自用、使用、公用充电设施分别指的是哪一类？《标准》适用于广东省新建、改建、扩建和既有建筑物配建的电动汽车自用充电设施、使用充电设施、公用充电设施的规划、设计、施工和验收。自用充电设施是指在个人用户所有或长期租赁的固定停车位安装，专门为其停放的电动汽车充电的充电设备及接入上级电源的设施。使用充电设施是指在党政机关、企（事）业单位、社会团体、园区等专属停车位建设，为公务车辆、使用车辆、员工车辆等提供专属充电服务的充电设备、充换电站及接入上级电源的设施。公用充电设施指在社会公共停车场、住宅小区公共停车场、商业建筑物及酒店配建停车场、加油（气）站、高速公路服务区、交通枢纽、园区景区等区域规划建设，面向社会车辆提供充电服务的充电设备及接入上级电源的设施。为何对配电线路设置电气火灾监控系统？《标准》主要是从预防电动车由于充电故障等引发火灾事故的基础上予以考虑，通过在电动车充电设备配电线路设置电气火灾监控系统，从源头上对充电过程进行监控，达到有效预防电动车由于充电故障等导致的火灾。电气火灾监控系统采用三层架构，采集层配备电流互感器、温度传感器、电气火灾监控探测器等。

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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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    全国约有200万个监控摄像头用于城市监控与报警系统。——中国信息产业网中国网络视频监控业务市场规模未来5年之内都将保持约38%的年增长率。——中国信息产业网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。

    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。

     智能识别系统，能及时发现人或车辆的异常行为，突然奔跑、摔倒，追打等行为。

    远程用户收到警情电话、信息后可以通过上网手机或电脑查看监控画面情况，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。

     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。珠海原装智能监控维修价格

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    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，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。 佛山光宇直流智能监控

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