DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 建设内容 智慧工地监管平台重点建设内容包括移动应用平台、工程管理平台、集成展示平台、大数据应用平台及系统集成平台等组成。 4.1. 移动应用平台 该平台充分借助移动终端设备，实现进度计划、周报、质量检查、安全检查、危险源管理、安全教育、物料、造价、往来件、劳务、施工机具、施工日报、监理日报、任务管理、会议管理、规章制度等信息的填报、拍照、扫描、审核、查询和浏览等功能，为各级用户提供及时、实时的项目数据的采集、处理、分析、提示、预警手段。 移动应用平台建设过程中，手持终端应具备拍照、扫描等基本功能，应安装面向IOS和Android的移动管理平台App，其次重视操作界面的美观和便捷，尽量减少终端用户的手工录入量，再次消息提示、任务代办、图形展示等与PC端在处理逻辑、展示风格等方面力求保持统一。 4.2. 工程管理平台 基于统一数据源提供施工图、BIM模型、计划进度、质量管理、安全管理、物料管理、会议管理等功能，并集成劳务考勤、施工机具、环境信息(温度、湿度、PM2.5等)、施工情况(塔吊作业、吊钩信息、现场视频等)等信息，提供信息维护、查询等功能，支持与移动应用平台的无缝信息交互 [ 5 ] 。 平台建设过程中，应尽量采用B/S架构，提供数据服务接口，支持基于中间件、Web Service等方式的数据交换与集成，系统功能应覆盖到工程建设各个环节和业务流程，实现人员、资金、物资、设备、工艺、环境等相关要素的收集、整合、共享与管理，支持与办公系统、施工单位ERP系统、人事系统、财务系统等集成与协同。 4.3. 集成展示平台 BIM模型与计划进度、质量管理、安全管理、物料、劳务、施工机具、环境信息(温度、湿度、PM2.5等)、施工情况(塔吊作业、吊钩信息、现场视频等)进行集成，将基于BIM的进度、质量、安全等信息与实际采集到的数据进行分析对比，综合决策合理调配人员、设备、物料等资源。 平台建设过程中，应尽量采用轻型的B/S架构，具备丰富的数据加载插件和统计分析组件，与工程管理平台、移动办公平台共享一套数据库，具有较高的数据实时性和计算能力，应建立面向展示内容的资源目录体系。 4.4. 大数据应用平台 基于Hadoop/HDFS架构，通过Spark、Storm、Map Reduce等技术实现对非结构化数据的处理，并将数据存储到Mongodb、HBase、Hive等数据库中，实现对数据的计算处理，同时对数据仓库中的结构化和非结构化数据进行深度加工，提供大数据检索、大数据分析(实时分析、离线分析)、大数据挖掘、数据共享与交换等功能。 大数据平台建设过程中，应重点考虑数据采集和计算处理能力，特别是针对环境、流媒体等实时计算能力，着力解决BIM模型、施工图纸、传感器数据、GIS/GPS数据、工程文档等非结构化数据的解析、处理及存储能力，以及为满足用户、项目公司的监管、分析及挖掘需求的汇总计算性能。 4.5. 信息系统集成 基于施工信息展示和综合集成需要，开展集成展示平台与劳务闸机、环境监测、塔吊系统、现场视频监控、施工机具等系统集成；开展工程管理平台与移动办公平台的无缝集成，实现消息提示、统一代办、统一流程、统一服务等功能；开展项目部管理平台与各地块管理平台的集成，实现模型、进度、计划、质量、安全、管控、物料、人员等信息的统一整合。 信息系统集成过程中，应统一规划和设计，在网络硬件集成的同时，着重考虑集成内容、逻辑流程、相关信息系统及数据结构 [ 6 ] ，可采用第三方中间件的方式进行集成，减少两两集成的复杂度和数据冗余度，提升集成的稳定性和可靠性。
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user: 5. 智慧工地的发展方向与意义 5.1. 智慧工地的未来发展方向 随着信息技术的不断发展，智慧工地与新型技术的结合度更高，工程施工的成本将逐步得到有效控制，施工管理的数字化水平更高，未来将继续朝着深度智慧化、数字化方向不断发展。 · 智慧工地与新型技术的集成化应用：智慧工地与VR/AR、大数据、人工智能等技术将深度结合，将不断提高现场施工作业的便捷度，及时感知和降低工程施工风险，综合研判分析施工要素管理，提升工程施工的现代化管理能力。 · 智慧工地与企业信息系统的集成：通过智慧工地与企业内现有的OA、财务管理、人力资源管理、合同管理、采购管理、物资管理等系统进行集成，有助于打通企业管理层与项目施工现场之间的物流、信息流与资金流，推动实现全面感知、动态互联和智能管控。 · 智慧工地大数据的深度应用：智慧工地形成的各类结构化与非结构化数据进行进行统一采集、整合、计算、建模等处理，形成处理解决施工现场中各种问题的智能解决方案，从而进一步提升工程项目管理水平。 5.2. 智慧工地的建设意义 · 提高施工现场作业的工作效率：通过BIM、云计算、大数据、物联网等先进技术的综合应用，让施工现场感知更透彻、互通互联更全面、智能化更深入，大大提升现场作业人员的工作效率。 · 增强项目的信息化管理水平：有助于实现施工现场“人、机、料、法、环”各关键要素实时、全面、智能的监控和管理，解决信息化最后一公里问题，支持现场作业人员、管理者协同和管理，有利于提高项目质量、安全、成本和进度的控制水平，减少资源浪费，保证工程项目成功。 · 提升行业监管和服务能力：及时发现施工安全隐患，规范质量检查及检测行为，保障工程质量，实现施工质量溯源和劳务实名制管理，有效支撑行业主管部门对工程现场的质量、安全、人员和诚信的监管和服务。
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user: 6. 推进智慧工地实施的建议 智慧工地监管信息化在我国工程建筑领域的实施与推进仍处于起步阶段，项目过程复杂、涉及政府部门、项目方、用户、施工方、监理方、设计方、供应商等诸多对象及人员、施工机具设备、建材物料、施工工艺、施工环境等要素，是建筑业上下游物流、信息流、资金流的集成过程，因此，在实施智慧工地监管平台时需要注意以下几个方面： · 重视需求分析和顶层设计。智慧工地建设涉及工程建设项目执行过程中的诸多利益环节和链条要素，各级用户的需求不尽相同，各地块的施工方不相同，施工方内部平台选型不一致，因此应着力加强需求分析，了解各类用户的需求，统筹规划与设计，确保各施工方、项目单位、用户在流程、数据、模型等方面的顺利衔接。 · 培养和锻炼项目团队。项目团队建设在保证智慧工地项目实施过程中发挥着非常重要的作用，项目团队直接与用户、项目方、监理方、施工方进行需求沟通与技术交流，设计开发各种应用程序，帮助解决平台使用过程中的各种问题，及时响应用户需求，指导各类用户进行操作和处理，是保证项目成功实施的重要基础。 · 加强项目实施和培训。建筑行业员工信息化水平低，人员构成复杂，信息技术能力有限，需要加强技术知识培训和教育，建立和完善平台运维制度，明确数据管理要求，引导和鼓励各级管理者和工人加强信息技术应用和平台操作，加强对项目施工方的信息化考核，不断提升各级用户的积极性。 · 着力强化质量和安全管理。加强对供应商、开发商、集成商、第三方测试商、实施单位等质量管理，规范供方选择、软硬件选型、过程评审、归档管理、软硬件测试、故障归零等管理要求，同时应重视数据丢失、网络攻击、安全漏洞、等级保护、身份认证、权限管理、访问控制、安全审计、监测预警、应急处理等安全要求。
