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新基建来临，智慧楼宇建设迫在眉睫：智慧楼宇中的能耗系统
今天就给大家带来一个采用 Hightopo 的 HT for Web 产品实现智慧楼宇的能耗监控系统。 系统预览 这个图中显示的是一个 2D 3D 结合而成的智慧楼宇的能源监控系统，主要对楼宇设备能耗变化进行实时监控，比如：空调、照明等。 四、2D 面板展示以及数据绑定 在我们系统中我还搭建了 2D 场景，上面有曲线图以及柱状图以及各种数据面板可以直观的显示楼宇的能耗信息，让我们很方便的对楼宇执行能耗量化管理以及效果评估。 界面如图： 对于 2D 界面的数据绑定非常的简单。我们可以给 2D 面板上的图标设定 Tag ，然后通过对这个面板上绑定的属性进行修改。 界面的数据绑定非常的简单，我们也可以通过获取接口的数据的方式动态绑定真实数据到 2D/3D 面板上。
1.1K20发布于 2020-11-03 - 来自专栏FreeBuf
让你家的楼宇门变聪明：基于树莓派实现任意终端控制楼宇门
二、摘要 1、简介： 使用树莓派、无线继电器、433发射模块完成对立林楼宇门的任意终端控制。 2、结构图： ? 三、环境 1、硬件: 树莓派Raspberry Pi Model B+型 或者 树莓派2代 12V无线继电器 433发射模块 2、软件： 433Utils python php 四、原理 1、开锁原理 文中使用的楼宇门主机型号为JB2200，其他楼宇门主机也可以，请自行对应各个引线关系。 2、继电器原理： 继电器是一种电子控制器件，是用较小的电流去控制较大电流的一种“自动开关”。 2)无线继电器与楼宇门主机入户线连接： 继电器->VCC---楼宇门主机->受话线 继电器->GND---楼宇门主机->地线 继电器->NO----楼宇门主机->通话+开锁线 继电器->CON---空 2、软件： 1）433Utils安装： 请强行脑补，编译前请确保send.cpp中，引脚定义int PIN = 0;与连线一致 2）控制客户端与服务端 php服务器提供读取开关状态和设置开关状态两个接口
2.4K90发布于 2018-02-07 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
智慧楼宇可视化视频综合管理系统，助力楼宇高效安全运行
随着互联网技术的进步和发展，智能化的楼宇建设也逐步成为人们选择办公场所是否方便的一个重要衡量因素。在智能化楼宇中，安全管理也是重要的一个模块。 1、可视化视频远程监控管理方案围绕楼宇安全管理的实际需求，根据楼宇大厦的具体情况，选择使用网络一体化摄像机、网络视频服务器、网络高速球等采集楼宇的音视频图像信息，并通过网络传输至安防监控系统EasyCVR 2、视频智能分析能力TSINGSEE青犀智能分析网关可支持对大楼接入的视频监控进行实时分析，对危险及异常情况进行告警、抓拍及提醒。 边缘计算硬件智能分析网关支持的算法有：1）人脸识别：支持人脸抓拍、人脸识别比对报警、陌生人识别告警等；2）人车结构化数据：人脸、人体、机动车、非机动车、车牌的抓拍及脸人绑定、人-非机动车绑定；支持人的上下衣颜色 TSINGSEE青犀智慧楼宇视频监管方案通过可视化视频管理平台，整合与对接大楼各类业务系统的数据，从单一视频监控、入侵报警系统、一卡通、广播、出入口管理、停车场等子系统建设，到数据融合共享的智慧楼宇建设模式
75110编辑于 2023-11-24 MODBUSCANOPEN网关：楼宇系统互联，从此无界
MODBUS/CANOPEN网关：楼宇系统互联，从此无界在现代智能楼宇系统中，高效集成多种设备通信协议是确保系统稳定与智能管理的关键。 楼宇自动化系统通常由高性能的CANOPEN主控制器为核心，但实际应用中常需接入大量基于MODBUS协议的终端设备，如空调单元、照明控制器和电表等。 通过MODBUS转CANOPEN网关，用户可在CANOPEN网络中无缝集成MODBUS从设备，提升整个楼宇控制系统的集成度和管理效率。2. 总结疆鸿智能MODBUS转CANOPEN网关在智能楼宇自动化中扮演着关键角色。它不仅解决了多协议异构网络的互联难题，还显著提高了系统的可扩展性和管理效率。 未来，随着物联网技术的深化，这类网关将进一步强化边缘计算能力，为智慧楼宇提供更强大的数据支撑与决策优化。
25510编辑于 2025-08-22- 来自专栏ZETA联盟
智慧楼宇：世博写字楼引入ZETA物联网监测方案，实现楼宇预测性维护
近年来，随着物联网技术、AI人工智能以及大数据、云计算的兴起，给楼宇智能化增添了新的发展活力。以往楼宇管理过于依赖人工后期维护，属于“被动式”的预防性维护，效率低，运营成本又高。 如何提高楼宇管理智慧化水平，实现从被动预防到主动管理的转变呢？“楼宇预测性维护”便是最佳答案。 世博写字楼作为高端商务楼宇，入驻了很多知名企业，对于楼宇品质，楼内设备运行及使用体验要求极高。因此，很多新兴的楼宇管理技术都会在这两座楼先行使用。预测性维护在“工业4.0时代”已经得到应用和验证。 纵行科技技术人员经过与国家电网上海智能公司世博运营中心管理人员多轮交流，并深入现场勘测，确认了ZETA楼宇预测性维护方案同样能够应用到世博写字楼的楼宇管理系统中。 如今，智慧城市的进程不断加速，越来越多的楼宇正朝着数智化、低碳化方向迈进，楼宇预测性维护也必将成为楼宇管理的新趋势。
79621编辑于 2023-02-08 - 来自专栏HT
图扑数字孪生楼宇智控可视化平台
