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基于REST架构的物联网设备插件机制设计朱赫;苏维均;王鑫【摘要】To solve the problem that the underlying equipment of the IoT gateway is limited by the communication protocol, which makes the interface underlying equipment of the gateway limited and can't switch arbitrarily in various networking scenarios.A plug-in mechanism based on REST architecture gateway was proposed to improve the flexibility and scalability.The mechanism was independent of the internal functions of the gateway, which realized the basic functions of the gateway to collect the transmission data and the equipment resource management to achieve the purpose of the equipment expansion of the access gateway, and the resource management of the device was realized through the combination of URI and protocol verb.In this research, the plugin-in mechanism was combined with a common IoT gateway architecture developed by Intel Corporation and was integrated into the architecture to carry out a verification test.The test results achieve the desired purpose.%为解决物联网网关底层设备受限于通讯协议, 导致网关底层设备接口有限, 不能在各种物联网场景任意切换的问题, 提出一种基于REST架构的物联网设备插件机制, 提高物联网网关的灵活性和可扩展性.相对独立于网关内部功能, 可单独实现网关采集传输数据、设备资源管理的基本功能, 达到接入网关设备扩展的目的, 通过统一资源标识符URI和协议动词组合的方式实现对设备的资源管理.此研究结合英特尔公司开发的通用物联网网关架构, 将插件机制融入其中进行验证测试, 测试结果达到了预期目的.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2019(040)001【总页数】6页(P14-19)【关键词】REST架构;统一资源标识符URI;物联网网关;设备管理;插件机制【作者】朱赫;苏维均;王鑫【作者单位】北京工商大学计算机与信息工程学院,北京 100038;北京工商大学计算机与信息工程学院,北京 100038;英特尔中国有限公司,北京 100013【正文语种】中文【中图分类】TP30 引言伴随着物联网(IoT)[1]的浪潮，各种物联网产品接踵而至，在各种场景得到应用。
第1期2021年1月Vol. 16 No. 1Jan. 2021Journal of C A E I T doi ： 10.3969/j. issn. 1673-5692.2021.01.002基于微服务架构的时空数据处理服务封装技术仇林遥1，王晓峰2，郑作亚1，柳圼1，王琼洁3 *(1.中国电子科学研究院，北京100041 ;2.中国人民解放军驻天津地区军事代表室，天津30024〇;3.中国电子信息产业发展研究院，北京100846)摘要：对地观测技术的快速发展使得卫星遥感数据的行业应用越来越普遍，随着国家遥感时空数 据共享开放的政策落地与实施，利用对地观测技术对国土、农业、交通、减灾、海洋等行业的技术应 用将进一步深入和普及。
但是遥感数据在行业应用仍存在专业技术门槛高、数据处理流程复杂、业 务灵活定制难度大等问题。