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user: 7. 结束语 智慧工地监管平台是智慧工地的核心，可将物联网、移动互联网、BIM、GIS等技术完美结合在一起，有利于对施工场景的全方位监控，变被动为主动，提高建筑施工质量，降低建筑能耗和建筑成本，提高对人员、设备、物料的利用率，提升建筑施工的质量，将会引领建筑业新一轮的技术革新和数字化转型升级。
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user: 摘 要 作为“智慧城市”重要组成，数据中心为系统运行、决策分析提供了基础数据支撑，涉及到网络、系统集成、信息安全、数据库、数据挖掘、标准规范等信息工程领域的各个方面，其建设效果将直接关系着数据共享、资源整合的质量。本文研究了数据中心的内涵、架构和组成，分析了数据中心建设需求，阐述了数据中心建设内容，研究了数据整合方法，提出了数据中心建设目标和建设思路，为开展“智慧城市”数据中心建设提供了重要的指导。 关键词 :智慧城市，数据中心，数据整合，数据仓库 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着计算机网络技术的不断发展和社会信息化程度的逐步提高，人们对数据的传输、存储、处理和管理的要求越来越高。特别是随着智慧城市建设的不断深入，政府及企业内部各部门建设了大量的业务系统，这些系统在业务应用和数据关联上缺少总体规划和设计协调，系统之间的数据共享和利用非常困难，系统运行过程中产生的数据关乎国计民生、企业存亡，这些数据得不到充分利用，无法满足综合业务管理、公众信息服务和政府决策分析的需要，而且一旦丢失将会造成巨大的经济损失，甚至是社会的动荡。目前，各国政府和大型企业都不惜投入巨资在数据中心建设上。这使得近年来国际数据中心市场发展迅猛，数据中心建设成为各个行业追逐的焦点。 “智慧城市”数据中心是智慧城市建设的重要组成，包括了智慧城市建设过程中产生的各类数据、数据交换软件、管理平台、中心数据库等各种软件资源及各类网络、存储、服务器等硬件设备，是一个相对庞大的概念，涉及的范围更广、应用领域大、数据更多。为深入推进智慧城市，促进城市的和谐、可持续成长，提升城市服务水平，需要制订科学的建设方法，设计合理的建设思路，以便更好地推进智慧城市数据中心建设实施。
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user: 2. “智慧城市”数据中心架构 2.1. “智慧城市”数据中心内涵 智慧城市是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。“智慧城市”把城市本身看成一个生态系统，城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个的子系统，借助新一代的物联网、云计算、决策分析优化等信息技术，通过感知化、物联化、智能化的方式，将城市中的物理基础设施、信息基础设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来，成为新一代的智慧化基础设施，使城市中各领域、各子系统之间的关系显现出来，就好像给城市装上了网络神经系统，使之成为可以指挥决策、实时反应、协调运作的“系统之系统”。 “智慧城市”数据中心(Data Center)是城市中各领域所产生的电子化数据的集合以及存储和应用这些数据的计算机及网络环境，其表现形式除了信息网络、服务器、存储设备以及相关的机房环境外，还包括数据库、数据仓库以及相关应用系统。数据中心是通过统一的数据定义和构架，以及集中的数据环境在不同的异构数据库中进行数据采集、分析和整合，从而实现数据共享和应用。 2.2. “智慧城市”数据中心特点分析 与普通的企业数据中心相比，“智慧城市”数据中心尽管也有软硬件组成，基于标准数据规范实现业务信息协同、数据统一管理、综合决策分析等功能需要，但是在数据规模、集成范围、应用领域等方面存在着差异。 · “智慧城市”数据中心管理的数据规模更大：“智慧城市”涉及的城市日常生活、运营管理的方方面面，每个领域都在不停的产生各类数据，很短时间内数据规模就能达到海量级，即数十到上百TB，需要应用虚拟化、云计算等技术进行实现，而普通的企业数据中心只涉及若干业务应用，数据规模比较小，决策分析、协同应用过程处理简单。 · “智慧城市”数据中心的集成范围更广：“智慧城市”数据中心不仅需要集成远程(上、下级)数据中心的相关数据，而且需要集成交通、物流、安全、医疗、教育等多个领域多个应用系统的数据，进行大量的、频繁的集成和协同，数据集成、应用集成、流程集成都有可能被应用，以保证数据管理、查询与分析的需要。 · “智慧城市”数据中心的应用领域更大：“智慧城市”不是为某个应用系统提供数据服务，而是为城市日常运营中涉及的多领域、多行业、多应用提供综合决策分析、数据管理与协同应用服务，它对数据存储、传输、使用及管理要求更高。 2.3. “智慧城市”数据中心逻辑架构 “智慧城市”数据中心的逻辑结构分为源数据层、数据采集层、数据存储层、数据应用层和数据展现层 [ 1 ] 。 · 源数据层：智慧城市相关各类业务系统的结构化、半结构化和非结构化数据库，以及保存的各种文件和非数字化的数据资源，将构成数据中心的数据来源。 · 数据采集层：通过数据接口对源数据进行采集与整理，而非数字化的数据资源将通过数据录入的方式进行采集，通过数据接口对业务系统的数据进行采集，实现原始数据的分离、清洗、转换等，加载到数据管理层的ODS数据库中，实现数据的整合与提炼。 · 数据存储层：根据源数据标准和资源目录将采集的各种中间数据按照统一的数据标准进行处理与整合，形成统一的信息资源，提供面向企业主题的数据存储与管理环境。 · 数据应用层：提供面向应用的业务处理数据支撑平台以及数据资源管理平台，实现对元数据的管理和数据编码的管理，并以ODS数据库为基础建立数据仓库，通过统一的数据共享接口对各个业务系统提供数据服务，使得各个业务系统都可以方便及时准确的提取到相关数据。 · 数据展现层：基于数据仓库开发数据查询、统计、分析等功能，通过统一的数据展现界面，进行统一用户管理和系统资源管理，实现业务数据标准化管理和高效灵活查询、统计和联机分析处理，为各级管理人员和社会公众提供统一、全面的数据支持。