通过漫游视角为客户呈现园区的整体面貌、重点区域及楼宇内部设施设备分布。对建筑周边的其他楼宇、地块、环境等进行抽象化呈现，营造高还原度的仿真展示环境，提升楼宇的整体对外形象。 支持视频融合，将 2D 视频图像融合到场景的 3D 模型中，为用户提供直观的视频图像和简单的视图控制。通过室内监控视频与三维场景叠加展示，可如临其境查看现场情况。 楼宇管理系统 按照实际建筑外观，制作楼宇 3D 可视化仿真互动模型，外观透明化处理，对楼宇的结构、楼层、布局、设施设备进行可视化展示，并与其实际的位置、编号对应。 可视化界面内点击任意楼宇，即可进入楼层界面查看楼宇分层信息、楼层的格局、设备的分布等。 可通过 HT 2D 可视化技术，“一张图”式切换园区电梯的运行参数，输出不同维度的数据解释。
95910编辑于 2024-03-13 - 来自专栏行业科技知识分享
新基建来袭，千万广厦，智慧楼宇尽开颜
以及我国可持续发展减少碳排放量的政策要求下，根据2019年中国建筑能耗基础研究报告指出，我国建筑能耗9.47亿tce，占全国能源消费比重21.11%；全国建筑总面积643亿㎡；建筑碳排放20.44亿吨co2占全国能源碳排放 现在智慧楼宇成为了城市的新发展趋势，在这里带来采用 Hightopo 的产品实现智慧楼宇数据监控的可视化方案。 （2） 绿色可持续————可简单明了的监控楼内能耗变化，及时做出对应措施，楼宇安防实现绿色化监控。 主界面预览 主界面采用2D叠加在3D场景上的融合展现，采用以Hightopo的产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案，实现快速建模、运行时轻量化。 2) 实时监控楼宇内能源消耗，用于加热、冷却、照明的能源可在有需要时进行调整，优化资源配置，节能可达15~20%。
63800发布于 2020-06-02 楼宇管理系统 (BMS) 网络安全的力量
许多企业正在将 IoT 传感器和其他 CPS 添加到支撑其楼宇管理系统 (BMS) 的网络和设备中。然而，这些 IoT 设备引入的互联网连接会扩大攻击面，让那些想要渗透智能楼宇的网络犯罪分子有机可乘。 什么是楼宇管理系统？楼宇管理系统 (BMS)，有时也称为楼宇自动化系统 (BAS) 或楼宇控制系统 (BCS)，是一种网络化物理系统 (CPS)，旨在控制、监察、管理和优化楼宇运营的各个方面。 楼宇管理系统面临哪些网络安全挑战？易受攻击的入口点。BMS 具有多个接入点，包括 Web 界面、无线连接和第三方集成。 网络攻击如何影响楼宇管理系统？正如我们现在所知，BMS 几乎控制智能建筑的各个方面，并且可以显著提高效率并节省成本。 这些漏洞已通过以下网络攻击被发现：攻击楼宇自动化工程公司德国一家楼宇自动化工程公司经历了一场噩梦。
52810编辑于 2025-06-18- 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
集合 创建集合可以用set()，或者直接用{} set_a = set([1,2,3,4,5]) set_b = {1,3,5,7,9} print(set_a) print(set_b) print( 别的到用的时候再去查吧 set_a = set([1,2,3,4,5]) set_b = {1,3,5,7,9} print(set_a | set_b) # 并集 print(set_a & set_b 集合删除的3中方法： set_a = set([1,2,3,4,5]) set_b = {1,3,5,7,9} c = set_a.pop() # 随机删除一个，返回值为删除的元素 print(c,set_a set_b.remove(3) # 指定删除一个元素 print(set_b) set_b.discard(7) # 也是指定删除一个元素 print(set_b) set_b.discard(2) # discard允许尝试删除不存在的元素，但是remove会报错 #setb.discard(2) print(set_b) 文件的操作 open()打开文件。
65330发布于 2020-01-10 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊
[toc] webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊 前面一篇文章 <webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊>, 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均 文章 《webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊》已经实现了这一优化。 第二个属性可用于绕过平台上的硬件限制，这些平台仅在一次pass中仅支持有限数量的纹理提取。 如下图所示： image.png 假设两个像素，我们在像素1中心点读取贴图就是获取像素1的颜色，在像素2中心点读取贴图就是获取像素2的颜色；而在像素1中心点和像素2中心点的某个位置读取贴图，则会获取像素 = w1 + w2; t = (t1 * w1 + t2 * w2) / w; } vec2 uvOffset = uDirection * invSize * t; 先看看我们已经做了得一些发光楼宇得案例吧, 以下都是再简单模型（立方体） + 贴图 + 光照 + 发光 出来得效果，如果模型层面在优化，应该还可以有更酷效果： image.png image.png image.png
