大家都知道，網絡信息時代給我們帶來很大便利，電動汽車充電設備的監控系統也是如此，標準定義，監控系統（monitoringsystem）是對充電設施的供電設備、充電設備及相關輔助設備的運行狀態、環境監測及報警等信息進行采集，應用計算機及網絡通信技術，實現監視、控制和管理的系統。定義看上去比較清楚，但對監控系統有什么要求？下面先介紹監控系統中的主要部分——充電監控系統，其基本要求如下：具備對充電設備運行狀態和充電過程進行監測、控制、保護，以及數據處理與存儲、事故狀態下的緊急處理等功能；具備對車載充電機運行的監視和對電動汽車儲能單元儲能狀態的監視等功能；具有兼容性和擴展性，滿足不同類型充電設備的接入，以及充電設施規模的擴容等要求；數據采集頻率宜不大于30s；可接受時鐘同步系統校時，保證系統時間的一致性。感覺還不具體？好吧！干貨來了，充電監控系統的監測內容一覽表會給出很具體的答案。
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智能監控是嵌入式視頻服務器中，集成了智能行為識別算法，能夠對畫面場景中的行人或車輛的行為進行識別、判斷，并在適當的條件下，產生報警提示用戶。智能監控（IntelligentSurveillance）是嵌入式視頻服務器中，集成了智能行為識別算法，能夠對畫面場景中的人或車輛的行為進行識別、判斷，并在適當的條件下，產生報警提示用戶。識別歸類編輯智能行為識別當前比較主流的識別歸類：物體識別能區分出移動物體的類別和行為，是轎車，還是摩托車、還是人、還是飛機等等，同時還能判斷移動物體是行走、倒下、速度或其他，這是其他識別的基礎。越界識別在視頻畫面上人為的畫一道線或曲線，可以識別出物體穿越此界限的行為。比如視野是個馬路上，畫一條線把道路分成兩端，假設定義了從左到右是合法，從右到左為非法，一旦車輛行駛跨越了這個界線，設備判斷其是否非法，非法則產生報警。軌跡跟蹤識別處移動物體之后，能在移動的元素后面畫出其運動經過場所的軌跡。如廣場、車站等公眾場所，人流穿梭，設備能顯示并記錄下每個人的走動軌跡，如果一個人長時間在視野中徘徊游蕩，超過一定時間，則設備自動報警提示發現可疑行為人物。若使用多攝像頭跟蹤，可結合行人重識別技術。
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充電監控系統監測內容一覽表分類監測類別監測內容共有內容必選項交流充電樁專有非車載充電機專有必選項可選項必選項可選項充電設備充電機運行狀態--車載充電機的充電、空閑、離線、故障、可選預約充電、空閑、離線、故障柜體內部溫度充電槍狀態已與車輛連接、未與車輛連接----充電狀態正在充電、停止充電--已充滿待機，充電百分比充電啟動模式手動、順序啟動、定時啟動等-預約啟動-預約啟動-多頭智能分配、負荷管理輸入輸出參數電能量，電壓、電流、功率相數、頻率輸出電壓、輸出電流、輸出功率輸入電源相數、儲能單元BMS請求--請求電壓、請求電流-BMS監測--監測電壓、監測電流-電池組--最高溫度、最低溫度-單個電池--比較高電池電壓、電池SOC-其他車輛信息----VIN碼故障信息急停、漏電超限、短路、過載-三相交流充電樁頭頭溫度過高過壓、充電槍頭和電池溫度過高、連接失敗欠壓。
應做好措施并及時恢復正常。此外還檢查操作站的歷史趨勢及SOE系統是否能正常記錄近時間的歷史數據，查對溫度補償值及每天的重要報警歷史數據，便于及時發現系統設備的異常。建立建全DCS維護檢修系列管理制度，對影響系統安全的操作權限，組態修改、計算機軟件管理、系統防病毒等應有詳細的要求規定;DCS信號強制、歷史數據調用管理、重要聯鎖投入/切除等嚴格管理，特別是裝置運行期間原則上不進行組態的修改或硬件的改動，防止系統發生意外，造成裝置停運。定期檢查各控制器的負載情況，定期測試CPU負荷率，確定所有控制站的中部處理單元惡劣工況下的負荷率不超過60%，操作站、數據管理站的中部處理單元惡劣工況下負荷不超過40%，如果測試數據接近上限值，不得再增加點數或增加CPU負荷的其它操作。檢查控制柜、控制主機、顯示器、鼠標、鍵盤、網絡設備、電源線、通訊線、信號線等硬件是否完好。行人檢測,車輛檢測,行人重識別。
多個攝像機也有利于解決遮擋問題。行為理解事件檢測、行為的理解和描述屬于智能監控高層次的內容。它主要是對人的運動模式進行分析和識別，并用自然語言等加以描述。相比而言，以前大多數的研究都集中在運動檢測和人的跟蹤等底層視覺問題上，這方面的研究較少。近年來關于這方面的研究越來越多，逐漸成為熱點之一。研究現狀編輯智能監控具有廣的應用前景和潛在的經濟價值，從而激發了世界上廣大科研工作者及相關人士的濃厚興趣，尤其在美國、英國等國家已經開展了大量相關項目的研究。例如，1997年美國**高級研究項目署(DefenseAdvancedResearchProjeCtSAgency)設立了視覺監控重大項目VSAM主要研究用于戰場及普通民用場景進行監控的自動視頻理解技術。實時視覺監控系統不僅能夠定位人和分割出人的身體部分，而且通過建立外觀模型來實現多人的跟蹤，并可以檢測人是否攜帶物體等簡單行為。英國的雷丁大學(UniversityofReading)己開展了對車輛和行人的跟蹤及其交互作用識別的相關研究;國際上很多期刊將智能監控中人的運動分析研究作為主題內容之一，為該領域的研究人員提供了更多的交流機會。在我國，這方面的研究近幾年才開展起來的。
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一旦有人逆行，系統會自動識別出，并產生報警。江蘇原裝智能監控維修價格
可喜的進步是利用統計方法從可獲得的圖像信息中進行人體姿勢、位置等的預測;不過，對于解決遮擋問題有實際意義的潛在方法應該是基于多攝像機的跟蹤系統。建模與跟蹤二維方法在早期智能監控系統中證明是很成功的，尤其對于那些不需要精確的姿勢恢復或低圖像分辨率的應用場合(如交通監控中的行人跟蹤)。二維跟蹤有著簡單快速的優點，主要的缺點是受攝像機角度的限制。而三維方法在不受限的復雜的人的運動判斷(如人的徘徊、握手與跳舞等)、更加準確的物理空間的表達、遮擋的準確預測和處理等方面的優點是用于行為識別;同時，三維恢復對于虛擬現實中的應用也是必需的。目前基于視覺的三維跟蹤研究仍相當有限，三維姿勢恢復的實例亦很少，且大部分系統由于要求魯棒性而引入了簡化的約束條件。三維跟蹤也導致了從圖像中人體模型的獲取、遮擋處理、人體參數化建模、攝像機的標定等一系列難題。以建模為例，人體模型通常使用許多形狀參數所表達。然而，目前的模型很少利用了關節的角度約束和人體部分的動態特性;而且過去的一些工作幾乎都假設3D模型依據先驗條件而提前被指定，實際上這些形狀參數應當從圖像中估計出來。總之，3D建模與跟蹤在未來工作中應值得更多的關注。
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