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user: 3. “智慧城市”数据中心组成 “智慧城市”涉及交通、安全、医疗、教育等各个领域，而各个领域已经建立了适合行业特点的应用系统，这些系统的日常运行过程中产生了海量的数据，包括基础数据、主题数据及协同数据等，这些数据需要进行存储、交换、传输、分析和处理，以便更好的实现信息协同、决策分析和综合管理。“智慧城市”数据中心主要由硬件基础设施、数据交换平台、中心数据库系统、运行管理系统组成 [ 2 ] 。 3.1. 硬件基础设施 硬件基础设施包括机房局域网系统、服务器存储系统、负载均衡系统、备份系统 [ 3 ] ，是“智慧城市”数据中心建设的物理基础和基本前提。其中局域网系统是数据中心的基础平台，通过千兆链路连接服务器和存储设备，提供数据中心与城市各政府部门之间的连接以及数据中心与Internet的连接。存储系统采用IPSAN技术构建存储体系，存储快速、安全、稳定、可靠、扩展方便，采用集群技术提高应用服务器的效率，扩展性好。负载均衡系统包括服务器和互联网出口负载均衡，主要解决应用服务器高访问量的问题。 基础设施部分涉及的关键技术包括云计算、数据中心网络、容灾备份、绿色机房、运营管理、整合迁移、虚拟化技术等，其中云计算是一种提供动态、弹性的虚拟化资源的服务模式。虚拟化技术可以将资源抽象为共享资源池，实现操作系统与硬件解耦，操作系统从资源池中分配资源。容灾备份技术可提供应用级容灾、数据级容灾和介质级容灾服务。数据中心网络提供扁平化的二层架构，有利于简化网络结构，降低管理成本，提高网络性能，支撑云计算的资源池动态调整，保障各类数据应用业务的独立，支撑各业务的互访关系，确保业务的安全隔离。数据中心整合迁移技术按照理解需求、评估现状、规划设计、设计实施、整合搬迁、运行维护等流程进行整合，可提供绿色节能整合、数据整合、服务器/存储/云化整合、网络整合、应用整合、安全整合、运维管理整合等功能。 3.2. 数据交换平台 数据交换平台以面向服务体系结构(SOA)为框架，以服务总线技术(ESB)为基础，采取松散藕合方式构建，提供跨平台数据交换服务，对数据转换和传输过程实现集中统一控制和规范管理，保持各业务系统的独立性 [ 4 ] 。“智慧城市”数据中心建设过程中涉及数据交换平台由连接层、传输层、转换层、监控管理层组成。其中，连接层为异构系统提供丰富的连接器/适配器，在不改动其应用系统的前提下，按照一定的策略进行数据抽取并发布到信息总线。传输层负责在所有系统之间传输路由数据和消息，实现数据、服务命令的上传与下达。转换层负责将信息总线中获取的数据进行统一的数据处理，包括对异构数据进行转换、对数据的有效性进行检验和分析等。监控管理层提供强大的管理监控工具，实现交换和整合流程的调度管理、部署管理、配置管理及数据交换平台集中、远程、统一的监控管理。 数据交换平台部分涉及的关键技术包括数据采集技术、数据整合技术、数据服务技术等，数据采集技术是通过数据交换中间件提供的ETL采集、API接口、数据适配器等功能，将慧城市各相关业务系统中的各类源数据采集到中心数据库中。数据整合技术是对采集的数据进行转换、清洗等操作，将数据转换成不同的数据格式，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到中心数据库中去。数据服务技术是将各类数据分析模型、挖掘结果、共享资源等以服务的形式发布出来，支持进行数据交易、数据展现、数据调用、数据共享、数据识别、统计分析等应用。 3.3. 中心数据库 “智慧城市”数据中心的主题数据库、基础数据库、应用扩展数据库、数据仓库是不同应用层次的数据资源体系 [ 5 ] ，主题数据库包含所有业务系统的核心基础主题数据，这些数据是规范的、无冗余的、原始的基础数据，一般根据企业总体数据规划分析确定，同时依据企业数据模型建立企业的全局数据字典、业务数据编码等规范，统一数据“语言”，从而为数据资源共享提供了可能。 · ODS系统：ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，这样在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性。对于一些不是永久性保留，且用户一段时间内又需要查询的明细数据，可以以主题的方式存放在ODS中，这样可以减轻数据仓库和数据集市的存储压力，也可以给用户提供快速的查询。ODS具有OLTP的特性，共享和实时性的数据可以放在ODS中实现。对于准实时段的数据可以常用消息机制，保持数据的准同步。 · 数据仓库：是针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域，它面向主题，并覆盖多个主题域，侧重于数据的存储和整合。数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制，只需在较高的抽象层次上进行设计即可，而在建立逻辑模型时需要对概念模型进一步细化和深入，用星型模式或第三范式进行设计。同样，建立物理模型时，需要在逻辑模型基础上，结合具体的数据库，进一步确定数据的存储结构、索引策略、数据存放位置、存储分配等。 中心数据库涉及的关键技术包括数据存储技术、数据建模技术、数据分析技术等，其中数据存储技术是将数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集持久化到计算机中。数据建模技术是对抽取到中心数据库中的数据进行再组织，建立面向数据分析逻辑的星型模型、雪花模型等。数据分析技术是对存储在数据仓库或非关系型数据库中的数据建立数据分析模型或进行数据挖掘，支撑实时分析、离散分析、OLAP分析、统计分析等应用。 3.4. 运行管理系统 数据中心的运行管理系统包括安全系统、运维系统等，安全系统的主要功能是保证数据中心网络和数据安全，由防火墙、入侵检测系统、审计系统、防病毒系统和有关安全管理规章制度组成，具有网络安全扫描、入侵测检、访问控制、安全审计、防IP盗用、隐患扫描、漏洞修补等功能。运维管理系统包括网络和服务器运行状况监控、设备管理、网络流量监控管理、Web业务管理及消防监控、温湿度监控、视频监控、门禁等，对数据中心网络运行状况进行监控。 运行管理系统涉及的关键技术包括多元异构设备数据采集技术、动态地图报警技术等，其中多元异构数据采集技术是采取多元化方法基于网络、主机、Syslog采集设备、SNMP Trap及文本数据采集，提升数据的兼容性和适用性，支持后续分析应用。动态地图报警技术是将报警事件与地图技术结合，地图监控动态地显示报警信息，便于管理员查看详细信息。
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user: 4. “智慧城市”数据中心建设方法 “智慧城市”建设过程中涉及海量异构数据，这对存储备份、安全管理提出了较高的要求，需要基于数据仓库通过存储及服务器的虚拟化、异构数据资源整合、数据交换等途径来实现，并保证数据与系统之间的相对独立性。 4.1. 资源虚拟化 虚拟化技术是通过提高服务器和存储等设备的使用率来减少设备使用量，通过将多种服务或功能集成起来，达到简化管理并隐藏后台复杂性的目的。在部署新的数据中心时，为达到最优化的存储效果，可采用软硬件结合的虚拟化方案。“智慧城市”数据中心主要使用存储虚拟化和服务器虚拟化技术来实现存储资源的合理配置，其中，存储虚拟化是把多个物理磁盘虚拟成一个逻辑存储设备，用户进行统一管理，对数据的存储位置和形式进行合理的分配；服务器虚拟化是把一台物理服务器虚拟成多个逻辑服务器，用户可以在每个逻辑服务器上部署不同的操作系统和应用，互相没有干扰。 4.2. 信息资源整合 数据中心的信息资源整合是利用先进的数据分析手段，把信息集中、有序地关联起来，集成检索系统，并且对数据进行灵活的多维度分析和多样式展示，为管理层提供数据的决策支持、联机分析和数据挖掘功能。