文中基于微服务架构，利用容器技术将算法资源封装为可灵活管理调 度的微服务节点，屏蔽不同算法模型在编译语言、运行环境和接口形式方面的差异问题，通过对服 务节点输入输出的标准化设计，将遥感数据的处理、分发、提取、专题产品制作等微服务进行业务进 行流编排，实现了整个业务算法的无缝封装和串联，通过服务的资源调度与管理实现对遥感数据应 用服务定制化，为遥感数据资源在行业的快速开发与应用深化提供技术支撑。
关键词：微服务架构；遥感数据处理；定制化服务中图分类号:T N 79文献标志码:A文章编号：1673-5692(2021)014)054)9A spatio-temporal data processing service packaging technologybased on microservice architectureQ I U Lin-yao1 , W A N G Xiao-feng', Z H E N G Z u o -y a 1 , L I U G a n g 1 , W A N G Qiong-jie3Abstract ： T h e rapid d e v e l o p m e n t of Earth observation technology m a k e s the application of satellite re-m o t e sensing data in the industry m o r e a n d m o r e c o m m o n 。
遥感影像服务方案一、介绍遥感影像是通过航空航天器获取地面信息的一种技术手段。
随着科技的发展，遥感影像在许多领域得到了广泛的应用，包括城市规划、环境监测、农业等。
在此背景下，遥感影像服务方案应运而生，为用户提供高质量的遥感影像数据和定制化的解决方案。
二、遥感影像服务的重要性遥感影像服务在很多行业中发挥着重要的作用。
首先，它可以为城市规划提供决策支持。
通过获取高分辨率的遥感影像，可以清晰地了解土地利用现状，帮助规划师们制定更科学的城市规划方案。
其次，遥感影像服务对环境监测也非常重要。
通过监测大气污染、水质状况等指标，可以及时发现问题并采取相应措施。
此外，农业领域也是遥感影像服务的重要应用领域，通过遥感技术可以监测农作物的生长情况、土壤湿度等指标，帮助农民做出科学的决策。
三、遥感影像服务方案的主要内容遥感影像服务方案的主要内容如下：1. 数据采集数据采集是遥感影像服务的第一步，也是最关键的一步。
一般来说，数据采集可以通过航拍、卫星拍摄等方式进行。
具体选择哪种方式，应根据用户的需求和预算来决定。
数据采集的目的是获取高质量、高分辨率的遥感影像数据，以供后续处理和分析使用。
2. 数据处理与分析数据处理与分析是遥感影像服务的核心环节。
通过图像处理技术，可以对原始遥感影像进行校正、增强和融合，提高图像质量和细节信息的表现。
同时，可以运用专业软件进行图像分类、提取特征等分析工作，为用户提供更具有实际应用价值的数据产品。
3. 数据产品发布与交付在数据处理与分析完成后，遥感影像服务提供商将生成的数据产品发布给用户。
数据产品可以以多种形式呈现，如地图、报告、可视化工具等，以满足用户的不同需求。
同时，遥感影像服务提供商需提供数据交付的方式和格式，确保用户方便地获取并使用数据产品。
4. 定制化解决方案除了提供标准化的遥感影像服务，一些遥感影像服务提供商还可以根据用户的特定需求提供定制化的解决方案。
例如，针对某个特定行业的需求，开发相应的算法和模型，提供独有的数据分析工具和服务。
数据管理服务平台设计方案1.2.7.1数据管理服务平台是一个管理、展现平台, 主要包括: 数据治理与监控系统、数据服务集成管理系统和大数据展现门户等。
1.2.7.2数据治理与监控系统（1）架构设计SDC数据治理与监控系统是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。
数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。
大数据治理贯穿在数据管理的整个过程中, 重点关注的是有关数据的战略、组织、制度等高层次的话题, 并通过制定和推行战略、组织、制度, 将其他几个数据管理职能贯穿、协同在一起, 让数据治理工作能够成为一个有机的整体而不是各自为政。
数据治理与监控系统, 作为数据平台的管控系统, 从制度、标准、监控、流程结果方面提升数据信息管理能力, 解决目前所面临的数据标准问题、数据质量问题、元数据管理问题。
建立统一、规范并且唯一的数据标准来解决信息交互、集成、统计、决策等诸多难题, 有效地提高检验管理过程控制和质量.SDC数据治理与监控系统平台架构如下:图数据治理与监控系统平台架构图（2）功能模块1)治理准备a)治理准备主要依托元数据完成数据标准的建立, 实现从逻辑建模到物理建模的全过程管理。
