劃為地面點的區域相鄰，則將其歸入地面點中。若這些小塊不與地面點相鄰，則不做處理。
分裂與合并的準則
分裂準則
求出該塊內所有點的平均高程；
關鍵詞：AMEO340；雷電預警；故障分析
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）28-6459-03
1 概述
AMEO340 是一個完整的雷電偵測預警系統， 它以地面靜電場的物理測量理論和分析理論為基礎，通過科學地分析所測量的數據，進而實現對半徑15 km區域的雷電預測。通過先進的微處理器數據處理系統，它能實時準確測量記錄地面上的靜電場值與變化率，能連續啟動三級雷電報警。結合差模測量技術 （有兩個電極，所采集的數據是兩個電極的差模），避免了許多不必要的干擾信號，提供了更準確的測量結果。為保障航空飛行安全起著不可或缺的作用。
2 系統組成、功能及工作原理
2.1 系統組成
AMEO340 單機系統由一個AMEO340偵測探頭、的數據采集處理控制器、通訊線路以及終端組成（圖1）。
2.2主要功能
2.2.1 電場偵測探頭
基于靜電場原理測量電場強度；
通過不同的方法來測量電場強度并消除工業干擾信號；
在惡劣環境下有效保護測量電極；
機械部分由電極和螺旋電極組成，能夠抵御酸性污染。
2.2.2 數據采集控制器
實時顯示電場強度；
顯示三個報警等級；
通過展開式菜單配置探頭和數據采集控制器的參數；
通過“蜂鳴”聲音報警；
連接傳輸：串行總線，以太網絡；
雷雨時間實時記錄存儲。
2.3工作原理
2.3.1偵測探頭的工作原理（圖2）
雷暴云帶電并聚集，對地產生強電場；
金屬在電場力的作用下產生感應電荷；
利用靜電屏蔽原理。電機帶動金屬轉子周而復始以固定轉速（頻率）屏蔽/非屏蔽金屬定子；
金屬定子被金屬轉子屏蔽瞬間產生微電流I；
測量微電流I，推算電場強度E。
2.3.2 雷電預警系統工作原理
當雷雨云層形成或者靠近的時候，雷雨云與地面組成一個巨大的電容器。地面靜電場的電場強度開始急劇變化。通過風車狀的偵測探頭測量此電場強度可以在雷雨云第一次放電前偵測到雷電的出現。（圖3）
為了能夠衡量放電的危險程度，系統給出三個等級的報警閾值。
第一級閾值“警報級別1”通報出現了一個微弱的電廠（預先通知）；
第二級閾值“警報級別2”意味著雷雨云正在靠近，當前時間的10～20分鐘內將抵達現場；
第三極閾值“雷暴”意味著現場附近很大概率發生雷電的可能。
通過連接各個等級閾值的繼電器產生聲音告警，配合防雷模塊以防止發生雷擊造成的設備損壞。
3 故障現象及故障分析
3.1 故障1
故障現象：數據控制面板顯示DEFULT錯誤告警。
分析和排除：當數據控制箱面板上顯示DEFULT錯誤告警，由此出發相關繼電器，觸發原因包括測量錯誤或者偵測探頭和數據采集控制箱的連接問題。此時系統一直在執行全局的自動檢測。因此當出現內部DEFULT錯誤指示燈亮時，應檢查一下狀況：
檢查電源；
檢查保險絲；
檢查偵測探頭的店家轉動；
檢查電纜連接；
是否需要進行初始化。
如仍然不能發現和解決故障，可能是標準件損壞，需要更換廠配標準件。
3.2故障2
故障現象：雷雨發生時，閾值告警過于靈敏或過于遲鈍。
分析和排除：當發生此類故障時應首先檢查計算機是否卡死或死機，并嘗試重啟系統。其次，應檢查偵測探頭周圍是否有存儲靜電的物品。如果均不能解決則應調節偵測探頭。
調節偵測探頭的具體方法為：
在標準測量狀態下靜電場在天氣晴好是的場強平均值為150V/m；
當雷雨云出現時，靜電場的電場強度增至±14KV/m；
當單個的雷雨云層或與前方的雷雨云組合時，電場強度增長的時間為20分鐘，我們認為電場強度超過2KV/m。
三級告警的閾值應按照廠家的推薦設置進行設置：
第一級：4 KV/m 推薦范圍3～5 KV/m
第二級：7 KV/m 推薦范圍3～8 KV/m
第三級： 10 KV/m 推薦范圍9～11 KV/m
在測量電場強度時，其測量值有時候受某些因素的影響會越過閾值出發更高等級的警報，使其實際等級不等于現實的等級，此時需要對閾值跨越靈敏度進行調整。
推薦值：10
