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、保护，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。
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智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。智能监控（IntelligentSurveillance）是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。识别归类编辑智能行为识别当前比较主流的识别归类：物体识别能区分出移动物体的类别和行为，是轿车，还是摩托车、还是人、还是飞机等等，同时还能判断移动物体是行走、倒下、速度或其他，这是其他识别的基础。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。比如视野是个马路上，画一条线把道路分成两端，假设定义了从左到右是合法，从右到左为非法，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。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。如广场、车站等公众场所，人流穿梭，设备能显示并记录下每个人的走动轨迹，如果一个人长时间在视野中徘徊游荡，超过一定时间，则设备自动报警提示发现可疑行为人物。若使用多摄像头跟踪，可结合行人重识别技术。
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充电监控系统监测内容一览表分类监测类别监测内容共有内容必选项交流充电桩专有非车载充电机专有必选项可选项必选项可选项充电设备充电机运行状态--车载充电机的充电、空闲、离线、故障、可选预约充电、空闲、离线、故障柜体内部温度充电枪状态已与车辆连接、未与车辆连接----充电状态正在充电、停止充电--已充满待机，充电百分比充电启动模式手动、顺序启动、定时启动等-预约启动-预约启动-多头智能分配、负荷管理输入输出参数电能量，电压、电流、功率相数、频率输出电压、输出电流、输出功率输入电源相数、储能单元BMS请求--请求电压、请求电流-BMS监测--监测电压、监测电流-电池组--最高温度、最低温度-单个电池--比较高电池电压、电池SOC-其他车辆信息----VIN码故障信息急停、漏电超限、短路、过载-三相交流充电桩头头温度过高过压、充电枪头和电池温度过高、连接失败欠压。
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。行人检测,车辆检测,行人重识别。
多个摄像机也有利于解决遮挡问题。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。研究现状编辑智能监控具有广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仅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。在我国，这方面的研究近几年才开展起来的。
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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。建模与跟踪二维方法在早期智能监控系统中证明是很成功的，尤其对于那些不需要精确的姿势恢复或低图像分辨率的应用场合(如交通监控中的行人跟踪)。二维跟踪有着简单快速的优点，主要的缺点是受摄像机角度的限制。而三维方法在不受限的复杂的人的运动判断(如人的徘徊、握手与跳舞等)、更加准确的物理空间的表达、遮挡的准确预测和处理等方面的优点是用于行为识别;同时，三维恢复对于虚拟现实中的应用也是必需的。目前基于视觉的三维跟踪研究仍相当有限，三维姿势恢复的实例亦很少，且大部分系统由于要求鲁棒性而引入了简化的约束条件。三维跟踪也导致了从图像中人体模型的获取、遮挡处理、人体参数化建模、摄像机的标定等一系列难题。以建模为例，人体模型通常使用许多形状参数所表达。然而，目前的模型很少利用了关节的角度约束和人体部分的动态特性;而且过去的一些工作几乎都假设3D模型依据先验条件而提前被指定，实际上这些形状参数应当从图像中估计出来。总之，3D建模与跟踪在未来工作中应值得更多的关注。
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