东莞汽车充电智能监控常见故障

时间:2022年10月16日 来源:

    而且还需要利用特征识别技术来识别与其交流的人是谁。目前的研究主要集中在人的脸像识别、步态识别或特定行为的识别。近距离时一般可以通过跟踪人脸来加以身份识别;如果是远距离的监控,脸的特征可能被隐藏,或者分辨率太低不易识别,然而进入监控领域的人的运动步态是可见的,这了步态作为一个独特的生物行为特征应用于人的身份鉴别。由于人的步态具有易于感知、非侵犯性、难于伪装等优点,近来己引起了计算机视觉研究者们浓厚的研究兴趣。行为理解与描述高层处理的转变人的行为理解是需要引起高度注意并且是相当有挑战的研究方向,因为观察人的终目标就是分析和理解人的个人行为、人与人之间及人与其它目标的交互行为等。目前人的运动理解还是集中于人的跟踪、标准姿势识别、简单行为识别等问题,如人的一组通常的行为(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定义和分类。近年来利用机器学习工具构建人行为的统计模型的研究有了一定的进展,但行为识别仍旧处于初级阶段,连续特征的典型匹配过程中常引入人运动模型的简化约束条件来减少歧义性,而这些限制与一般的图像条件却是不吻合的,因此行为理解的难点仍是在于特征选择和机器学习。目前。

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    并通过手机控制摄像机旋转角度及焦距、报警系统布防撤防,同时启动手机录像功能并处理警情。环境建模要进行场景的视觉监控,环境模型的动态创建和更新是必不可少的。在摄像机静止的条件下,环境建模的工作是从一个动态图像序列中获取并自动更新背景模型。其中为关键的问题在于怎样消除场景中的各种干扰因素,如光照变化、阴影、摇动的窗帘、闪烁的屏幕、缓慢移动的人体以及新加入的或被移走的物体等的影响。运动检测运动检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的,因为以后的处理过程考虑图像中对应于运动区域的像素。然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作。目标分类对于人体监控系统而言,在得到了运动区域的信息之后,下面一个重要的问题就是如何将人体目标从所有运动目标中分类出来。不同的运动区域可能对应于不同的运动目标,比如一个室外监控摄像机所捕捉的序列图像中除了有人以外。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。

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    因此使用多摄像机进行三维姿势跟踪和恢复的优点是很明显的。同时,多摄像机的使用不仅可以扩大监视的有效范围,而且可以提供多个不同的方向视角以用于解决遮挡问题。很明显,未来的智能监控系统将极大受益于多摄像机的使用。对于多摄像机跟踪系统而言,我们需要确定在每个时刻使用哪一个摄像机或哪一幅图像。也就是说,多摄像机之间的选择和信息融合是一个比较重要的问题。性能评估一般而言,鲁棒性、准确度、速度是智能监控系统的三个基本要求。例如,系统的鲁棒性对于监控应用特别重要,这是因为它们通常被要求是自动、连续地工作,因此这些系统对于如噪声、光照、天气等因素的影响不能太敏感;系统的准确度对于控制应用特别重要,例如基于行为或姿势识别的接口控制场合;而系统的处理速度对于那些需要实时高速的监控系统而言更是非常关键。因此,如何选择有效的工作方案来提高系统性能、降低计算代价是个特别值得考虑的问题。同时,如何利用来自不同用户、不同环境、不同实验条件的大量数据测试系统的实时性、鲁棒性亦相当重要。10发展趋势编辑随着智能监控中对人的运动分析研究和其它相关技术的发展。

    

    多个摄像机也有利于解决遮挡问题。智能监控行为理解事件检测、行为的理解和描述属于智能监控高层次的内容。它主要是对人的运动模式进行分析和识别,并用自然语言等加以描述。相比而言,以前大多数的研究都集中在运动检测和人的跟踪等底层视觉问题上,这方面的研究较少。近年来关于这方面的研究越来越多,逐渐成为热点之一。智能监控研究现状编辑智能监控具有的应用前景和潜在的经济价值,从而激发了世界上广大科研工作者及相关人士的浓厚兴趣,尤其在美国、英国等国家已经开展了大量相关项目的研究。例如,1997年美国**高级研究项目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)设立了视觉监控重大项目VSAM主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术。实时视觉监控系统不能够定位人和分割出人的身体部分,而且通过建立外观模型来实现多人的跟踪,并可以检测人是否携带物体等简单行为。英国的雷丁大学(UniversityofReading)己开展了对车辆和行人的跟踪及其交互作用识别的相关研究;国际上很多期刊将智能监控中人的运动分析研究作为主题内容之一,为该领域的研究人员提供了更多的交流机会。由于在前端设备中提供了此类智能功能,可直接对原始数据进行分析,并减少工作人员的工作量。

    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。

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    社区物业管理:住宅小区、办公室的安全防范、智能大厦、停车场的无人监控等。家庭应用只需在现有的家庭微机上增加USB摄像头和相应的软件系统,就可实现功能强、价格低、性能可靠的数字化家庭监控系统。系统自动检测在家中采集到的图像,当发现异常时,通过Internet和短消息中心向用户指定的电话号码发送短消息,并将现场图像以Email方式发送给用户。用户收到短消息后通过检查Email就可对家中情况有清楚的了解。此外,用户出差在外时,也可以远程登录到家中计算机,观看家中安全情况或家人的生活健康状况。5监控市场分析编辑电信咨询公司博通智信日前在《国内外视频监控业务市场研究报告(2005)》中称,到2005年底,中国视频监控行业应用市场总产值将达到182亿元人民币。比上一年增长20.5%,中国视频监控行业应用市场未来几年将继续保持20%左右的增长速度。——中国监控网目前我国的视频监控市场已经规模启动,这项业务的发展前景不可估量。行业用户市场快速扩张。个人用户市场巨大潜能亟待开发。2008年北京奥运会举办在即,预计到2008年,科技强警示范城市将达到180个。“平安城市”的建设促进了视频监控市场的迅速增长,预计到2008年。

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