由于“智慧城市”建设过程中涉及的应用系统及数据格式多种多样，因此信息资源的整合手段也多种多样，支持从数据内容、软件系统平台和基础设置等角度去制定整合策略。数据整合不是简单的抽取各业务系统的所有信息，而是要根据各方面的需要，有重点、有选择地整合业务数据，重点整合共用数据、管理决策所用数据、公众服务所需数据及最终结果信息，而无需关注各业务系统的过程信息。数据整合过程包括数据梳理、数据采集和校验、数据分析和转换、数据集成和存储。数据梳理主要理清各业务系统所涉及的业务流程及数据流，确定唯一数据源 [ 6 ] 。数据采集和校验是利用交换平台，对第一数据源的数据进行采集，进行完整性检验，并去除重复数据。数据分析和转换是按照业务逻辑和统一的数据标准进行格式转换。数据集成和存储是按照数据集成逻辑，对多源数据进行集成处理后存储到中心数据库。 4.3. 数据交换 数据交换是通过采用统一的数据交换标准使得各应用系统相互连接，实现“智慧城市”异构系统之间的数据交换和共享。数据中心作为一个数据交换平台，对用户屏蔽了应用系统的数据存储层和应用层，它能够跨数据库、操作平台甚至开发平台交换数据，数据处理过程的后台交互接口实现了数据的无缝交换和共享访问。原有应用系统不需要修改或重新开发，它们既可以通过数据中心来协调处理多种系统之间的业务数据，为上层应用提供综合数据服务，又能相对独立地运行、管理和维护。数据中心一般使用WebService、Xml技术和中间件技术等方式来实现统一的解析、转换、封装标准和完整的消息服务。
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user: 5. 数据中心建设思路 5.1. 建设目标 数据中心建设的目标是构建信息共享中心、控制中心，建立企业实时信息采集、共享、监控为一体的管控体系，实现信息的实时跟踪、统计分析、辅助决策分析等。通过为各类信息系统提供了一个安全可靠的硬件运行环境，有效的解决各类信息系统服务器运行环境参差不齐的状况，在全面输理应用系统及各类数据资源的基础上，对数据进行有效整合，建立统一的信息资源库，实现各类数据信息的全面共享，提高服务质量，满足内部和外部信息共享交换的需求，通过对数据分析和挖掘，为领导决策、综合业务管理、应急指挥和公众信息服务提供强有力的数据支持。 5.2. 建设思路 数据中心建设是个非常庞杂的系统工程，涉及软硬件等多项内容。首先，需要进行业务需求调研，了解智慧城市各行业发展现状及决策分析需求，梳理各种业务数据，并按信息标准设计数据中心，各系统中数据均分为私有数据(只在本部门内部使用)和共享数据(与其他系统数据存在关联)。其次，设计抽取转换工具，建立数据概念模型、逻辑模型和物理模型，区分数据存储方式及策略，将各系统中的数据通过抽取共享数据转换成统一标准数据格式集成入数据中心。再次，数据中心系统(数据统一管理平台)管理员对整个数据中心进行权限分配及数据管理。最后，由各系统根据所赋予不同权限从标准的数据中心提出所需数据，不同的需要可以使用同步更新或异步更新来实现，以及在数据中心做相应扩展开发。 5.3. 建设方案 “智慧城市”数据中心建设主要包括基础软硬件建设、业务数据采集、数据资源管理、数据集成服务、数据分析应用等内容。 · 基础软硬件环境：主要包括管理制度、标准规范(数据标准、交换标准、平台标准等)、基础软件环境、运行软件环境、硬件基础设施(网络、存储、服务器、交换机、感知设备等)、安全防护条件(物理安全、网络安全、数据安全、应用安全、平台安全)等，通过基础软硬件环境建设，为数据中心运行提供有效的支撑。 · 业务数据采集：基于数据交换平台开发数据采集适配器、ETL程序及其他采集接口，将结构化、非结构化数据采集到ODS数据库中。 · 数据资源管理：建立运维管理平台、大数据管理平台等其他软件平台，对主数据、业务数据等进行统一标识和编码，实现全生命周期管理，对数据管理过程中涉及的流程、质量、校验等进行监控，对数据管理过程中涉及的入侵检测、身份认证、数据加密、访问控制、安全审计等进行统一管理，确保数据应用过程的安全可靠。 · 数据集成服务：基于数据交换平台开发各类服务接口，将各类主数据、业务数据发布出去，支持智慧城市其他业务系统进行调用，提高数据资源共享力度。 · 分析应用：按照智慧城市决策分析需要对收集的数据进行汇总、聚合、清洗、建模、挖掘和分析，构建面向城市智慧应用的各类统计图表，或智能管控或调度其他设备进行响应，提高智慧决策水平和快速反应能力，提高城市管理水平。
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user: 6. 结论 本文基于“智慧城市”资源整合及数据支撑需求，研究了数据中心架构及组成，分析了数据中心建设方法和思路，为在智慧交通、智慧物流等领域进行数据中心建设进行了初步的研究，明确了技术途径和方法，并为后续进行数据中心建设提供了重要的参考。
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user: 摘 要 随着信息化与企业生产活动的密切结合，产品研制生产过程中产生的各类数据反映了生产规律，隐含了与研制生产管理业务相关的信息，已成为企业保持持久竞争力的无形财产，可通过数据资源整合、深度挖掘和再处理等方法，推进各类信息的协同应用，为企业进行生产决策提供了辅助。本文以制造型企业的信息化现状出发，研究了决策支持系统的组成，设计了面向研制生产管理的决策支持系统，初步探讨和分析了在企业信息化中的应用，为后续企业推进信息化建设提供了参考。 关键词 :决策支持系统，企业生产管理，数据仓库，数据挖掘 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为适应信息化发展的需求，国内许多大型制造类企业建设了PDM (产品数据管理，Product Data Management)、ERP (企业资源计划，Enterprise Resource Plan)等多个信息系统，产品研制、物资采购、库存、生产、财务预算、人力资源、成本管理等业务逐步实现了信息化和规范化，企业的物流、人流、资金流和信息流集成为一个有机的整体，解决了产品研制生产中的快速组织、计划管理、质量控制、资金流控制、物流控制和协作等问题，从而最大限度的利用企业的现有资源，实现企业经济效益最大化。随着信息系统应用的逐步深入，这些数据逐渐被遗忘在数据库中，它们不仅占用大量宝贵的存储资源，而且隐藏的有价值的信息和知识没有得到很好的挖掘和应用，无法为企业协同研制、生产分析和决策提供科学的依据，已成为目前企业迫切需要解决的问题。 数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术的兴起，为决策支持系统的发展提供了重要支撑，这些技术在决策支持系统中的应用为企业从海量数据中发现规律和知识提供了重要的支持。决策支持系统应从总体架构、数据预处理、数据模型、数据展现、数据应用平台等方面进行设计，可结合ERP、PDM等制造型企业常用的系统，对设计、采购、库存、生产等方面的决策分析进行应用研究。