b)治理准备功能模块不仅提供技术元数据, 如建模设计、数据元、代码集, 数据集等, 还提供业务分类、段码管理等业务元数据。
丰富、灵活的、规范的元数据管理为实现互联互通、信息共享、业务协同以及安全可靠提供必要前提。
c)数据元管理数据元标准管理主要包括数据元管理、数据类目管理以及代码管理功能。
数据元的表示规范遵循 GB/T 。
➢数据元的类型支持中文字符, 字母字符, 数字字符, 数值型, 字母数字字符, 日期型, 时间性, 二进制类型（用来表示图形, 相片, 图片之类的数字流）:➢提供对数据元进行新增, 修改, 删除, 导出, 导入等功能；➢支持分数据元类目对数据元进行管理和维护；提供对数据元类目进行新增, 修改, 删除操作, 用户可以根据自己需要自定义数据元类目, 然后对数据元进行管理；支持按照数据元名称、标记等不同维度对数据元进行查找, 方便用户对数据元的定义、格式等关键信息进行了解。
基于云计算的遥感图像处理平台设计与开发遥感图像处理平台是一种通过利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的系统。
在过去的几十年中，遥感图像处理已经成为地理信息系统（GIS）和环境科学领域的重要工具。
随着云计算技术的快速发展，基于云计算的遥感图像处理平台已成为一个新的趋势。
云计算技术的出现为传统的遥感图像处理带来了革命性的变化。
传统的遥感图像处理需要昂贵而庞大的硬件设备和复杂的软件环境。
而基于云计算的遥感图像处理平台通过将处理任务分配给云端强大的计算资源，可以在几分钟内完成复杂的图像处理任务。
此外，云计算平台还可以根据用户的需求进行自动扩展和调整，以满足不同规模和复杂度的遥感图像处理需求。
基于云计算的遥感图像处理平台的设计与开发是一个复杂而全面的过程。
首先，需要建立稳定可靠的云计算环境，并确保有效地管理和维护云计算资源。
其次，需要使用先进的遥感图像处理算法和技术，以提供高质量的图像处理和分析结果。
同时，还需要考虑用户友好的图形界面和交互性，以便用户可以简单、直观地使用平台进行各种图像处理任务。
在设计和开发云计算的遥感图像处理平台时，最重要的是确保平台的可扩展性和可靠性。
平台应能够适应不同规模和复杂度的图像处理任务，并能够处理大规模的遥感图像数据。
此外，平台还应具备高可靠性，以确保在处理过程中不会丢失任何数据，并能够在任何时候恢复和继续处理任务。
为了满足任务的要求，云计算的遥感图像处理平台的设计与开发应遵循以下几个关键步骤：第一步是需求分析。
在这个阶段，需要与用户和利益相关者紧密合作，了解他们的需求和期望。
这将有助于确保开发出的平台符合用户的实际需求，能够提供他们所需要的功能和服务。
第二步是系统设计。
在设计平台时，需要考虑平台的整体架构和组件，以确保它能够有效地处理和分析遥感图像数据。
此外，还需要确定使用的算法和技术，以确保平台能够提供高质量的处理结果。
第三步是开发和测试。
在这个阶段，需要编写和调试平台的代码，并使用模拟数据和真实数据进行测试。
基于深度学习的遥感图像分类算法研究与实现遥感图像分类是遥感技术中一个重要的研究方向，旨在通过对遥感图像进行分类和识别，实现对地物和景象的自动解译和实时监测。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类算法逐渐成为研究的热点。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络模型学习数据的高级特征表示，具有强大的表达能力和良好的泛化能力。
在传统的遥感图像分类算法中，常使用的是手工设计的特征提取算法，如纹理特征、形状特征等。
而基于深度学习的遥感图像分类算法，主要通过深度神经网络自动学习图像的特征表示，从而实现对复杂地物的准确分类。
首先，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，数据的预处理是一个必要的步骤。
遥感图像数据通常具有高光动态范围、多光谱和高光谱特征等，预处理的目的是提高图像的质量，削弱噪声和增强地物的边缘特征。
对于遥感图像，常用的预处理方法包括图像增强、边缘检测和图像分割等。
预处理后的图像能够更好地表达地物的信息，有利于后续的分类分析。
其次，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最为常用的网络结构之一。
卷积神经网络能够有效地捕捉图像的局部特征和细节信息，对于高光谱多通道的遥感图像数据具有较好的适应性。
常用的卷积神经网络结构包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。
这些网络结构具有不同的层数和参数设置，可根据具体的问题选择适合的网络结构。