62420发布于 2020-12-31 - 来自专栏HT
基于 HTML5 + Canvas 实现楼宇自控系统
前言 楼宇自控是指楼宇中电力设备，如电梯、水泵、风机、空调等，其主要工作性质是强电驱动。通常这些设备是开放性的工作状态，也就是说没有形成一个闭环回路。 现在楼宇自控是将上述的电器设备进行在线监控，通过设置相应的传感器、行程开关、光电控制等，对设备的工作状态进行检测，并通过线路返回控制机房的中心电脑，由电脑得出分析结果，再返回到设备终端进行调解。 ? l.clipPercentage', oldNumValue2 + (num[1] - oldNumValue2) * v) chillerPanel.a('l3.l.clipPercentage 同时，制作 2.5D 的图元其实需要花费超出正常 2D 图元数倍的工作量，除了要按照真实角度的透视图去建模外，还需要把每个部分单独制作。 今天我们打造的楼宇自动化控制系统 (BAS) 就属于这其中的一类，还有通信自动化系统 (CAS) 和办公自动化系统 (OAS) 等组成。
80720发布于 2019-11-03 - 来自专栏HT
基于 HTML5 + Canvas 实现楼宇自控系统
前言 楼宇自控是指楼宇中电力设备，如电梯、水泵、风机、空调等，其主要工作性质是强电驱动。通常这些设备是开放性的工作状态，也就是说没有形成一个闭环回路。 现在楼宇自控是将上述的电器设备进行在线监控，通过设置相应的传感器、行程开关、光电控制等，对设备的工作状态进行检测，并通过线路返回控制机房的中心电脑，由电脑得出分析结果，再返回到设备终端进行调解。 l.clipPercentage', oldNumValue2 + (num[1] - oldNumValue2) * v) chillerPanel.a('l3.l.clipPercentage 同时，制作 2.5D 的图元其实需要花费超出正常 2D 图元数倍的工作量，除了要按照真实角度的透视图去建模外，还需要把每个部分单独制作。 今天我们打造的楼宇自动化控制系统 (BAS) 就属于这其中的一类，还有通信自动化系统 (CAS) 和办公自动化系统 (OAS) 等组成。
51910编辑于 2022-05-10 - 来自专栏HT
基于 HTML5 + Canvas 实现的楼宇自控系统
前言 楼宇自控是指楼宇中电力设备，如电梯、水泵、风机、空调等，其主要工作性质是强电驱动。通常这些设备是开放性的工作状态，也就是说没有形成一个闭环回路。 现在楼宇自控是将上述的电器设备进行在线监控，通过设置相应的传感器、行程开关、光电控制等，对设备的工作状态进行检测，并通过线路返回控制机房的中心电脑，由电脑得出分析结果，再返回到设备终端进行调解。 ? l.clipPercentage', oldNumValue2 + (num[1] - oldNumValue2) * v) chillerPanel.a('l3.l.clipPercentage 同时，制作 2.5D 的图元其实需要花费超出正常 2D 图元数倍的工作量，除了要按照真实角度的透视图去建模外，还需要把每个部分单独制作。 今天我们打造的楼宇自动化控制系统 (BAS) 就属于这其中的一类，还有通信自动化系统 (CAS) 和办公自动化系统 (OAS) 等组成。
78920发布于 2019-11-04 - 来自专栏python开发者
python自动化测试（2）-自动化基本技术原理
python自动化测试（2） 自动化基本技术原理 1 概述 在之前的文章里面提到过：做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ，落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据。 PS: 本文已经收入合集：《基于python的互联网软件测试开发（自动化测试）-全集合》，欢迎访问的查看： 基于Python的互联网软件测试开发 2 应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了 5 小结 本文对应用软件进行了逻辑上的分层，来阐述了软件自动化测试和基本原理，在文章的后半部分对目前流行的 智能硬件 所涉及的电子技术的自动化测试也进行了简单的探讨，希望能够给从来 自动化测试的人也有一点启发 在界面这一块做得不太好，但是却有强大的CLI交互，支持强大的脚本编写，对于实现自动化是很有帮助的。 后续将开始继续书写 python的自动化工具和编程应用了。
1.3K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏测试基础
【UI自动化-2】UI自动化元素定位专题
前言 UI自动化的学习，个人认为应该分五步走：环境搭建、元素定位、特殊场景处理、框架设计与搭建、测试平台开发。第一步的环境搭建其实没什么难度，都是固定的套路。 今天就来到了第二步的元素定位，可以说元素定位是整个UI自动化的基本功。 我查阅了大量的资料，在动手实践的基础上，整理总结了此文。 /A/B/C[position()>2]表示A元素下的B元素下的C元素下的位置号大于2的元素。 ") 2、通过子级节点查找父级节点 By.xpath("//div[@id='B']/..") 3、通过兄弟节点定位 By.xpath("//div[@id='B']/.. 同样以前文代码2中的form元素为基准，span元素、a元素和input元素都是它的后代元素。