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user: 2. 决策支持系统研究 决策支持系统是一种以计算机为工具，充分利用和分析各类数据为管理层提供辅助决策信息的理论与方法，它广泛应用于产品全生命周期的研制、生产、试验及综合保障等各个过程，能够以人机交互方式辅助决策者解决结构化和非结构化决策问题。目前，决策支持系统与数据仓库技术逐渐融合，形成智能决策支持平台，包括数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等内容，支持数据存储、转换、集成、分析、挖掘等多种功能，形成更加智能、更加便捷的综合分析平台 [ 1 ] ，已成为企业在产品生产管理过程中决策分析、协同应用的重要工具。 2.1. 数据仓库 数据仓库不是数据的简单堆积，而是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，通过集成不同的应用系统，从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、检验、加工和重新组织为新的存储格式，它提供集成化和历史化的数据，并从事物发展和历史的角度来组织和存储数据，以供信息协同和和决策分析使用。为了使各类异构数据进入数据仓库，并最终成为决策分析的基础，需要进行数据预处理，数据预处理包括数据抽取、数据转换、数据装载等过程 [ 2 ] ，如图1所示。在数据抽取过程中，按照业务分析需要，使用数据交换软件、ETL工具提取ERP、PDM等系统的数据，分析数据的业务范围及业务含义、所在的平台或数据库、数据结构、数据更新周期、数据更新方式、数据量等方面，并将抽取的源数据与逻辑数据模型进行匹配，保证数据来源的可靠性和稳定性。在数据转换过程中，需要依照元数据管理规范转换成标准的中间数据，对非结构化数据按照标准XML格式进行转换，并进行数据汇总、聚合、重新计算等各类加工处理。数据装载过程中，需要对转换后的业务数据进行清洗，对影响建模的属性进行严格约束，如字段长度、类型、是否为空等，对不满足要求的、对分析结果不产生重大影响的数据清洗掉，经过清洗的数据批量加载到数据仓库中。 图1. 数据仓库的数据预处理过程 为了使数据仓库中的数据是面向对象的，必须对数据按要求的主题进行收集、归纳后重新存放。由于能进行多视角的观察和分析，因此对应各主题的数据必须按一定的属性进行组织；另外，针对数据的综合程度不同，应对数据按不同的汇总程度存放。对应数据组织的要求，数据仓库定义了事实、维度和粒度等结构元素来实现数据的结构模型。 2.2. 联机分析处理 联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种软件技术，它以数据仓库为基础，对数据仓库提供的面向主题的数据，采用各种统计分析算法进行分析处理，最终将分析结果提供给决策者。联机分析处理采用的是一种多用户的三层客户机/服务器体系结构，第一层为客户机，实现最终用户功能，能够方便地浏览数据仓库中的数据，能够生成立方体，为决策者实施决策提供决策支持。第二层为OLAP服务器，集中存放应用逻辑和综合数据，提供高效的数据存取。第三层是企业服务器，存储数据仓库中的细节数据。 联机分析处理技术的关键是如何组织ERP/PDM数据仓库中的数据，以满足客户端多维数据分析的需要，其组织数据的方式主要有两种模式：一种是基于专用的多维数据库系统的多维MOLAP，另一种是利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据，用二维关系表示多维概念的关系ROLAP。在进行传统的企业级非海量数据分析时，因预处理程度低，系统数据容量较大，且关系数据库发展已非常成熟，建议采用ROLAP。 2.3. 数据挖掘 数据挖掘是从数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式，常用的数据挖掘算法包括决策树、分类聚类、遗传算法、神经网络等，它是数据库研究中一个很有应用价值的新领域，融合了人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，通过各类复杂的数据模型，高度自动化地分析企业收集的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在模式，帮助企业决策管理者分析预测计划完成、生产瓶颈、经营效益等，促进科研生产业务的增长，并解答一些复杂的问题 [ 3 ] 。通过回答问题可以识别出业务机会，实施一些业务战略，从而增加利润、减少风险、提高研制生产效率。
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user: 3. 面向生产管理的决策支持系统设计 3.1. 集成化体系架构 以制造型企业中的ERP、PDM等业务系统为分析数据源，建立决策支持系统，体系架构分为数据源层、数据采集层、数据存储层、应用服务层和应用管理层，同时系统整体符合信息化标准规范、安全体系要求，如图2所示。 图2. 决策支持系统架构 1) 数据源层：数据源以业务数据为基础，主要包括计划调度管理数据、质量管理数据、人力资源管理数据等，还可以导入TXT、Excel格式等数据。 2) 数据采集层：通过数据交换平台，实现各业务系统之间的数据交换，并提供ODS服务。通过对ODS中的各类数据进行统一化处理等，即对数据的ETL处理，对进行ETL处理的业务数据进行整合，形成数据仓库。 3) 数据存储层：进行企业级逻辑数据模型规划与设计，存储和管理来自各种源数据系统的数据，并为访问用户提供服务，数据按照逻辑数据模型分主题进行组织、重构和存放的，包括当前数据和较长期的历史数据。 4) 应用服务层：针对决策层、管控层、操作层等不同用户群体，提供固定报表、即席查询信息、仪表盘等不同类型的应用，实现访问方式的多样化和信息存取的透明化。 5) 应用管理层：该层主要提供数据管理、报表发布、用户管理、权限管理、日志管理等功能，通过与应用展示平台集成，实现对企业生产过程中计划、设备、成本等各类分析信息集中展现和协同应用。 3.2. 数据预处理设计 ETL是数据源和决策支持系统之间数据交互的桥梁，其主要目的是将依据决策分析指标要求从数据源中抽取数据，并按照标准规范要求进行定义、转换、清洗等操作，依据具体的分析模型要求加载、聚合到分析主题数据库中，为企业各级主管领导提供辅助决策分析信息。在ETL开发过程中，通过SAP Data Services工具进行数据抽取、转换和集成过程设计，从而将数据从业务系统中抽取到ODS和数据仓库中，在设计过程中采用图形化的方式实现数据的自动加载处理，如图3所示。 图3. 数据ETL设计 在ETL执行过程中，针对需要记录历史变化信息的维表信息，常采用全量加载的方式，将来自不同数据源的数据加载到数据仓库中。针对事实数据的加载，需要根据数据更新周期的不同，将在本周期之内每天定时抽取上一个周期的数据，在每次加载之前，ETL程序将会先删除该周期内的数据，再加新的数据加载进数据仓库，从而保证数据的实时性、自动性和批量性。 3.3. 数据模型设计 数据模型是数据仓库建设和数据预处理的基础，也是整个决策支持系统建设的关键所在。通过进行决策分析需求调研，需要建立面向各类主题的KPI指标体系，并以KPI指标为基础建立面向数据仓库设计的数据模型。