4 總結
雷電預警系統作為測量電場強度并預測雷電發生的設備，在各個行業起至關重要的作用，尤其對于民航保障飛行任務的安全起著不可或缺的作用。因此對每一個使用該系統、維修該系統的人來說，掌握其工作原理，積累維護維修的經驗是十分必要的。只有掌握正確的使，精心的維護，才能有效的減少不必要的故障發生。當發生故障并且不能馬上判斷出故障原因時，應有條不紊的從計算機軟件的工作狀態、通訊系統的工作狀態、繼而上升到硬件故障排查的順序逐一進行排查。這樣既能節省排查時間，又能夠避免因盲目維修造成的設備損壞。總之，只要在使用和維護過程中善于總結，勤于歸納，一切按照正常操作順局進行，一定可以保障雷電預警系統的正常運行。
【關鍵詞】云計算技術；煤礦安全；監控
云計算的出現大大降低了知識普及的成本，使信息技術更容易被人們獲取和使用。隨著煤礦現代化腳步的加快，視頻監控服務被引用到煤礦企業，云計算也逐漸被應用到煤礦安全監管信息系統里。
1 云計算的概念及其原理
目前IT 界對“ 云計算”（Cloud Computing）還沒有確切、統一的定義。一般認為，“ 云計算”是一種新興的共享基礎架構的方法，是此前IT領域幾項重要理念與技術___分布式處理、并行處理和網格計算的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。
云計算的基本原理是，通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。云計算是分布式計算技術的一種，是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部服務器所組成的龐大系統經搜尋、計算分析之后將處理結果回傳給用戶。透過這項技術，網絡服務提供者可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的信息，達到和“ 超級計算機”同樣強大效能的網絡服務。
2 云計算的主要特點
2.1 超大規模
“ 云”具有相當的規模，Google云計算已經擁有100 多萬臺服務器，Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“ 云”均擁有幾十萬臺服務器。企業私有云一般擁有數百上千臺服務器。“ 云”能賦予用戶前所未有的計算能力。
2.2 虛擬化
云計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自“ 云”，而不是固定的有形的實體。應用在“ 云”中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具置。只需要1 臺筆記本或者1 個手機，就可以通過網絡服務來實現用戶需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。
2.3 高可靠性
即使用戶的個人計算機崩潰了，其所有的數據仍然在云里，仍然可以訪問。
2.4 通用性
云計算不針對特定的應用，在“ 云”的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個“ 云”可以同時支撐不同的應用運行。
2.5 極其廉價
由于“ 云”的特殊容錯措施可以采用極其廉價的節點來構成云，“ 云”的自動化集中式管理使大量企業無需負擔日益高昂的數據中心管理成本，“ 云”的通用性使資源的利用率較之傳統系統大幅提升，因此用戶可以充分享受“ 云“ 的低成本優勢。
3 云計算在煤礦安全監管信息系統中的應用
3.1 云計算的架構
云計算對虛擬資源統一管理和調度。分為基礎設施即服務、平臺即服務以及軟件即服務3 個層次。每一層為用戶提供信息服務的同時也為上一層提供服務。其中1 個云管理平臺和3 個邏輯層構成了云計算的架構。
3.2 關鍵技術
在基于云計算的煤礦安全監管信息系統中，其關鍵技術為：煤礦及井下信息資源的虛擬化、礦井監測及數據信息的分布式管理、煤礦信息的海量存儲、煤礦地上控制中心的并行編程模式以及云平臺的管理。
