全国约有200万个监控摄像头用于城市监控与报警系统?！泄畔⒉低泄缡悠导嗫匾滴袷谐」婺Ｎ蠢?年之内都将保持约38%的年增长率?！泄畔⒉低悄芗嗫丶际醣嗉淙荒壳凹嗫厣阆窕谏桃涤τ弥屑壕毡榇嬖冢⒚挥谐浞址⒒悠涫凳敝鞫募喽阶饔?，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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    建成覆盖京津冀鲁、长三角地区所有城市及其他地区主要城市的公共充电网络，业务需求设备的不断增多、业务的不断增长，使国网电动汽车公司催生了赖以支撑的IT系统运维新需求：实时监控需求：每一个充电桩都兼具充电和收费功能，并且需要7*24小时不间断提供服务。因此，实时监控充电桩，及时发现故障或危险、准确定位并告警十分必要。统一管理需求：充分满足电动汽车的充电需求，意味着要建立相应的大规模充电设施网络。这些广分布在各个地域的设备，需要有一个统一的平台界面来监控管理，方便管理人员快速查看设备状态，及时发现问题?？墒踊宋枨螅憾杂谑颗哟蟮闹诙嗌璞福畔⒅鞴苄枰宓墓芾硎油?，清晰有效地实时查看全局设备的运维状态和趋势，为系统规划和决策提供参考。

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    大家都知道，网络信息时代给我们带来很大便利，电动汽车充电设备的监控系统也是如此，标准定义，监控系统（monitoringsystem）是对充电设施的供电设备、充电设备及相关辅助设备的运行状态、环境监测及报警等信息进行采集，应用计算机及网络通信技术，实现监视、控制和管理的系统。定义看上去比较清楚，但对监控系统有什么要求？下面先介绍监控系统中的主要部分——充电监控系统，其基本要求如下：具备对充电设备运行状态和充电过程进行监测、控制、?；?，以及数据处理与存储、事故状态下的紧急处理等功能；具备对车载充电机运行的监视和对电动汽车储能单元储能状态的监视等功能；具有兼容性和扩展性，满足不同类型充电设备的接入，以及充电设施规模的扩容等要求；数据采集频率宜不大于30s；可接受时钟同步系统校时，保证系统时间的一致性。感觉还不具体？好吧！干货来了，充电监控系统的监测内容一览表会给出很具体的答案。

    摄像机的使用使用单一摄像机的三维人的跟踪研究还很缺乏，身体姿势和运动在单一视角下由于遮挡或深度影响而容易产生歧义现象，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。

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    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，下述几个方面己经成为未来的发展趋势:音频与视觉相结合的多模态接口人的相互交流主要是依据语言，过去的许多工作是语音理解，但语音识别受距离和环境噪声的限制，尤其在机场等高噪声环境，将会严重影响语音识别的性能。人的可视化描述与语音解释一样重要，研究者们正逐渐将语音与视觉信息集成起来以产生更加自然的高级接口。当前一些接口系统在视觉方面做了如脸的表情、身体姿势等的大尺度分析，但还不能分析大多数人的正常姿势，这意味着人机之间的通讯局限于几个特定的姿势，这个局限是人的姿势结构的不易理解造成的，而且跟踪多人的系统由于来自摄像机的分辨率、计算机处理能力和视角的影响而不能准确的估计身体姿势。为了完成优化尺度和广域的分析，可以寻求准确实时的多摄像机的信息融合方法，以便机器更好地理解人的通信行为。目前音频和视频的信号处理相对，如何更好地集成音频和视频信息用于多模态用户接口是一个严峻的挑战。人的运动分析与生物特征识别相结合在智能房间的门禁系统、安全基地的视觉监控系统、高级人机交互等应用中，人的运动分析与生物特征识别相结合的研究日益显得重要。

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    监控系统提供的智能信息可支持决策者在紧急情况下作出高质量的决策。而类似人数统计等新的商业机会将会出现。智能交通监控编辑1、车流总量（辆/小时）：由用户设定的时间间隔内检测到车辆数量。2、车辆速度（公里/小时）：时间间隔内的平均速度。超过和低于用户设阈值速度的车辆速度。3、车间距（米）：相邻车辆之间的距离。4、车辆密度：侦测监控视场内车辆的拥护程度。5、排队：可检测车辆的排队长度。6、逆向行驶：反方向行驶的车辆。7、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。8、违章停车：在非法停车处停车的车辆。9、跨线行驶的车辆：不按标线行驶的车辆。10、车牌识别：对违法车辆进行车牌抓拍。优势包括编辑IV应用程序的智能实际上是对视频图像的一种数学分析算法，及其对分析后所产生的数据结果的应用。该功能所带来的优势包括：降低带宽占用率当智能视频应用集成到网络视频设备后，只需要在网络上传输更少的数据便可以达到与原来同样的效果。提高人力资源利用智能系统带来更高的工作精度和更少的误报警，提高发现威胁安全事件先兆的识别率。更好的决策支持，同时提供音频和视频的分析。例如，玻璃破碎的声音，一旦您在系统中预定义该声音需要得到重视。

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