对于逻辑上的数据模型，可以使用不同的存储机制和表示模式实现。目前，使用的数据模型主要有星型模型、雪花模型。星型模型由事实表和维度表构成，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接，如图4所示。在雪花模型中，某些维度表是通过其他维度表间接地连接到事实表的。以ERP系统中的产品检验分析为对象，建立星型模型所涉及的关键元素描述如下。 产品检验结果事实表：关键字、型号、产品、部件、零组件、检验时间、单位编码、车间编码、检验员编号、检验地点、是否合格、是否废品、问题描述 检验员维度表：关键字、人员编号、姓名、性别、年龄、文化程度、身份证号、出生日期、入厂时间、技术等级、职称资格 时间维度表：关键字、年、季度、月、周、日 车间维度表：关键字、车间编码、车间名称、负责人、成员规模 产品维度表：关键字、型号、产品类别、图号、名称、规格、数量 图4. 面向产品检验分析的数据模型 3.4. 数据展现设计 数据仓库中存放的面向各主题分析的数据需要通过图形定制工具，将适合各类领导关注的固定报表、即席查询分析、仪表盘等信息以多样化的图表形式进行展现，使梳理出的KPI指标能够通过点击按钮、拖拽控件、交互访问等方式得到体现。在数据展现信息的设计过程中，著名的麦肯锡公司制定了决策分析矩阵，将辅助领导所用的分析方法与具体的图形相结合，图表越直观，图表所表达的含义才越容易被理解。 3.5. 数据应用平台设计 数据应用平台包括系统管理、审计管理、安全管理等功能，并实现与数据展现平台的集成。系统管理包括基础数据管理、角色管理和权限管理等内容，实现人员/机构/用户基本信息管理，并按照应用系统分级保护需要对访问用户资源和权限的分配与限定。审计管理实现对操作日志信息、审计报表的管理，便于过程监管和追溯。安全管理通过数字证书及“用户ID+口令”进行登录，并采用网关验证和身份验证服务器认证相结合的策略进行验证，确保访问的安全性和可靠性。另外，为确保数据应用平台对展现信息的调用，通过调用展现平台提供的API或基于Web服务等方式进行调用，从而为决策层、管控层和操作层提供即席查询分析、统计报表、多维分析等多种信息。
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user: 4. 决策支持系统在企业生产管理中的应用 4.1. 决策支持系统在ERP中的应用 以制造型企业为例，ERP系统主要包括物资管理、生产管理、供应商管理、项目管理、财务管理等多项内容，将核心业务划分为预算、合同、采购、库存、供货、分销、结算、生产、销售等主题，同时基于主题数据进行分层优化存储。通过SAP BO DS工具自动地从数据源中读取数据，并设置数据属性，如数据加载时间、加载的数据对象等数据来源特性，在数据从数据源到目标数据的加载过程中执行有效性检查、字段映射等过程操作，并把这些过程的执行方案定义在DTS中的任务包中 [ 4 ] 。通过执行定义的一系列操作过程，最终产生数据仓库所需的主题数据。数据在DTS包进行集成聚合，然后进入网络，这样网络传输的是聚合数据，而不是支节数据，避免了传送大量支节数据而造成的网络堵塞。数据进行清洗、转换、聚合后，按所需决策的业务规则重新组合数据存入数据仓库系统并进入Web代理服务器。 在ERP系统中，物资采购结算、物资库存调拨、物资分销结算、生产计划执行等业务过程中，涉及多个主题数据的关联分析，因此，基于ERP系统复杂的数据挖掘及统计分析需求，以数据仓库的主题数据为基础，创建多维数据模型，利用统计学中分类、聚类、决策树等方法对现有数据资源进行深度利用，分析挖掘出产品生产的短板、计划执行的瓶颈、物资采购的重点供方等关键信息 [ 5 ] ，将数据在决策支持系统中进行优化处理，ERP系统可以通过Web服务或调用决策支持系统提供的API函数进行各类分析信息的展现，从而避免了对成熟ERP系统的二次开发及大量业务流程的融合处理，提高了工作效率。 4.2. 决策支持系统在PDM中的应用 PDM系统涉及产品结构管理、产品配置管理、图档管理、工作流管理等内容，是产品设计的重要工具。不同BOM的产品加工方法不同，产品的性能价格比也不同，通过对产品的各种BOM和加工工艺路线进行比较，根据数据仓库中的历史数据找出由于设计的更改对后续生产制造所产生的影响加以分析计算就可以找到最优设计方案 [ 6 ] 。决策分析模型采用构建数据仓库结构的星型模型，系统方案事实表分别连到各个维度表上，而维度表互相不连在一起。使用星型模型可以提高查询的性能和便于用户安排不同的查询。其中系统方案为事实表，四个维度表分别为产品结构维度表、产品成本维度表、零部件性能维度表和工艺路线维度表，对系统方案事实表和每一个维度表作连接操作，模型通过决策支持系统进行展现，PDM系统与决策支持系统集成后即可查询分析得到相关数据的值及对数据的多维描述，从而支持产品设计方案的优化。
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user: 5. 未来研究方向展望 随着人工智能、数据库、大数据、云计算等技术的飞速发展，决策支持系统未来也将不断向前发展。 1) 基于大数据的决策分析。随着云计算、大数据的发展，存储、服务器、网络、平台、数据等各类资源进行了有效的整合和共享，各类结构化、半结构化、非结构化数据进行了统一整合，数据采集、处理、聚合、分析、挖掘能力将大大提高，支持决策分析向智能化方向迈进。 2) 超时空的多维决策分析。在决策过程中增加时间、空间等多维要素，通过这些维度与传统的物资、部门、仓库等维度有效结合，提高扩大分析角度，抛开传统的模型分析及求解方法，突破时空限制，形成比较全面的决策认知，优化决策分析过程，提高决策响应及展现效果。 3) 智慧化决策分析。随着人工智能技术的不断发展，机器学习、人机交互、自然语言、人工神经网络、深度学习等技术将于决策支持系统深度融合，推进决策支持系统对数据、信息及知识的学习和理解能力，提高决策分析应对复杂问题的智能处理能力。
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user: 6. 结束语 本文结合企业信息化建设需求，分析了ERP、PDM等系统的数据资产现状，研究了决策支持系统，初步开展了决策支持系统设计，并探讨了系统在企业生产管理中的应用，为后续推进决策支持系统在产品全生命周期中应用，有利于加强数据资产使用，促进科研生产管理过程中信息协同，并为各级管理人员提供辅助决策信息，以便更好地提高产品研制生产效率。