（1）煤礦及井下信息資源的虛擬化技術
煤礦及井下信息資源的虛擬化技術作為該系統云計算的基礎，替換了物理資源。用接口的虛擬資源替代了用戶所利用的物理資源，但是與物理資源的功能相同。用戶只需使用，并不需要了解虛擬資源是建立在一個物理資源上還是多個物理資源上。其中存儲虛擬化、操作系統虛擬化和應用虛擬化是煤礦及井下信息資源的虛擬化的具體分類。
（2）礦井監測及數據信息的分布式管理
礦井監測及數據信息的分布式管理保證了在多節點并發執行環境中系統能夠正常運行。關鍵點是系統狀態同步的重要因素，當關鍵點出現問題時，礦井監測及數據信息系統就需要將服務遷移。其分布式資源管理技術中的鎖機制能夠保證數據操作一致，協調多任務對于資源的使用。
（3）煤礦信息的海量存儲
在煤礦海量信息的存儲方面，云計算采用分布式存儲來保證井下實時的監測信息、地質結構、瓦斯濃度監測信息等，它的優點是經濟、可靠性高、可用性高。其可靠性是用冗余存儲來保證的，由于廉價計算機的硬件不可靠性，云計算則采用可靠的軟件彌補方式來保證。此外，設立在云下的多臺服務器解決了單臺服務器不能滿足存儲量的需求，同時增加了可靠性。存儲的井下信息資源能通過云管理軟件實現統一管理。
（4）煤礦地上控制中心的并行編程模式
煤礦企業的云計算資源是高效的，這與它的編程模式是分不開的。編程人員和用戶必須完全了解云計算的任務周期和后臺復雜的并行執行。MapReduce編程模型是煤礦地上控制中心使用的云計算分布式計算模式，它的特點是許多細粒度的子任務從大任務中分割出來，然后將這些子任務分配給各個節點上的計算機執行，最后將子任務匯總完成的一個海量數據處理過程。
（5）云平臺管理技術
云計算的神經網絡也就是云平臺管理技術，它使得海量的服務能夠協同作業。此外，云平臺管理技術能夠快速的診斷和修復云計算系統故障，并且方便的分配任務和管理各個節點計算機。在煤礦安全監管信息系統中，云平臺軟件被安設在地上控制中心，井下的實時信息傳遞、各工作面的安全監控以及各個節點計算機的工作分配和糾錯處理都由云平臺來完成。
4 基于云計算的煤礦井下安全視頻監控系統
井下視頻監控系統集合了各個工作面的視頻感知設備，而且要求有歷史記錄。海量的視頻圖像信息存儲，再加上對這些井下視頻信息加以智能化分析、搜索、數據挖掘等運算，傳統的視頻監控系統是不能滿足的。云計算強大的數據處理能力、高效的計算能力、以及海量的存儲能力為井下視頻監控系統帶來前所未有的改變。況且各種計算服務的動態性也要由云計算來完成。基于云計算的井下視頻監控系統可分為采集層、傳輸層、支撐層和應用層。
4.1 采集層
采集層負責將井下各個監測點的視頻信號收集并做圖像格式壓縮轉換處理，視頻監控即服務將各個攝像頭的信號統一接入平臺，連接的平臺的互聯網用戶能夠輕松的訪問。
4.2 傳輸層
傳輸層負責將采集層壓縮轉換的視頻信號交互匯集到一起，然后進行傳輸。
4.3 支撐層
支撐層主要包括支撐平臺運行的基礎資源、基礎軟件系統、基礎管理、視頻數據的分布式存儲以及數據挖掘、分析等內容。其中虛擬資源和物理資源構成了基礎資源，這些資源以云存儲方式存儲并可以為用戶提供瀏覽服務。像系統數據庫、網絡服務、應用程序以及網絡消息服務都屬于基礎軟件。像入井人員管理、視頻資源管理、各節點計算機任務分配管理、數據安全管理、監控終端管理等都屬于基礎管理。支撐層主要對外提供平臺即服務和基礎設施即服務。
4.4 應用層
應用層屬于一個子系統，它將不同用戶的需求收集并組成各種服務，該層具有完整性和適應性特點。在井下視頻監控系統的云結構中，應用層主要為用戶提供井下各個工作面的視頻監控服務。由于用戶的多樣化要求，使得傳統的視頻服務往往會遇到視頻格式問題，應用層有效的解決了這一問題。用戶可以很方便快捷的將視頻監控信息調用。
5 結束語
云計算的逐步發展解決了傳統的煤礦安全監管系統的難題，比如說視頻處理及分析、海量存儲問題、資源共享問題。在煤礦安全監管信息系統引入云計算，使得該系統能夠快速有效的為煤礦服務。
參考文獻
[1]張向陽.基于“云計算”的教學資源平臺構架與應用功能研究[J].煤炭技術，2012（1）.
