Metasys系统安全数据访问DLL技术详解

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"Metasys系统安全的数据访问DLL技术通报" 这篇技术通报主要关注的是江森(Johnson Controls)楼宇自控系统中的Metasys系统如何通过接口DLL(动态链接库)实现安全的数据访问。该文档详细介绍了DLL在软件版本7.0中的功能、使用方法以及安全扩展检查的相关内容。 首先,文档的引言部分(Document Introduction)为读者概述了Metasys系统安全数据访问DLL的基本概念,旨在帮助用户理解这个组件在楼宇自动化系统中的作用和重要性。它强调了DLL如何提供对系统数据的受保护访问,确保在进行设备控制和数据读写时的安全性。 接下来,相关文档(Related Documentation)部分可能列出了与DLL使用相关的其他技术文档或参考材料,以便用户深入研究和解决问题。 在Metasys系统安全数据访问DLL的概述中,文档详细描述了以下几个关键功能和操作: 1. **初始化(Initialization)**:这部分讲述了DLL启动和配置的流程,包括如何正确地加载和初始化,以准备进行数据交互。 2. **Web服务(Web Services)**:文档列举了一系列基于Web的方法,如: - **GetCurrentTimeWebMethod**:获取系统当前时间,用于同步或验证操作的时间戳。 - **GetDeviceListWebMethod**:获取设备列表,允许用户知道系统中有哪些可操作的设备。 - **GetObjectListWebMethod**:获取对象列表,可能包括房间、区域或其他系统组件。 - **ReadPropertyWebMethod**:读取特定设备或对象的属性值。 - **WritePropertyWebMethod**:修改设备或对象的属性值。 - **ReadPropertyMultipleWebMethod**:批量读取多个属性值,提高效率。 - **SendCommandWebMethod**:发送命令到设备执行特定操作。 在每个Web方法的介绍中,都包含了一个**Security Extension Check**环节,这是为了确保只有授权的用户或应用程序才能执行这些操作。检查结果(Results)部分详细记录了每个操作的安全验证过程和结果。 3. **基本数据类型(Basic Data Types)**:这部分可能涵盖了DLL支持的不同数据类型,如整型、浮点型、字符串等,以及它们在通信中的应用。 4. **样本应用程序(Sample Applications)**:提供了两个示例应用,一个是Visual Basic Development System的样本应用,另一个是Excel的样本应用,以帮助开发者理解和集成DLL。这部分还包含了使用样本应用的要求(Requirements for Using the Sample Applications)和详细步骤(Detailed Procedures),如DLL的安装过程和如何在VB或Excel环境中运行样本应用。 这篇技术通报为Metasys系统的用户和开发者提供了关于安全数据访问DLL的全面指南,帮助他们更好地理解和利用该功能来确保楼宇自控系统的安全性与高效性。
2017-06-22 上传
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行