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user: 摘 要 将篡改图像用于不合法的途径会侵害公民的知情权、肖像权等领域，图像的局部变形常用在对图像中人物进行瘦身瘦脸等操作，本文提出一种检测jpeg压缩图像的局部变形篡改操作的改进方法，能够更好的检测图像局部变形的位置。首先对待检测图像使用1像素缩放的方法提取其残差图像，之后对残差图像提取周期为8的块效应网格，之后依据块效应网格的不一致性来检测图像局部变形的位置，其中在检测块效应的不一致性时，我们使用了新的特征。经过实验表明我们提出的方法改进了原有块效应的检测结果。 关键词 :图像缩放，BAG，JPEG，图像局部变形，图像取证 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 图像局部变形属于图像润饰的一种，通过插值映射的方式篡改图像，使图像局部产生像素移动的效果，常用于给图像中人物“减肥”，瘦脸等操作。Kee [ 1 ] 等人早在2011年提出认为过度润饰的图像会严重影响到青少年心理的健康发展，以及对社会信任的产生不好的影响。他们提出了一个度量来量化标记数字图像篡改的程度，但是这种度量是在存在原始图像的前提下的，通过原始图像与篡改图像的对比来计算篡改图像的篡改程度。其篡改程度包括了主题面部和身体上的几何变化的修正程度，但是并不能检测图像是否发生局部几何变形篡改。 Bharati [ 2 ] 等人提出了一种新的使用有监督的深度玻尔兹曼机的算法，在人脸图片中选取了4个部分学习特征，通过使用提出的算法判别人脸图像是修饰过的还是原始图像。该方法并没有检测图像是否发生变形篡改以及定位篡改发生的位置。 Hwang [ 3 ] 提出了一种图像局部变形的检测方法，他们通过研究几何变换中的差值模式，提出了一种重新插值的方法检测几何变形，但是这种需要直观观察的方法在图像局部几何变形中的检测效果并不是很理想。对于压缩图像的篡改的检测效果更是不好。图1显示了使用Hwang的方法检测图像局部集合变相的结果。 图1(a)代表的是原始未篡改的图像，图1(b)和图1(c)显示的是未压缩图像的局部变形图形及其地面真是图像，图1(d)表示使用Hwang的方法检测篡改图像1，即检测未压缩图像的检测结果。图1(e)是对原始图像压缩后进行篡改的局部变形图像，图1(f)是篡改图像2的地面真实图像，图1(g)是使用Hwang的方法检测压缩图像的篡改图像的结果。Hwang的方法在图像纹理比较均匀位置的检测效果较好，如图1(d)，图1(g)右上部分篡改处的检测效果，能够很明显的显示出篡改位置；而在图像中物体边缘处的检测结果不好，图中对气球边缘位置篡改的检测在检测结果图1(d)，图1(g)中并不容易观测到。另外对于压缩图像的检测结果2观察发现其呈现8 × 8的分块现象，图1(h)是对于图1(g)局部放大的显示结果，能够明显观察到小块的存在，而在篡改区域的小块是不完整的，这种现象和块效应现象不谋而合。我们认为其能够为块效应的检测提供一定的帮助。 图1. 1像素缩放后检测图像局部变形 目前大众接触到的图像更多的是压缩过的图像，JPEG压缩方式是最常见的一种压缩方式，很多图像取证技术要求图像是未压缩的高质量原始图像，并且其对压缩图像的检测效果会大打折扣。而基于图像压缩的方法可以用来识别压缩图像的篡改操作，常见的基于压缩图像的检测方法主要包括：基于JPEG量化 [ 4 ] 、基于双重JPEG压缩 [ 5 ] [ 6 ] 、基于多JPEG压缩 [ 7 ] 和基于JPEG块效应 [ 8 ] 。 JPEG在压缩的过程中是对图像进行分块处理的，对每个压缩块计算其离散余弦变换(DCT)，这种压缩方法使得图像不同块之间的关系发生弱化，块中像素相关性较大而块间的像素相关性变弱，造成快件出现断层，即块效应。块效应常用来检测图像的复制粘贴及拼接操作，人们在对图像进行上述篡改操作时主要考虑将复制或剪切的部分放置在图像的合适位置，并不考虑图像的块效应是否一致。同样，在对图像进行局部变形时会改变变形区域像素的值，使像素发生移动的现象，这种情况破坏了压缩图像的块效应。图2展示了对于压缩未篡改图像的块效应网格以及压缩篡改图像的块效应网格。 图2. 压缩图像的块效应网格 图2中展示了压缩图像的块效应网格。其中图2(a)显示了对压缩但是没有发生局部变形的图像，图2(b)显示了对压缩图像进行局部变形后的篡改图像，图2(c)显示的是地面真实图像，图2(d)和图2(e)都是使用Li [ 9 ] 的方法分别对图2(a)和图2(b)提取块效应网格的结果。没有发生图像局部扭曲的位置呈现较好的块效应网格，在图像发生局部变形的位置的块效应网格也变得混乱，不在呈现出网格的效果。 我们依据Hwang的图像局部变形检测方法以及Li的块效应方法，提出了一种改善块效应检测局部变形的方法。我们首先使用Hwang的方法提取图像缩放图像的残差结果图像，对残差结果图像以8为周期题块效应网格，并使用新的特征来检测图像变形篡改发生的位置。
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user: 2. 提出的方法 我们根据上述发现提出了一种检测局部变形的方法，且该方法的检测效果改善了直接使用块效应的检测方法。我们方法的流程图如图3所示。 图3. 方法流程图 对于输入的图像我们的第一步使用了Hwang的方法提取差值图像。对于得到的差值图像，提取其块效应网格，并提取网格特征，通过分析网格特征得到最后的检测结果图。在提取块效应网格时，我们主要借鉴了Li的方法，但是在其方法及特征选择上有所改变。 2.1. 缩放残差图像提取 我们方法的第一步是提取待检测图像的1像素缩放的残差图像，其中使用了Hwang的方法。对于篡改图像使用重新插值的方法对其进行处理，对大小为 N × M 的图像使用最小重新插值的方法，先进行 N − 1 × M − 1 像素缩小，后进行 N + 1 × M + 1 像素的放大。之后输出重新插值图像和待检测图像之差的残差图像，其算法如公式(1)所示。 I ( x ， y ) → STEP1 I ′ ( x ′ ， y ′ ) → STEP2 I ^ ( x ′ ， y ′ ) (1) step1 = { 0 ≤ x ≤ N x − 1 ， x ∈ z 0 ≤ y ≤ N y − 1 ， y ∈ z (2) step2 = { 0 ≤ x ′ ≤ N x − 2 ， x ∈ z 0 ≤ y ′ ≤ N y − 2 ， y ∈ z (3) 对于图像缩放的每一步都使用双三次差值方法，其卷积核使用公式(4)。 K ( K ) = { ( a + 2 ) | x | 3 − ( a + 3 ) | x | 2 + 1 ，   for   | x | ≤ 1 a | x | 3 − 5 a | x | 2 + 8 a | x | − 4 a ，   for   1 < | x | < 2 0 ，   otherwise (4) 其中a的值为0.5，给定点 ( x ， y ) 进行插值，我们使用的二维三次卷积函数如公式(5)。 g ( x ， y ) = ∑ l = − 1 2 ∑ m = − 1 2 C i + l ， j + m K ( k x ) K ( k y ) (5) 其中 K ( k ) 是三次卷和，即公式(5-4)，C ij 是插值系数。 之后使用公式(6)对提取图像的1像素缩放后的结果，用D D ( x ， y ) 表示。 D ( x ， y ) = I ( x ， y ) − I ^ ( x ′ ， y ′ ) (6) 2.2. BAG提取 由于使用图像缩放的方法得到的差值图像已经基本显示出来了要图像的块效应网格，我们不再对图像使用绝对二阶差分。BAG线的特征是由水平线和垂直线构成的，并且在这两个方向上有固定8的周期，所以我们分别提取水平和垂直方向的块效应网格。 2.2.1. 提取弱水平线E h 在提取弱水平线 E h 时，我们对的得到的1像素缩放的差值图像使用公式(7)，通过对每33列水平累加以放大D中的弱水平线， d ( x ， y ) 是 D ( x ， y ) 中的一个元素。 