[2]梁曉暉，趙濱.基于云計算架構解決煤礦檢測系統信息采集關鍵問題[J].煤炭技術，2011（5）.
關鍵詞：集裝箱 裝箱優化 RFID技術 空間利用率
目前在我國物流行業領域，尤其是涉及裝箱運輸的行業，裝箱優化軟件已經得到了較為廣泛的認可，如LoadMaster 和Maxload Pro就是國內外知名度比較高的裝箱優化軟件。一方面是因為現有的裝箱軟件可以適用于計算貨柜裝箱、集裝箱拼箱、托盤裝箱等，裝箱算法成熟穩定。另一方面由于現有的裝箱軟件主要解決了集裝箱空間利用率最大化問題，而且裝箱優化計算大多適用整箱貨物裝箱，或簡單種類的貨物拼箱。在貨物種類復雜情況下，光貨物信息的采集就將成為一個很大的問題，因此，還不能滿足現代物流企業對信息化建設的更高需求，在物流企業中大規模應用存在一定的困難。
目前物聯網技術在產業信息化改造中顯露出強勁的生命力，作為物聯網技術的核心技術之一RFID技術應用十分廣泛，RFID技術的關鍵是信息標識與非接觸式信息自動獲取。基于RFID的裝箱優化技術是通過無線自動感應的方式遠程提取集裝箱貨物電子標簽內有效數據并自動進行裝箱優化計算，綜合解決復雜貨物數據智能化的批量錄入及模擬運算。通過自行開發的程序嵌入PDA無線智能終端設備實現引導裝箱貨物在集裝箱內的精確落位及裝卸箱的優化流程。同時可解決集裝箱空間利用率與穩定性綜合優化，倒箱優化、二次倒箱優化，數據匹配自動調用，以及集裝箱多箱復雜形態貨物裝箱優化等問題。本系統的研究可以提升我國物流行業信息技術水平，提高同類軟件國際市場的競爭性。
系統組成與工作原理
1、RFID技術原理
RFID是一種目前廣泛應用的自動識別技術，它的特點是信息標識與非接觸式自動信息獲取，依據無線電工作頻率可分低頻、高頻、超高頻及微波四個無線電頻段工作，低頻、高頻系統采用電感耦合原理；超高頻、微波系統采用電磁波反射原理來實現信息的讀寫。RFID系統一般由電子標簽、閱讀器（含天線）和應用軟件三大部分組成。電子標簽通過閱讀器來進行信息讀寫，RFID閱讀器可以有多種形式的接口（如RJ45、串口）與后臺應用系統交換數據，實現對電子標簽的信息讀寫。
2、系統組成
集裝箱裝箱優化系統充分利用了RFID非接觸信息獲取技術優勢來實現大量貨物與集裝箱相關信息的自動獲取，信息標識與自動快速獲取是系統應用的關鍵與基礎。整個系統從信息獲取、網絡傳輸、信息處理與應用三層模型來認識屬于經典的物聯網三層架構思想。信息獲取層包括前端手持式PDA終端、臺式發卡器、普通讀寫器和各式電子標簽等，主要完成標簽制作、貨物與集裝箱等相關信息的標識與讀取，通過手持式PDA實現裝箱引導信息的獲取并輔助引導現場工作人員裝箱工作。網絡傳輸層主要由前端無線網絡（如WIFI、GPRS等）、各種網絡交換設備等構成，完成由信息獲取層得到的大量貨物、集裝箱等信息的準確完整傳輸，實現前端感知設備與信息服務中心的各類管理與系統信息交互。信息處理與應用層是整個應用系統的中心，分硬件與系統應用軟件二大部分。硬件由大量的服務器與交換路由設備構成，軟件由數據庫管理模塊、裝箱模擬計算模塊、穩定性綜合優化模塊、系統配置模塊和信息交換模塊等組成。
3、基本工作原理
各類電子標簽在使用前都要進行初始化工作，由臺式發卡器完成這項工作。貨物出廠時（包括集裝箱）由廠家錄入貨物相關信息到電子標簽并進行儲存。一旦貨物被明確需要裝箱時，就使用手持PDA終端（或其它類型閱讀器）進行成批貨物電子標簽信息的讀取，這些信息經PDA預處理后實時經網絡上傳給云端信息服務處理中心存貯。當所有裝箱貨物與對應的集裝箱信息獲取完畢后，云端信息服務系統處理軟件就可以根據用戶的具體要求，依據多種算法進行裝箱模擬計算，產生相應的裝箱方案并保存到歷史裝箱數據庫中。現場作業人員利用手持PDA終端所具有的引導裝箱功能，在調用云端信息服務系統中的裝箱方案后，就可按步完成裝箱。另外在裝箱過程中如發現問題，也可實時修正信息上傳給云端重新優化計算裝箱方案。
