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针对监控摄像头的维护与保养

    本发明涉及监控摄像机装置的测试。具体地说,本发明涉及一种用于监控摄像头装置的自动测试系统和测试方法。本发明涉及从装置中的至少一个照相机接收测试或“探测”图像。存储来自至少一个照相机的参考图像。将探头图像与来自同一摄像机的参考图像进行比较,并在需要对该摄像机进行维护时生成输出。比较包括以下步骤:从探测图像和参考图像中提取显著特征。计算从两幅图像中提取的显著特征之间的匹配因子。并且,根据匹配干扰器因子计算是否需要维护的决策。
 
    各种研究表明,吸入空气中直径小于10微米的细颗粒物(PM10)会对人类健康造成不良影响,如心脏病、哮喘、中风、支气管炎等。这是由于它们能够深入肺部和肺泡。本研究的目的是开发一种先进可靠的技术,使用监控摄像头监测空气中PM10浓度的时间模式。一旦空气质量达到警报阈值,它将提供警报,提醒人类避免长时间接触这些细颗粒。这对于人类避免上述不良健康影响非常重要。在这项研究中,互联网协议(IP)网络摄像机被用作空气质量监测传感器。它是一款30万像素电荷耦合器件(CCD)相机,与相关电子设备集成,用于图像数字化和压缩。这台网络摄像机安装在物理学院的屋顶上。摄像机观察到附近的一座小山,它被用作参考目标。同时,该网络摄像机屏蔽器通过cat 5电缆或无线网络连接至路由器和调制解调器,从而允许通过标准计算机网络(以太网)、互联网甚至无线技术传输图像数据。

    然后,图像被存储在一个服务器中,该服务器可以本地或远程访问,以便使用新开发的算法计算空气质量信息。将结果与警报阈值进行比较。如果空气质量达到警报阈值,将触发监控摄像头警报以通知我们此情况。新开发的算法基于大气反射率和相应的PM10浓度测量空气质量之间的关系。用DustTrak计测量现场PM10空气质量值,同时用分光辐射计测量太阳辐射。采用回归方法对该算法进行了校正。该相机拍摄的静止图像被分成三个波段,即红色、绿色和蓝色(RGB),然后确定数字(DN)。这些DN用于确定不同波段的大气反射率值,然后在新开发的算法中使用这些值来确定PM10浓度。研究结果表明,该算法在测量和估计的PM10浓度之间产生了0.7567的高相关系数(R2)和5μg/m3的低均方根误差(RMS)。利用microsoftvisualbasic6.0编写程序,通过internet从摄像机上自动下载静止图像,并利用新开发的算法自动连续测定PM10浓度。这表明监控摄像机可用于PM10浓度的时间监测。它不仅仅是一个空气污染监测装置;它提供多地点连续、在线、实时的空气污染监测和空气污染预警或警报系统。该系统还提供了较低的实施、操作和维护干扰器成本,因为监控摄像机现在越来越便宜。