另外，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，需要通过深度学习模型对图像进行特征提取和特征选择。
深度学习模型通过多层次的卷积和池化操作对图像进行特征提取，得到图像的高级特征表示。
特征提取后，常使用全连接层和softmax分类器对图像进行最终的分类。
同时，还可以通过正则化方法对模型进行约束，防止模型过拟合，提高分类的准确性。
此外，针对遥感图像分类的特点，可以进一步优化深度学习模型。
第1篇1. 问题：请简要描述一下什么是RESTful API？答案：RESTful API是基于REST（Representational State Transfer）架构风格的API。
它使用HTTP协议进行通信，遵循一定的设计原则，如无状态、客户端-服务器模式、资源导向等。
RESTful API通过URI（统一资源标识符）来定位资源，通过HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）来操作资源。
2. 问题：什么是Spring框架？请列举Spring框架的主要模块。
答案：Spring框架是一个开源的Java企业级应用开发框架，它简化了企业级应用的开发过程。
Spring框架的主要模块包括：（1）Spring Core Container：核心容器，包括BeanFactory和ApplicationContext，负责管理Bean的生命周期和依赖注入。
（2）Spring AOP：面向切面编程，提供声明式事务管理和日志记录等功能。
（3）Spring Data Access/Integration：数据访问和集成模块，提供ORM（对象关系映射）和JPA（Java持久化API）等功能。
（4）Spring Web：Web模块，提供Web应用程序开发所需的组件，如Spring MVC 和Spring WebFlux。
（5）Spring Test：测试模块，提供对Spring应用程序的测试支持。
3. 问题：请解释一下Spring框架中的依赖注入（DI）？答案：依赖注入（DI）是Spring框架的核心概念之一。
它通过将对象的依赖关系从代码中分离出来，使得对象可以在运行时动态地注入依赖。
依赖注入主要有以下几种方式：（1）构造器注入：通过在对象的构造函数中注入依赖。
（2）设值注入：通过setter方法注入依赖。
（3）字段注入：通过字段直接注入依赖。
4. 问题：请描述一下Spring MVC的工作流程。
答案：Spring MVC的工作流程如下：（1）用户发送请求到前端控制器（DispatcherServlet）。
遥感影像的空间数据处理与分析在当今科技迅速发展的时代，遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，其产生的大量遥感影像数据具有极高的应用价值。
而对这些遥感影像的空间数据进行有效的处理和分析，成为了从海量数据中提取有价值信息的关键环节。
遥感影像的空间数据处理，简单来说，就是对通过遥感设备获取的图像数据进行一系列的操作和转换，以使其更易于理解、分析和应用。
这其中包括了几何校正、辐射校正、图像增强等步骤。
几何校正是为了解决遥感影像在获取过程中由于传感器姿态、地球曲率等因素导致的图像变形问题。
就好像我们用相机拍照，如果角度不对或者距离不准确，拍出来的照片可能会歪斜或者变形。
通过几何校正，我们可以让遥感影像恢复到真实的地理空间位置，使得不同时期、不同传感器获取的影像能够进行准确的对比和分析。
辐射校正则是对由于传感器本身性能、大气散射等因素引起的影像辐射亮度误差进行修正。
想象一下，在不同的天气条件下拍照，照片的亮度和色彩可能会有所不同。
辐射校正就是要消除这些由于外界条件导致的误差，让影像的辐射亮度能够真实反映地物的特征。
图像增强是为了突出影像中的某些特征，提高图像的清晰度和可辨识度。
比如通过调整对比度、亮度等，让影像中的地物轮廓更加清晰，细节更加明显，从而便于我们进行观察和分析。
在完成了数据处理之后，接下来就是对遥感影像的空间数据进行分析。
空间数据分析的方法多种多样，常见的有分类分析、变化检测和空间关系分析等。
分类分析是将遥感影像中的地物按照一定的规则和特征进行分类。
这就好比我们把一堆水果按照种类进行区分，苹果归苹果，香蕉归香蕉。
在遥感影像中，我们可以根据地物的光谱特征、纹理特征等，将土地分为耕地、林地、建设用地等不同类型。
变化检测则是通过对比不同时期的遥感影像，发现地物的变化情况。
比如观察某一地区的城市扩张、森林砍伐或者水域面积的变化。
这种分析对于监测环境变化、城市发展等具有重要意义。
空间关系分析主要研究地物之间的空间位置关系。