2.5K30发布于 2020-09-16 - 来自专栏数字孪生可视化
智慧楼宇办公时代来啦！你准备好了吗？
城市内部的各类业态，包括住宅小区、商业广场、办公楼乃至各类产业聚集体，都是一栋栋楼宇构建而成的，显然，城市的高效运行离不开楼宇的良好管理。 “智慧楼宇3D可视化系统”以可视化、智能化、网络化、集成化理念为目标，实现楼宇的园区、建筑、室内、设备的逐级可视；以楼宇的智能监控为重点，集成视频监控、智能照明、智能电梯、智能供水、智能消防等各种管理系统 建筑外观仿真 三维仿真属于基础模块，楼宇管理的一切数据都将基于楼宇的三维仿真模型来绑定并展现。 内部布局呈现 除了3D可视化楼宇的外观，楼宇内部同样需要搭建3D场景以实现楼宇建筑的全方位展示。 在信息时代的驱动下，楼宇的智能化仍将保持着高速的发展以满足人们的需要，智慧楼宇3D可视化系统是综合上述手段打造出的智慧楼宇可查、可管、可控的一体化可视平台。
2.2K21发布于 2021-10-09 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
Python自动化运维2
config = yaml.load(conf) except ruamel.yaml.YAMLError as e: print("解析错误：",e) #(2) print(i, config['obj'][i]) #数组Array print(config['array'][0]['key1'], config['array'][1]['key2' ], config['array'][2]['key3']) #(3)修改与添加 config['NAME'] = "WeiyiGeek" config['add'] = " ('love', ['Computer', 'Cook', 'car'])]) array ： [ordereddict([('key1', 'I')]), ordereddict([('key2' return holderlist def main(): global destination,\ holderlist if len (sys.argv) > 2:
53310发布于 2020-10-23 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
Python自动化运维2
config = yaml.load(conf) except ruamel.yaml.YAMLError as e: print("解析错误：",e) #(2) print(i, config['obj'][i]) #数组Array print(config['array'][0]['key1'], config['array'][1]['key2' ], config['array'][2]['key3']) #(3)修改与添加 config['NAME'] = "WeiyiGeek" config['add'] = " ('love', ['Computer', 'Cook', 'car'])]) array ： [ordereddict([('key1', 'I')]), ordereddict([('key2' return holderlist def main(): global destination,\ holderlist if len (sys.argv) > 2:
55520编辑于 2022-09-28 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊
webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊 前面一篇文章 [webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊](https://mp.weixin.qq.com/s/LZ_M51nDHfAPlcmwWglp_A 文章 《webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊》已经实现了这一优化。 第二个属性可用于绕过平台上的硬件限制，这些平台仅在一次pass中仅支持有限数量的纹理提取。 2的颜色；而在像素1中心点和像素2中心点的某个位置读取贴图，则会获取像素1和像素2的颜色的加权平均的效果。 = w1 + w2; t = (t1 * w1 + t2 * w2) / w; } vec2 uvOffset = uDirection * invSize * t; 先看看我们已经做了得一些发光楼宇得案例吧, 以下都是再简单模型（立方体） + 贴图 + 光照 + 发光 出来得效果，如果模型层面在优化，应该还可以有更酷效果： [d69b702ddcf54fc3ace0a03a3eccb225
67720发布于 2020-12-28 - 来自专栏测试游记
Java自动化测试(web自动化测试框架2 29)
TakesScreenshot screenshot = (TakesScreenshot) driver;
87210发布于 2020-09-23
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