PDA終端系統
1、PDA終端
PDA終端采用由廣東華信金溢信息技術有限公司生產的W8700A。W8700A是國內首款搭載4核CPU的工業級物聯網手持移動終端。它采用SamSung ARM Cortex-A9四核Exynos 4412 CPU1.4GHz，基于android4.0操作系統，內置920～925MHz頻段RFID模塊，具有6米的有效讀卡距離，空口采用IO18000-6C/EPC Class1 Gen2標準，具有讀取全方位、距離遠、防沖撞、單次讀取數量多等優點。具有豐富的通訊接口如WCDMA、藍牙、WIFI和內置的3G模塊，通過WIFI或GPRS網絡將現場采集的數據實時與云端服務器進行交互。
2、PDA終端軟件
W8700A（PDA終端）嵌入式軟件主要由五大模塊組成，分別包括：數據采集模塊，裝箱管理模塊，信息傳輸模塊和配置管理模塊和界面設計等。在安桌平臺下全部模塊都采用JAVA語言實現。
數據采集模塊是整個裝箱系統優化處理的基礎模塊，利用PDA內嵌的超高頻RFID讀寫器對智能集裝箱和各類包裝箱電子標簽內的基本數據（如貨物包裝的長、寬、高，承載毛重，易碎度等等）進行讀寫處理，并將數據在用戶端進行呈現，同時可通過手持PDA智能終端進行局部檢驗的方式驗證錄入數據的正確性，也可實現數據的增加、修改和刪除等操作。由于可能存在貨物同時大量堆疊出現的情況，數據采集模塊要具備電子標簽防碰撞讀寫功能，一般可以采用如基于ALOHA防沖撞沖突算法及其改進算法解決同時對多標簽的讀寫能力。
裝箱管理模塊是PDA終端系統的核心模塊，是裝箱優化系統的實際操作指引模塊。裝箱引導的基礎是云端服務信息系統根據早前獲得的集裝箱信息和裝箱貨物信息通過多種模擬計算產生的裝箱方案，或者是裝箱歷史數據庫中儲存的方案。用戶輸入參數，信息處理中心解算完成的裝箱引導方案實時被調用發送給PDA終端，引導現場作業人員按給出的具體步驟和要求完成裝箱，同時也可修改進一步做到裝箱優化。
信息傳輸模塊是網絡通信模塊，通過多種網絡傳輸信道完成信息的遠程接入。PDA終端內置多種形式通信模塊，通過WIFI網絡或者3G廣域網，利用socket通信編程技術，實現信息在PDA終端至云端服務器之間快速實時交互，達到信息的上傳與下載。配置管理、界面設計是基本的軟件模塊。包括用戶賬號管理、基本參數設置、人機接口界面處理等。
云端信息服務系統
信息處理與應用是整個系統的核心，主要功能是處理貨物數據的自動錄入數據庫、有效數據的自動優化方案計算、貨物的裝箱提示和最終裝箱方案的演示和生成，PDA智能終端數據的接收與反饋，數據庫的更新與調度等。
應用系統軟件由數據庫管理模塊、裝箱模擬計算模塊、穩定性綜合優化模塊、系統配置與報表生成模塊和信息交換模塊等五大主要模塊組成，各個模塊之間實現信息共享與相互協作處理。應用系統軟件采用C/S模式，在MS SQL SERVER2005數據庫平臺和C++開發環境下開發實現。服務系統軟件模塊如圖3所示：
1、信息交互與數據管理