e I ( x ， y ) = ∑ i = y − 16 16 d ( x ， i ) (7) 之后使用公式(5~8)获得弱水平边缘 E h ， e ( x ， y ) = e I ( x ， y ) − M i d [ { e I ( i ， y ) | x − 16 ≤ i ≤ y + 16 } ] (8) 其中函数 M i d [ A {   } ] 返回集合 A {   } 中的中值， e ( x ， y ) 为图像 E h 的元素。 2.2.2. 从图像E h 中提取具有8周期的行 为了减少噪声的影响，使用公式(9)对弱水平图像 E h 进行周期性中值滤波。 g h ( x ， y ) = M i d [ { e ( i ， y ) | i = x − 16 ， x − 8 ， x ， x + 8 ， x + 16 } ] (9) 其中 g h 是提取的水平BAG线图像 G h 中的元素。 类似的，可以提取垂直方向的BAG线图像 G v ，之后使用公式(10)将 G h 和 G v 结合，得到最终的BAG图像。 g ( x ， y ) = g h ( x ， y ) + g v ( x ， y ) (10) 其中 g v ( y ， x ) 是提取的垂直方向的BAG线图像 G v 中的元素， g ( y ， x ) 是提取的最终的BAG图G中的元素。图4展示了对于图2中的篡改图像分别使用Li的方法及上述方法提取块效应网格的结果。 图4. 块效应网格提取 图4(a)是直接对压缩后的篡改图像提取的块效应网格，图4(b)显示的是对于缩放后的差值图像按照上述方法提取的块效应网格。在篡改区域的块效应网格明显是不成块的，在未篡改区域有块效应较明显，另外整体来看对1像素缩放的残差图像提取的块效应网格在图像边缘处的处理更好。 2.2.3. 计算图像G的特征f 对于一幅未篡改的图像的块效应网格应该是一致的，其表现图像性类似于图5(a)，而图像局部变形处的块效应则会变得没有规律，显示如图5(b)所示。 图5. 图像8 × 8块效应网格 从图5中可以看出块效应的规律，对于一个完整的8 × 8小块，其周围一圈的值是大于内部的值，而篡改处的8×8的小块则不具备此规律。Li提出的特征是用来检测图像赋值粘贴和移动篡改的，其在篡改区域可能也出现块效应，但是两部分的块效应是不匹配的，依据块效应的不匹配来检测篡改。而图像的局部变形是完全打乱了图像的块效应，所以可以直接判断是否存在块效应来检测篡改的位置。我们使用8 × 8小块每部位置值的平均值减去周围值的平均值来判断图像块是否符合块效应的规律来判断图像篡改，如公式(11)。 f = a v e [ ∑ i = 2 7 ∑ j = 2 7 a ( i ， j ) ] − a v e [ { ∑ i = 1 8 a ( x ， i ) | x = 1 ， 8 } + { a ( x ， 1 ) | 2 ≤ x ≤ 7 } + { a ( x ， 8 ) | 2 ≤ x ≤ 7 } ] + b (11) 其中ave[ ]返回的是平均值，b是特征偏移量。对于篡改位置，由于像素的移动，使得块效应变得不规律，其可能出现外圈与内圈相差不大的情况。通过观察提取的f特征结果，在篡改位置附近，特征f的取值是接近0的，所以需要进行f特征偏移来确定最终的使用的特征，通过实验我们发现将特征f进行加3的偏移会得到较好的检测结果，该参数值3是一个大致值，其选择我们在实验部分介绍。
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user: 3. 实验分析 本次实验使用的数据库 [ 10 ] 中的图像，对于下载的原始图像，我们使用Photoshop工具对其进行处理。首先是以质量因子5对图像进行压缩处理，之后对压缩的图像使用Photoshop中液化工具进行局部变形处理。对篡改保存后的图像进行实验研究，我们使用matlab2016实现算法。 3.1. 特征偏移参数选择 本节我们研究特征偏移参数的选择，我们使用图2中的篡改图像进行实验，不同的偏移量的检测结果展示如图6。 图6(a)展示的是对篡改图像直接使用Li 方法检测块效应的结果，图6(b)~(f)使用的是我们的方法的检测结果，但是特征偏移量的选择不同，偏移量分别是−1、0、1、3、5。通过观察发现偏移向负值使得检测结果变差，当偏移量向正值后效果会好，但是超5之后误检的情况会变多。使用偏移量后随着偏移值的加大在图像四个角的位置会出现更多的误检，综合图像中部的检测效果来说，我们选择3作为我们的偏移量。 图6. 方法检测结果 3.2. 方法实验结果 实验的部分结果展示在图7中。 图7. 部分实验结果展示图 图7展示了我们的部分实验结果，第一行展示的是原始未篡改的图像，第二行展示的是局部发生篡改的图像，第三行展示了是篡改图像中发生篡改的位置，白色部分是篡改的位置。第四行展示了使用Hwang方法检测压缩图像的篡改结果，对于压缩图像使用Hwang的方法检测篡改，在图像中物体边缘人眼很难分辨出是否发生了篡改。第五行展示的是对于篡改图像直接使用块效应来检测局部变形位置的结果，第六行展示的是本节提出的方法的检测结果。我们的方法的检测结果在四个角出会出现误检，这是由于对图像进行缩放时造成的。但是由于人们使用的图像变形操作更多的是在图像中心主题位置进行的，所以我们更应关注中心在主体位置的检测效果。从实验中可以明显看出，使用我们的方法在图像的主体位置有更好的检测效果。
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user: 4. 总结 本文我们对压缩图形的局部变形进行研究，图像的局部变形使变形区域的像素值发生变化，破坏了压缩图像的块效应，因此可以使用块效应来检测压缩图像的局部变形。另外通过研究Hwang的方法，我们发现其方法能够对压缩图像产生块的现象。基于上述两点，我们提出了对待检测图像使用1像素缩放后的残差图像提取块效应，并使用新特征检测图像局部变形的方法，对比直接对图像使用块效应的检测方法有了较好的检测结果。
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user: 摘 要 多层加密匿名网络旨在通过将用户与其最终目的地分离来为用户提供匿名和隐藏服务，Tor (The Onion Router)和I2P (Invisible Internet project)都是多层加密匿名网络，目前已受到学术界、工业界的高度重视，也受到用户的欢迎。但Tor和I2P之间由于其设计理念上存在差别，因此其网络关键技术存在明显差异，这些差异主要体现在网络体系结构、网络管理、接口技术、交换技术、路由技术、密码规格、节点选择与发现等方面。通过对匿名网络Tor、I2P的关键技术进行比较分析和研究，可以全面理解Tor和I2P网络的工作原理，了解两种网络各自的技术特点和匿名性与安全性上存在的问题，为Tor和I2P的去匿名化和网络测量等研究奠定基础。 关键词 :匿名网络，Tor，I2P，洋葱路由，大蒜路由 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/