坪山新区充电桩智能监控故障排查

    丢失物体识别设备能识别出视野场景中的物体多出一个或者少了一个，适合仓库、车站、展厅、安检等场所，如果有背包长时间丢失在某处无人拾取，超过设定的时间，系统将产生报警，或者像展厅这些场所，如果展示品缺少一件，设备也能发现并报警。车牌识别如果视频场景是个道路口或者小区出入口；只要车牌区域在视频中出现过，设备能自动识别出车牌号码；并以文字的方式提示用户。可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处，如果市内各要道口都有智能识视频服务器，系统只有通过网络一次性把一个或几个需要稽查的车牌号码设置到系统中的各个智能设备中，一旦此牌照的车辆在视野中出现过，就能立即告警。节省许多警力资源。车速测量比如高速路上有200M的速度提示区，时时提醒驾驶员不要超速行驶，然而超速行驶还是屡屡发生；试想如果在高速路上安装一个智能视频服务器，我们只要在视野中画两道线，如果确知这两道线的实际距离是100M，输入到设备中，设备就能自动计算出每个进过车辆的速度，并且超速时立即报警。流量统计智能设备能识别出过往的行人和车辆，同时能统计出过往的人或车的数量；试想在一个十字路口或者一个会展中心的门口，安装这样一个智能设备。

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    目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并终推向实用。届全国智能视觉监控学术会议于2002年5月25一26日在北京市西郊宾馆成功举行。国内有一些视频监控方面的产品，如Anychat、黄金眼、行者猫王等，应用于交通控制，监狱管理等方面。另外，国内产品还有数字硬盘录像系统(DVR)，将监控区域内有运动对象出现的情况录制下来，以备查询，该系统只是简单的检测出有无运动对象，而没有对运动对象做任何分析。由于国内的研究起步较晚，技术还不够完善，开发出的产品距离智能化还有一定差距，在实际的应用中，受到很多限制，还有待于进一步的完善。9研究难点编辑尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展，但是在以下几个方面仍是今后研究的难点问题。运动分割快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像，比如天气的变化，光照条件的变化，背景的混乱干扰，运动目标的影子，物体之间或者物体与环境之间的遮挡，以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难，以运动目标的影子为例，他可能与被检测目标的相连。也可能与目标分离，在前者情况下，影子扭曲了目标的形状。

 国际智能监控发展态势世界监控市场发展史不到30年，从技术层面上分全模拟、模拟-数字、准数字、全数字、高清与视频分析（智能化）等五个时代发展进程，国内现存监控大部分处于第二代、第三代的状况。部分能够达到国际先进水平，得益于海外华人不断把国际先进监控技术的发展信息与国内监控专业技术人员的潜心研究紧密结合。第五代智能化监控技术迅速上市，得益于知识经济时代，得益于世界反恐、安宁、人民生活水平提高等发展因素和需求。2003年—2004年国际上出现了具有初级智能分析和处理的监控系统，2007—2008年，中、美、日、以等国家几乎同步上市成熟的智能、高清类监控，服务于**、交通、银行等重要机构的监控需求。第五代智能化监控技术的在于视频分析编码算法，中外合璧的全球鹰科技人员充分吸收了背景减除方法、时间差分方法等编码算法的优点，将计算机视觉与人工智能的研究深入到实用领域，使GE技术具有超大的数字化、网络化、智能化、系统化及超大规模组网能力，可以判断几乎任何类型的人类活动，还能解决以往依靠其他探测技术无法解决的问题。GE技术完全兼容目前的模拟监控和数字监控，达到国际监控水平。在不改变现有监控系统的情况下。一旦车辆行驶跨越了这个界线，设备判断其是否非法，非法则产生报警。

    全国约有200万个监控摄像头用于城市监控与报警系统。——中国信息产业网2007年中国网络视频监控业务市场规模达到，预计2011年将达到，未来5年之内都将保持约38%的年增长率。——中国信息产业网6智能监控技术编辑虽然目前监控摄像机在商业应用中己经普遍存在，但并没有充分发挥其实时主动的监督作用，因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来，当异常情况(如停车场中的车辆被盗)发生后，保安人员才通过一记录的结果观察发生的事实，但往往为时已晚。而我们需要的监控系统应能够每天连续24小时的实时智能监视，并自动分析摄像机捕捉的图像数据，当异常发生时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。智能视觉监控就是要用计算机视觉的方法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场等。

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    从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态，这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下，影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法，但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是，一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型，这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。遮挡处理目前，大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时，人体只有部分是可见的，而且这个过程一般是随机的，简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠，为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题，必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外，一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪，即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。当然，可喜的进步是利用统计方法从可获得的图像信息中进行人体姿势、位置等的预测;不过。对于解决遮挡问题有实际意义的潜在方法应该是基于多摄像机的跟踪系统。

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