松岗智能监控常见故障

    摄像机电源是电源的一种，摄像机一般为12VDC直流供电，球机一般采用24VAC交流供电，部分摄像机采用220V交流电直接供电，一些家用的网络摄像机供电只有5V。工程中前端摄像机供电方式一般有三种。12V直流电源近端供电电源一般可放在室外防护罩内或摄像机附近2米范围单独的电源箱内。如果放在防护罩朵，防护罩一般选择较大号的，因为摄像机，电源长时间工作都会产生热量，较大的罩内空间以利于整体散热。电源分类：线性稳压电源：线性稳压电源按习惯可分为变压器型线性稳压电源和开关型线性稳压电源两大类型。：它有一个共同的特点就是功率器件调整管工作在线性区，靠调整管之间的电压降来稳压输出。由于调整管静态损耗大，需要安装一个很大的散热器给它散热。而且由于变压器工作在工频（50Hz)上,所以重量较大。该类电源优点是稳定性高，纹波极小，易做成多路，输出连续可调的成品。缺点是体积大、较笨重、效率相对较低。这类稳定电源又有很多种，从输出性质可分为稳压电源和稳流电源及集稳压、稳流于一身的稳压稳流（双稳）电源。，它的电路型式主要有单端反激式，单端正激式、半桥式、推挽式和全桥式。

    越界识别 在视频画面上人为的画一道线或曲线，可以识别出物体穿越此界限的行为。松岗智能监控常见故障

1.雷电与交流电压的影响，因此在施工安装过程中，电源线缆不宜与交流线缆隔得太近，否则会出现电压波动现象，影响摄像机成像。2、红外夜视模糊出现此类问题的红外摄像机在白天成像正常，一到夜晚后，夜视效果极为模糊。如果你自己观察，会发现红外灯板亮度不是很高，显然，问题出在红外灯板上。那是什么原因导致红外灯板亮度不高呢？则肯定是红外灯板的电源供应不足造成的，由于电源供应不足，红外灯亮度过低，照射距离达不到标称值，红外摄像机镜头捕捉到的红外光线较少，自然成像模糊。既然摄像机夜间成像模糊是电源供应问题，那为什么同样的电源供应在白天却能够清晰成像呢？这主要是跟摄像机的成像原理有关，白天可见光线充足，摄像机镜头能够捕捉到足够的自然光线供CCD传感器成像，此时，红外灯板是处于关闭状态的。大家都知道，红外灯板是耗电大户，夜晚红外灯开启时增加了额外的电源开销，所以出现电源供应不足的现象。3、视频无图像显示整个工程安装完成后，在调试过程中往往会发现，无图像显示。出现此类问题，多是因为电源供应不足，摄像机无法启动造成的，为了避免此类问题的出现，我们在安装之初需要计算电源供给量，对于比较分散的监控点。松岗智能监控常见故障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。

    随着可再生能源技术的不断突破，光伏、风力发电等新型绿色能源已经成为电力供应的重要补充，电动汽车由于其零污染排放而日益受到青睐，而负责给电动汽车的供电的充电站作为电动汽车的附属设施，愈来愈多的进入人们的视野，其运行的安全性也日益受到关注，洲恒电气凭借多年智能电网用户端产品的深入开发，推出了适用于电动汽车充电站的电气安全、电能计量的产品应用方案。交流充电站产品方案交流充电桩一般功率在7kW左右，总进线回路配置电能质量分析仪，对整个充电桩供电回路电能质量进行监测。进线回路同时设置电气火灾监控装置，充电管理控制器，负责充电计费控制；单相导轨式交流电能表，用于充电电能计量，电能数据由充电管理控制器通过RS485通讯口读取；进线侧配置带漏电保护断路器；充电侧配置带电操微型断路器等。小型轿车直流充电桩小型直流充电桩一般功率在12kW左右，总进线回路配置电能质量分析仪，对整个充电桩供电回路电能质量进行监测。进线回路同时设置电气火灾监控装置，接入火灾监控后台系统。充电回路采用三相供电，其进线配置带漏电保护的微型断路器。

应做好措施并及时恢复正常。此外还检查操作站的历史趋势及SOE系统是否能正常记录近时间的历史数据，查对温度补偿值及每天的重要报警历史数据，便于及时发现系统设备的异常。建立建全DCS维护检修系列管理制度，对影响系统安全的操作权限，组态修改、计算机软件管理、系统防病毒等应有详细的要求规定;DCS信号强制、历史数据调用管理、重要联锁投入/切除等严格管理，特别是装置运行期间原则上不进行组态的修改或硬件的改动，防止系统发生意外，造成装置停运。定期检查各控制器的负载情况，定期测试CPU负荷率，确定所有控制站的中部处理单元恶劣工况下的负荷率不超过60%，操作站、数据管理站的中部处理单元恶劣工况下负荷不超过40%，如果测试数据接近上限值，不得再增加点数或增加CPU负荷的其它操作。检查控制柜、控制主机、显示器、鼠标、键盘、网络设备、电源线、通讯线、信号线等硬件是否完好。以好的服务品质、专业安全的技术服务实力，为不一样群体的用户供给更高更质量的服务。

    还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析，运动目标的正确分类是完全必要的。但是，在已经知道场景中存在人的运动时(比如在室内环境下)，这个步骤就不是必需的了。人体跟踪人体的跟踪可以有两种含义，一种是在二维图像坐标系下的跟踪，一种是在三维空间坐标系下的跟踪。前者是指在二维图像中，建立运动区域和运动人体(或人体的某部分)的对应关系，并在一个连续的图像序列中维持这个对应关系。从运动检测得到的一般是人的投影，要进行跟踪首先要给需要跟踪的对象建立一个模型。对象模型可以是整个人体，这时形状、颜色、位置、速度、步态等等都是可以利用的信息；也可以是人体的一部分如上臂、头部或手掌等，这时需要对这些部分单独进行建模。建模之后，将运动检测到的投影匹配到这个模型上去。一旦匹配工作完成，我们就得到了终有用的人体信息，跟踪过程也就完成了。数据融合采用多个摄像机可以增加视频监控系统的视野和功能。由于不同类型摄像机的功能和适用场合不一样，常常需要把多种摄像机的数据融合在一起。在需要恢复三维信息和立体视觉的场合，也需要将多个摄像机的图像进行综合处理。

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轨迹跟踪 识别处移动物体之后，能在移动的元素后面画出其运动经过场所的轨迹。松岗智能监控常见故障

    中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室己经成立智能视觉监控研究组，开展这方面的研究，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。首先届全国智能视觉监控学术会议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。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。

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