信息交互是系統應用的前提與基礎，云端信息服務系統的所有處理都是建立在信息實時完整獲取的前提之下，信息交換模塊就是完成這一功能的具體模塊。前端多種形式的信息獲取設備通過網絡與云端相聯，通過socket通信，將數據傳送至云端服務器。云端遠程服務器上的數據接收模塊，通過socket通信，接受來自遠程無線感應網絡上傳的數據，以及PDA通過檢查驗證后的數據。由于在PDA上已經對最原始的數據進行過一定的處理，所以服務器上接受模塊主要通過接受數據，然后存入內存，供后續的存儲和計算操作使用。相反，云端信息服務系統也要將如裝箱引導方案等數據按需發送給手持PDA進行引導裝箱。
大量的貨物信息和集裝箱信息都需要存貯與管理，建立在微軟數據庫管理系統之上的數據庫應用子系統來處理這些數據。另外數據庫管理系統要與裝箱模擬計算模塊協作生成裝箱方案，形成的多種裝箱方案要進行有序存儲和管理，以方便檢索與調用。
2、裝箱模擬計算
裝箱模擬計算采用多種靈法的處理策略與算法來滿足裝箱引導的需要。主要針對比較常見規格的集裝箱或托盤，也可以用戶自定義集裝箱容器規格參與集裝箱空間優化計算。模擬計算采用多種裝箱優先考慮的策略在計算時進行選擇，如寬大優先，長大優先，數量優先，體積優先等；同時還附加兩個優化搜索策略（深度搜索，淺度搜索），在此基礎上進行裝箱空間優化方案的計算，從而生成多種方案的裝箱引導步驟與要求。四種優先策略：寬大優先：貨物裝箱首先保證貨物在集裝箱寬度方向上實現優化計算；長大優先：貨物裝箱首先保證貨物在集裝箱長度方向上實現優化計算；數量優先：貨物裝箱優化僅考慮一個集裝箱能盡可能多地放入貨物個數的算法；體積優先：貨物裝箱優化僅考慮一個集裝箱能盡可能多地放入的貨物總體積最大的算法，以保證集裝箱空間利用率最大化。另外還有二種搜索策略：深度搜索，淺度搜索。
3、雙指數綜合評估
集裝箱穩定性指數包括集裝箱整體穩定性指數和箱內貨物運輸穩定性指數兩個綜合評估指標，在裝箱空間優化計算的同時加入了穩定性指數的概念，第一次將運輸穩定性列入了裝箱可優化的范疇，以雙指數綜合評估計算裝箱引導方案。模擬計算軟件將根據被裝箱貨物的具體數據進行自動的穩定性優化計算，最大程度地保證運輸過程中集裝箱的穩定性和降低箱內貨物因為運輸外部條件的變化而產生的不穩定風險。箱內貨物穩定性指數評估參數：①最大允許懸空比率指標；②最大允許位移比率指標；③最大碰撞承受力指標；④最大允許翻轉率指標：
集裝箱整體穩定性指數評估參數：①集裝箱整體重心點指標；②集裝箱箱體允許的各項穩定性參數。綜合優化圖5所標：
結束語
裝箱優化軟件的應用已是多年，但隨著物流行業對信息化需要的進一步提高，裝箱軟件在功能上日益出現短板現象，特別是自動識別技術的迅速發展與應用大大推動了智能物流的發展。基于RFID的裝箱優化系統的應用研究大大提高了裝箱軟件在大批量貨物的裝箱效率，同時在裝箱優化中結合了對貨物和集裝箱的安全性考量，進一步提升了裝箱應用系統的比較優勢。下一步，裝箱優化系統可以與集裝箱運輸監控等其它系統相結合來進一步實現集裝箱的綜合管理。
參考文獻：
[1]韓 旭. RFID技術在國防工程安全管理系統中的應用[J]. 自動化儀表，2014，35（9）：34-37+41.
[2]張 新. 基于RFID技術的高校課堂教學管理系統[J].中國管理信息化，2014（7）：38-40
[3]王 超. 基于RFID的港口信息采集系統設計[J].水運工程，2013（2）：137-141
[4]黃春華. RFID在高速公路收費系統的應用研究[J].中國水運，2011（5）：34-37
[5]黃霏茜. 挖掘港口集裝箱運輸潛力的對策探討[J].中國水運，2015（5）：49-50
[6]王登清. 基于 RFID 技術的港口集裝箱和車輛管理系統的設計與實現[J]. 物流技術，2011（7）：146-149
